Tecnología de cálculo y análisis numérico de factores ambientales marinos
Tomando como ejemplo el campo petrolero Qinhuangdao 32-6, el análisis y cálculo de factores extremos anuales como El viento, las olas, las corrientes y las mareas en la zona del mar se llevan a cabo utilizando El informe de cálculo numérico se basa en el campo histórico de presión de la superficie del mar y en los mapas meteorológicos durante el tifón y las fuertes olas de frío que afectaron la zona del mar en 197\01993, y utiliza el modelo de cálculo numérico desarrollado conjuntamente por China National Offshore Oil Corporation y Qingdao Ocean University. Es decir, el modelo de cálculo del campo de viento de la superficie del mar (incluido el modelo de diagnóstico de dos capas, el modelo dinámico de la capa límite planetaria y el modelo de tifón), el modelo de cálculo numérico de acoplamiento de onda-corriente en aguas poco profundas y el campo de flujo del nivel del agua tres. -modelo dimensional. El área de cálculo se divide en 1/8 de distancia de la cuadrícula, y el modelo de cálculo numérico del campo de viento de la superficie del mar se utiliza para calcular la velocidad del viento en cada punto de la cuadrícula durante las fuertes olas de frío y tifones que afectan el área del mar cada año. La altura de la ola, el período, el nivel del agua, el aumento y la disminución del viento de cada punto de la cuadrícula se calculan a partir del modelo numérico de acoplamiento de onda-corriente y el modelo tridimensional del campo del nivel del agua y el campo de flujo, que se utilizan como secuencia de muestra para Cálculo de los elementos del entorno de diseño. Luego, basándose en la secuencia de muestra, se utiliza la distribución de Weibull para calcular los valores de los elementos de onda de diseño para cada período de retorno del punto de ingeniería.
(1) Selección de casos de procesos climáticos desastrosos
En los 24 años comprendidos entre 1970 y 1993, hubo más de 120 procesos climáticos severos que azotaron el Mar de Bohai, pero podrían afectar Qinhuangdao (QHD) Sólo hay 82 procesos climáticos que involucran viento, olas, corrientes y niveles de agua en el área marítima de 32-6 campos petroleros, un promedio de aproximadamente 3 o 4 veces por año. No todos pueden causar extremos anuales. Sólo simulando y calculando los procesos climáticos uno por uno podemos determinar qué procesos climáticos son deseables.
(2) Otros resultados derivados de resultados de simulación.
Varias velocidades medias del viento a 1,10m de altura.
De acuerdo con los requisitos de la ingeniería marina y las normas API, el valor extremo de la velocidad del viento promedio anual a una altura de 10 m se convierte en el valor extremo de la velocidad del viento promedio anual a la misma altura de acuerdo con la siguiente fórmula:
Velocidad media del viento en 1h = = Velocidad media del viento en 30 minutos/1,03
Velocidad media del viento en 3h = =Velocidad media del viento en 1h/1,05.
Velocidad media del viento en 10min = =Velocidad media del viento en 1h × 1,07.
Velocidad media del viento de 1 minuto = = Velocidad media del viento de 1 hora × 1,20
Velocidad media del viento de 3 segundos = = Velocidad media del viento de 1 hora × 1,60.
2. Relación entre los elementos del oleaje
La simulación del oleaje da la altura efectiva de la ola Hs y el período correspondiente Ts.
A. Supongamos que la altura de ola única h y la altura efectiva de ola Hs satisfacen la distribución de Rayleigh:
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F( H) es la altura de la ola ≥La probabilidad acumulada de H, entonces la altura máxima de una sola ola Hmax tiene la siguiente relación con Hs:
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nEl número de secuencias de ondas que constituyen Hs. n es el número de grandes olas en estado estacionario dentro de un cierto período de tiempo. Como todos sabemos, las mesetas de grandes olas no duran mucho. Si el período promedio de esta onda es N=800 ondas, la duración es τ = 10s×800 = 8000s = 2.22h Si esta onda cumple con los requisitos de un proceso estable, se da la siguiente fórmula:
La altura máxima de una sola ola Hmax se calcula de acuerdo con la fórmula (17-13).
B.Período característico:
El período promedio es la frecuencia circular correspondiente al período pico del espectro S (ωp>El período máximo del espectro); periodo de onda Tmax=1,06 Ts (según relación proporcionada por Goda).
(3) Niveles altos y bajos de agua que ocurren una vez cada muchos años
Para lugares con observaciones del nivel de agua a largo plazo, los niveles extremos de agua altos y bajos anuales y las tormentas extremas anuales Se pueden utilizar aumentos y disminuciones a partir de los datos medidos. El nivel de agua extremo que ocurre una vez cada muchos años se calcula basándose en la distribución de valores extremos a largo plazo. Para lugares sin observaciones del nivel del agua a largo plazo, el aumento y la disminución del viento extremo anual se pueden calcular simulando procesos climáticos, mientras que los niveles máximos y mínimos del agua solo se pueden calcular combinando el aumento y la disminución del viento extremo anual con características Se obtienen los niveles de agua (como el nivel de marea astronómico más alto y el nivel de marea astronómico más bajo).
