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

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).