A framework for the resilience analysis of complex natural gas pipeline networks from a cyber-physical perspective

The vulnerability of gas pipeline networks to physical and cyber-attacks calls for a resilience analysis based on models, capable of quantifying the network robustness and recovery from failures. This thesis proposes an original resilience analysis framework for a complex gas pipeline transmission network, considering the cybernetic interdependence of the physical gas pipeline network with the SCADA system. The maximum flow algorithm computes the gas network supply capacity and when a failure occurs, the pressure of the network nodes and the gas supply capacity change, leading to dissatisfaction of customer demands. The framework allows quantifing the value of resilience using specific performance metrics. Specific functions are introduced to model the pipelines degradation and recovery. The SCADA communication network, implemented in Network Simulator®, provides the necessary information regarding the delay of data packets coming from the sensors located along the pipelines. The packet delay value allows to evaluate the actual intervention time of the SCADA system on the block valves, ready to keep the pipelines under pressure when a failure occurs. Important insights on the resilience model are obtained through a systematic sensitivity analysis (SA) framework, customized for gas pipeline transmission networks. Specifically, we investigate the influence of model inputs to the network robustness and recovery uncertainty. The effects of individual parameters and groups formed by inputs with similar functionalities provide useful information, such as to what extent the supervisory SCADA system interconnection affects the degradation and the recovery process of the physical gas pipeline network. This work is the first to use SA in support to the resilience analysis of gas pipeline transmission networks.

La vulnerabilità delle reti di trasporto del gas naturale ad attacchi fisico-cibernetici richiama l’attenzione sull’esigenza di un’analisi basata su modelli in grado di quantificare la capacità di robustezza e di recupero delle reti in caso di guasti, dalla prospettiva dell’ingegneria della resilienza. La tesi, attraverso un modello che considera l’interdipendenza di una rete di condotte di trasporto di gas naturale con una rete SCADA, propone un framework originale per l’analisi di resilienza di reti gas complesse, in grado di quantificare i valori di resilienza mediante metriche di performance. L’algoritmo del massimo flusso, in grado di calcolare la capacità di fornitura di gas della rete, è stato considerato come misuratore di performance del sistema. Quando avviene un guasto, sia la pressione dei nodi della rete che la capacità di fornitura di gas cambiano, portando a probabile insoddisfazione della domanda. Funzioni specifiche sono state introdotte per modellare il degrado e il recupero delle condotte. In una prospettiva olistica il valore di resilienza della rete viene così ottenuto a partire da un'analisi di resilienza delle sue componenti di base. La rete di comunicazione SCADA, implementata in Network Simulator®, fornisce le necessarie informazioni riguardo al ritardo dei pacchetti provenienti dai sensori collocati lungo le condotte. Il valore di ritardo dei pacchetti permette di valutare il tempo effettivo di intervento del sistema SCADA sulle valvole di blocco le quali sono pronte a mantenere le condotte in pressione quando avviene un guasto. Importanti approfondimenti sul modello di resilienza sono stati ottenuti mediante un framework di analisi di sensitività su misura per reti di trasmissione del gas naturale. Gli effetti dei singoli parametri e dei gruppi formati da input con funzionalità simili forniscono informazioni utili, come in che misura l'interconnessione del sistema di supervisione SCADA influisce sul degrado e sul processo di recupero della rete di gasdotti. Questo lavoro è il primo a proporre l’analisi di sensitività come sostegno per l’analisi di resilienza di reti di trasmissione di gas naturale.