ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Efficient localization algorithms for wireless gas leakage detection in oil/gas industry

المؤلف الرئيسي: Shahzad, Farrukh (Author)
مؤلفين آخرين: Sheltami, Tarec R. (Advisor)
التاريخ الميلادي: 2015
موقع: الظهران
الصفحات: 1 - 160
رقم MD: 738097
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة دكتوراه
الجامعة: جامعة الملك فهد للبترول والمعادن
الكلية: عمادة الدراسات العليا
الدولة: السعودية
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.

صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تشمل صناعة النفط والغاز عمليات التنقيب والاستخراج والتكرير والنقل وتسويق المنتجات البترولية. هذه البيئة عادة ما تنطوي على نوع من المواد الخطرة بما في ذلك الغازات السامة أو القابلة للاشتعال. تسرب الغاز بسبب حوادث أو أعطال المعدات يمكن أن يسبب خطر كبير لحقول النفط وموظفيها والأحياء المحيطة بها. لذا تتطلب صناعة النفط والغاز خطة السلامة الشاملة للتعامل مع تسرب الغازات الخطرة، والخطة تشمل أجهزة الإنذار المبكر مثل أجهزة الكشف عن الغاز. علاوة على ذلك، الأنظمة الحكومية لمعالجة تسرب الغاز تتغير باستمرار وأصبحت أكثر صرامة في كل عام. في هذا العمل، قمنا بمسح الغازات الأكثر شيوعا في الصناعة وخصائصها، وأجهزة الاستشعار للكشف عنها والتكنولوجيا المستخدمة للتعامل مع تسرب الغاز. كما قمنا بتوفير ملخص الأبحاث المتعلقة بالكشف عن الغاز والرصد، والتي أجريت في السنوات ال 50 الماضية. ووفقا للباحثين، فإن شبكات الاستشعار اللاسلكية سوف تكون الحل الوحيد الممكن للاستشعار في صناعة النفط والغاز. وعلاوة على ذلك قمنا بتوضيح استخدام شبكات الاستشعار اللاسلكية في صناعة النفط والغاز والمتطلبات وتحديات التكيف للشبكات في مثل هذه البيئة. أجهزة الاستشعار اللاسلكية لديها القدرة على مراقبة أداء المصنع والبيئة التشغيلية لمحطات النفط والغاز وإنتاج الموارد. وضع أجهزة الاستشعار وتحديد الموقع الفعلي حيث تسرب الغاز هي نقطة بحثية هامة في الكشف عن تسرب الغاز باستخدام شبكات الاستشعار اللاسلكية. في هذا البحث، قمنا بتصميم برنامج محاكاة، باستخدام لغة بايثون (Python). حيث تم تصميم هذا البرنامج خصيصا لمحاكاة الشبكة اللاسلكية وقمنا بإضافة وحدة مولد طوبولوجيا التفاعلية. برنامج المحاكة يولد الخرائط التفاعلية وجميع نتائج المحاكاة ذات الصلة لتحليل البيانات، نقوم أولا بتوليد طبولوجيات متعددة للخواص ومتباينة الخواص من مختلف الأشكال، ثم محاكاة الخوارزميات وتحليل النتائج إحصائيا وبصريا. وأخيرا، قمنا باقتراح خوارزمي جديد لتحديد الموقع، وهو يسمى: "DV-MaxHop"، يمكن بواسطته أن نصل إلى دقة مقارنة أفضل. يمكن لمقترحنا الاندماج بسهولة مع الشبكات القائمة، والتي تستخدم خوارزمية "DV-hop" القائم، مع تعديلات طفيفة. قمنا بتقييم أداء مقترحنا باستخدام برنامج المحاكاة على عدة مخططات تحت تأثير عوامل متعددة متباينة الخواص. حتى بالنسبة لشبكات متباينة الخواص، تفوق على الخوارزميات الحديثة مع عمليات حسابية وطاقة مستهلكة وتكلفة الاتصال أقل بسبب التقارب السريع.

عناصر مشابهة