Automobile Cranes Quantity Determination for Main Gas Pipelines Construction and Repair

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Russia’s dominance in the global energy market is predetermined by the scale and development prospects of gas transmission infrastructure to ensure a continuous cycle of gas supply from fields to end consumers. Operating conditions of gas production, processing, transportation, storage and distribution facilities are associated with the influence of environmental factors, which varies greatly due to the length of pipelines covering all climatic regions of the country. The growth in the length of new pipelines and the need to repair existing pipelines based on the results of in-line diagnostics contribute to an increase in the volume of loading and unloading operations and the storage of pipes, therefore, studies on improving methods for determining the need for truck cranes when for constructions organizing technological processes and repair of main gas pipelines are relevant.

The purpose of the study is to determine the efficiency of truck cranes operation in the process of main gas pipelines overhaul and construction.

The scientific novelty is formed by the patterns of formation of the cost and labor intensity of loading, depending on the load capacity of a truck crane and the unloading pipes parameters.

The research methodology is based on a systematic approach, methods for analyzing the technical operation of vehicles and proven data processing techniques.

The recommendations made as a result of this study have been implemented to organize preparatory work at major main gas pipelines overhaul facilities and construction, which increases the efficiency of processes, optimizes the structure of special vehicles and reduces the cost of technological operations.

About the authors

Nikolai S. Zakharov

Tyumen Industrial University

Author for correspondence.
Email: eom@tyuiu.ru

Head of the department “Service of cars and technological machines”, Doctor of technical sciences, Professor

 

Russian Federation, st. Volodarskogo 38, Tyumen, 625000, Russian Federation

Nikolai O. Sapozhenkov

Tyumen Industrial University

Email: eom@tyuiu.ru

Associate Professor of the Department “Service of cars and technological machines”, Candidate of Technical Sciences

 

Russian Federation, st. Volodarskogo 38, Tyumen, 625000, Russian Federation

Vladimir A. Rakitin

Tyumen Industrial University

Email: eom@tyuiu.ru

Competitor of the Department “Service of cars and technological machines”, doctor of technical sciences, professor

 

Russian Federation, st. Volodarskogo 38, Tyumen, 625000, Russian Federation

Vyacheslav S. Petrov

Tyumen Industrial University

Email: slava99-04@mail.ru

Student of the Department of Road Transport, Construction and Road Machinery

 

Russian Federation, st. Volodarskogo 38, Tyumen, 625000, Russian Federation

References

  1. Unified gas supply system of Russia, PAO Gazprom, 2023. –URL: https://www.gazprom.ru/about/production/transportation/
  2. Gataullin V. Z. Vybor ratsional’noy struktury parka avtomobil’nykh kranov [The choice of a rational structure of the truck cranes fleet]. European journal of economics and management sciences. 2018. №1. – pp. 61–65.
  3. GOST 10692-2015. Truby stal’nye, chugunnye i soedinitel’nye detali k nim [Pipes steel, pig-iron and connecting details for them.]. M.: Standartinform, 2015. 12 p.
  4. Dzyuba D. S. Optimizatsiya tekhnologicheskogo kompleksa kapital’nogo remonta lineynoy chasti magistral’nykh gazoprovodov [Optimization of the technological complex for the linear part of the main gas pipelines overhaul]. Territoriya Neftegaz [Territory Neftegaz]. 2012. №6. pp. 88–89.
  5. Zhadanovskiy B.V., Sinenko S.A., Miroshnikova I.M. Organizatsiya stroitel’no-montazhnykh i pogruzochno-razgruzochnykh rabot v stroitel’stve avtomobil’nymi kranami [Organization of installation and unloading works in construction by truck cranes]. Sistemnye tekhnologii [System Technologies]. 2018. №2 (27). pp. 41–47.
  6. Kolpakov A. V., Novichkov V. N. Optimizatsiya pogruzochno-razgruzochnykh rabot kak faktor povysheniya proizvoditel’nosti truda na avtotransportnykh predpriyatiyakh [Optimization of loading and unloading operations as a factor in increasing labor productivity at motor transport enterprises]. Servis v Rossii i za rubezhom [Russia’s and abroad service]. 2018. №3 (81). – pp. 147–151
  7. Korytov M. S. O peremeshchenii gruza avtokranom vdol’ zadannoy traektorii pri ogranichenii kolichestva odnovremenno upravlyaemykh koordinat [About the movement of cargo by a truck crane along a given trajectory with the limiting of simultaneously controlled coordinates number]. Vestnik Samarskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Tekhnicheskie nauki [Bulletin of the Samara State Technical University. Series: Engineering sciences]. 2009. №2 (24). – pp. 105–112.
  8. Mamaev K. M. Matematicheskoe modelirovanie nagruzok avtokrana i vozmozhnost’ rasshireniya ego kharakteristik gruzopod”emnosti [Mathematical modeling of truck crane loads and its load capacity characteristics expanding possibility]. Vestnik DGTU. Tekhnicheskie nauki [Bulletin of DSTU. Technical science]. 2011. №4. – pp. 61–65.
  9. Remizov D. I., Dzyuba D. S. K voprosu optimizatsii kapital’nogo remonta lineynoy chasti magistral’nykh gazoprovodov [On the issue of the main gas pipeline’s linear part overhaul optimizing]. Territoriya Neftegaz [Territory Neftegaz]. 2012. №5. pp. 72–73.
  10. Veliyulin I. I., Reshetnikov A. D., Kolotovsky P. A., Arbuzov M. V., Shafikov R. R. Sovershenstvovanie proektirovaniya kapital’nogo remonta lineynoy chasti magistral’nykh gazoprovodov [Improving the design of the main gas pipeline’s linear part overhaul]. Territoriya Neftegaz [Territory Neftegaz]. 2009. №12. pp. 44-48.
  11. Shakirov A. A., Zaripova R. S. Osobennosti modelirovaniya logisticheskikh sistem [Features of logistics systems modeling]. International Journal of Advanced Studies. 2019. T. 9, No 4. pp. 27-31.
  12. Agapova E. G., Popova T. M. Imitatsionnaya model’ uchastka transportnoy seti [Simulation model of the transport network section]. International Journal of Advanced Studies. 2020. T. 10, No 4. pp. 139–144
  13. Huseyin M. C., Qualitative Risk of Gas Pipelines, American Journal of Energy Engineering. Vol. 3, 2015, pp. 53-56. https://doi.org/10.11648/j.ajee.20150303.14
  14. Kitaev S. V., Darsalia N. M., Baykov I. R., Smorodova O. V. The main gas pipelines defects analyzing by operation period and extension. Oil and Gas Studies, 2019, pp. 93–99. https://doi.org/10.31660/0445-0108-2018-6-93-99
  15. Maksimychev O. I., Ostroukh A. V., Pastukhov D. A., Nuruev Y. E.-O., Karelina M. Y., Zhankaziev S. V. Automated control system of road construction works. International Journal of Applied Engineering Research. 2016. Т. 11. № 9. pp. 6441–6446.
  16. Makarova A.N., Zakharov N.S. The Regularity Model of the Average Daily Mileage and Trip Length Influence on Actual Frequency of Car Engineering Servicing. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2019. – pp. 032040.
  17. Zakharov N.S., Makarova A.N., Buzin V.A. Basic Simulation Models of Car Failure Flows. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2020. – pp. 042084.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Zakharov N.S., Sapozhenkov N.O., Rakitin V.A., Petrov V.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».