Выявление потерь теплоносителя в системах централизованного теплоснабжения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Системы централизованного теплоснабжения выполняют важную социально-энергетическую роль, в которой утечки теплоносителя, вызванные естественным износом тепловых сетей и оборудования, являются основной проблемой, влияющей на безопасность и надежность её функционирования. В статье представлена актуальная информация о состоянии системы теплоснабжения, рассмотрены основные направления развития методов локализации мест утечек, возможность их использования с учётом региональных особенностей, а также представлены опытные данные их применения на историческом архиве выявленных ранее проблем.

Об авторах

Валерий Юрьевич Грохотов

Омский государственный технический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: 19valera94@mail.ru
SPIN-код: 9419-6170
ResearcherId: MCJ-1928-2025

аспирант, старший преподаватель кафедры «Теплоэнергетика»

Россия, Омск

Андрей Гаррьевич Михайлов

Омский государственный технический университет

Email: 19valera94@mail.ru
SPIN-код: 7337-8036
Scopus Author ID: 56503044200

кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Теплоэнергетика»

Россия, Омск

Иван Александрович Степашкин

Омский государственный технический университет

Email: 19valera94@mail.ru
SPIN-код: 3166-3378
Scopus Author ID: 57214754518

старший преподаватель кафедры «Теплоэнергетика»

Россия, Омск

Список литературы

  1. Отчет о состоянии теплоэнергетики и централизованного теплоснабжения в Российской Федерации в 2022 году // Минэнерго России. Москва, 2023. 161 с.
  2. Почти треть теплосетей в России нуждается в замене // RTVI. URL: https://rtvi.com/news/pochti-tret-teplosetej-v-rossii-nuzhdaetsya-v-zamene/ (дата обращения: 17.01.2025).
  3. Дмитриев В. З. Системы централизованного теплоснабжения города Омска и пути их совершенствования // Национальные приоритеты России. 2019. № 4. С. 42–47. EDN: TQVEAQ.
  4. El-Zahab S., Zayed T. Leak detection in water distribution networks: an introductory overview // Smart Water. 2019. Vol. 4 (1). doi: 10.1186/s40713-019-0017-x.
  5. Shen Y., Chen J., Fu Q. [et al.]. Detection of district heating pipe network leakage fault using UCB arm selection method // Buildings. 2021. Vol. 11 (7). 275. doi: 10.3390/buildings11070275.
  6. Örn Garðarsson G., Boem F., Toni L. Graph-Based Learning for Leak Detection and Localisation in Water Distribution Networks* // IFAC-PapersOnLine. 2022. Vol. 55 (6). P. 661–666. doi: 10.1016/j.ifacol.2022.07.203.
  7. Zhou S., Liu C., Zhao Y. Leakage diagnosis of heating pipe-network based on BP neural network // Sustainable Energy, Grids and Networks. 2022. Vol. 32. doi: 10.1016/j.segan.2022.100869. EDN: FJKAZY.
  8. van der Walt J. C., Heyns P. S., Wilke D. N. Pipe network leak detection: comparison between statistical and machine learning techniques // Urban Water Journal. 2018. Vol. 15 (10). doi: 10.1080/1573062X.2019.1597375.
  9. Государственный доклад о состоянии энергосбережения и повышении энергетической эффективности в Российской федерации за 2022 год // Министерство экономического развития Российской Федерации. URL: https://www.economy.gov.ru/material/file/b2ec92f00344707af95c8d44a6abbde8/Energy_efficiency_2023pdf (дата обращения: 12.11.2024).
  10. Косяков С. И., Садыков А. М., Сенников В. В., Тихонов А. И. Метод локализации мест утечек в тепловых сетях на основе анализа данных узлов учета потребителей тепловой энергии // Вестник Ивановского государственного энергетического университета. 2021. № 6. C. 70–78. doi: 10.17588/2072-2672.2021.6.070-078. EDN: IREILE.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».