La société Transneft – Sibérie occidentale obtient un brevet pour une méthode de diagnostic des colliers de serrage de vannes

fr.wedoany.com Rapport : La société Transneft – Sibérie occidentale (Transneft – Western Siberia) a développé et breveté une nouvelle méthode de diagnostic des ensembles de colliers de serrage de vannes pour les pipelines de transport de pétrole et de produits pétroliers. Cette méthode permet d’évaluer rapidement l’état technique des ensembles de colliers de serrage sans démontage, et est applicable lors des contrôles à réception, après une révision majeure et pendant l’exploitation.

Le processus de diagnostic est effectué via l’actionneur électrique connecté à la vanne. Lors de l’ouverture et de la fermeture de la vanne, des signaux électriques de courant et de tension sont collectés à partir des phases d’alimentation. Les données sont converties sous forme numérique et transmises à un ordinateur. En analysant ces données, il est possible de calculer la valeur moyenne de la puissance consommée par l’actionneur électrique, permettant ainsi d’évaluer l’état de l’ensemble.

Comparée aux technologies similaires existantes, la nouvelle méthode est plus simple à mettre en œuvre et permet de détecter les défauts des ensembles de colliers de serrage de vannes avec une plus grande précision et rapidité. Cette technologie contribue à améliorer la fiabilité opérationnelle des infrastructures de pipelines et favorise l’identification rapide des problèmes potentiels.

Le document de brevet a été enregistré par l’Office fédéral de la propriété intellectuelle de Russie (Rospatent), et le titulaire des droits est la société Transneft et ses filiales. Les développeurs de la technologie sont Alexander Volkov et Denis Syumak.

Cette méthode de diagnostic devrait être testée en 2026 sur 15 tronçons de pipelines principaux en Sibérie occidentale, afin d’évaluer son efficacité dans diverses conditions de travail. Une fois les tests terminés, Transneft élaborera des procédures applicables à l’ensemble du réseau de pipelines de l’entreprise et développera des programmes de formation. Parallèlement, un logiciel d’analyse de données associé est en cours de développement, qui prendra en charge une surveillance automatique continue et émettra des alertes en temps réel en cas de détection d’écarts.