Détection de fuites d’une conduite dans des équipements pétrochimiques

Abstract

Cette étude approfondie examine les défis liés à la détection des fuites dans les pipelines de transport d'hydrocarbures. À travers cinq chapitres, elle explore l'utilisation de la dynamique des fluides numérique (CFD), notamment via le logiciel « ANSYS Fluent », pour modéliser et analyser les scénarios de fuite. Une méthode innovante basée sur l'analyse des variables adimensionnelles est proposée pour la détection et la localisation des fuites. L'étude souligne également l'intégration de l'intelligence artificielle et du Machine Learning pour améliorer la maintenance prédictive et l'optimisation des opérations. Les résultats montrent que la chute de pression dans le pipeline est influencée par le taux de fuite et sa position. Cette approche multidisciplinaire, combinant ingénierie traditionnelle, simulation numérique et technologies d'IA, vise à améliorer la sécurité, la fiabilité et l'efficacité des réseaux de pipelines.