Sviluppo di un sistema esperto per il monitoraggio acustico remoto di pompe centrifughe lungo un oleodotto mediante transienti idraulici

A method for vibroacoustic monitoring of centrifugal pumps employed in oil pipelines is developed herein, which allows to use data acquired by pressure gauges commonly installed on pipelines, possibly located tens of kilometers away from the observed pumps, allowing for a remote and real-time diagnostics. The exploited principle is the guided propagation along the pipes of low-frequency noise originated from the pumps. The measured pressure is suitably processed for training an unsupervised learning algorithm, by means of which a Gaussian Mixture Model is built which can autonomously identify four possible pumps operation states. This allows for an early detection of anomalies in pumps operation regime, thus letting the necessary maintainance procedures start before failures occur. At the same time, this remote monitoring method does not require any ad hoc sensors, therefore it is viable also in complex scenarios.

In questa Tesi viene sviluppato un metodo di monitoraggio vibroacustico delle pompe centrifughe impiegate negli oleodotti, il quale permette di utilizzare dati acquisiti tramite sensori di pressione già comunemente installati sulle tubature ed eventualmente posti a distanza di decine di kilometri dalle pompe sotto osservazione, rendendo possibile una diagnostica di tipo remoto e in tempo reale. Il principio sfruttato è la propagazione guidata lungo le condutture dei rumori a bassa frequenza generati dalle pompe stesse. Le misure di pressione sono opportunamente elaborate per addestrare un algoritmo di apprendimento non supervisionato, tramite il quale si è successivamente costruito un modello a misture gaussiane in grado di identificare autonomamente quattro stati operativi delle pompe. Ciò permette di rilevare precocemente anomalie nel regime di funzionamento delle pompe e di effettuare preventivamente le necessarie operazioni di manutenzione prima dell’insorgenza dei guasti; parallelamente, questo metodo di monitoraggio remoto non richiede l’installazione di sensori ad hoc, ed è quindi applicabile anche in scenari complessi.