Se muestran los niveles máximos y mínimos anuales de agua y los aumentos (disminuciones) anuales del viento en el Mar de Bohai, así como los niveles astronómicos de marea más altos y más bajos obtenidos por las principales estaciones de nivel de agua en función de los datos medidos del nivel de marea. en la Tabla 17-5.
Seleccione la siguiente combinación lineal para calcular los niveles altos y bajos de agua utilizando el aumento y disminución anual del viento y los niveles de marea astronómicos más altos y más bajos:
Nivel alto de agua anual = 0,72 metros (aumento anual del viento + nivel de marea astronómico más alto)
Nivel bajo de agua durante muchos años = =0,91 m (reducción del viento durante muchos años + nivel de marea astronómico más bajo)
Tabla 17-5 Los niveles de agua máximos y mínimos de la estación de observación del nivel de marea del mar de Bohai a lo largo de los años y los niveles de marea astronómicos más altos y más bajos.
Los resultados están cerca de los niveles máximos y mínimos de agua anuales calculados en función de los niveles de agua medidos. La tabla 17-6 enumera los resultados de 100 años para comparar. Por lo tanto, para lugares donde no hay niveles de agua medidos a largo plazo, esta forma de combinación lineal se puede utilizar para obtener niveles de agua altos y bajos cercanos al período de retorno anual real.
Para obtener niveles altos y bajos de agua utilizando el método anterior, se deben obtener aumentos y disminuciones anuales confiables del viento. La Tabla 17-7 muestra el aumento y la disminución anual de las precipitaciones intensas en Qinhuangdao y Tanggu, calculados en base a procesos climáticos severos simulados y datos de mediciones reales. Se encuentra que los dos resultados son bastante cercanos, por lo que el aumento y la disminución anual confiable del campo petrolífero Qinhuangdao 32-6 se pueden obtener utilizando la combinación lineal anterior.
Tabla 17-6 Valores estimados de niveles altos y bajos de agua y reducción del agua del viento en las principales estaciones de observación del nivel de agua en el Mar de Bohai
Tabla 17-7 Resultados comparativos de las mediciones y calculó los aumentos y disminuciones del agua de lluvia en Qinhuangdao y Taigu.
Utilizando las ocho constantes armónicas principales (m2, S2, N2, K2, K1, D1, P1, Q1) obtenidas de la simulación numérica del maremoto del mar de Bohai. y las constantes armónicas del componente de marea a largo plazo Sa en lugares cercanos, calculamos que el nivel de marea astronómico más alto (más bajo) es 19. La expresión del nivel de marea es:
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De acuerdo con las constantes armónicas de los principales componentes de la marea, se utiliza el método de Ferrara Kierski para calcular el El dato teórico de la profundidad del agua y el método BPF se utilizan para calcular la profundidad del agua cerca de la superficie. El plano de marea más bajo. Para mantener la uniformidad, el datum de profundidad teórico se utiliza como datum de profundidad de la carta.
2. Cálculo de los parámetros de diseño de los factores ambientales en diferentes períodos de retorno.
De acuerdo con los requisitos de diseño de ingeniería de yacimientos petrolíferos QHD32-6, se utilizó el proceso de clima fuerte de 1970-1993 mencionado anteriormente. para calcular el viento, las olas y el nivel del agua. Para la secuencia de muestra de valores extremos actuales, se utiliza la distribución de probabilidad de valores extremos de Weibull para calcular los parámetros de diseño de retorno de varios años.
Distribución de probabilidad de Weibul1:
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Entre ellos: a, b, c son parámetros indeterminados, a > 0 es el parámetro de posición; B > 0 es el parámetro de escala; C > 0 es el parámetro de forma. Cuando a = 0, la fórmula anterior es una distribución Weibull 1 de dos parámetros. El logaritmo de la fórmula anterior se puede obtener:
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Mover elementos de la fórmula anterior:
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En la cuadrícula de probabilidad de Weibull, ln(x-a) es la abscisa y ln [-1n (1-f (x))] es la ordenada.
Reescribe la fórmula anterior:
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Dado que x > a es necesario en 1n(x-a), entonces toma a = Xn, es decir, tomar el elemento más pequeño de la secuencia como parámetro de posición y luego utilizar el método de mínimos cuadrados para estimar los parámetros de E y D. Los parámetros de diseño de los elementos ambientales en el período de retorno de varios años se obtienen mediante la siguiente fórmula:
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A partir de esto, la velocidad del viento, Diseño parámetros como olas, corrientes y niveles de marea.
3. Tecnología de cálculo de probabilidad conjunta de viento, olas, mareas y corrientes.
Los entornos dinámicos marinos desastrosos como el viento, las olas, las mareas y las corrientes tienen un impacto directo en la ingeniería costera marina. , estuarios y ciudades costeras causan daños catastróficos y víctimas, lo que provoca enormes pérdidas económicas. Para optimizar el método de evaluación del entorno dinámico costero, primero se debe considerar su "ocurrencia simultánea" y su "efecto simultáneo" en la ingeniería costera y costera. Debido al proceso de un tifón (o tormenta), su mayor daño son las consecuencias provocadas por la aparición simultánea de varios entornos dinámicos desastrosos. Pero, ¿cómo considerar las características de la "ocurrencia simultánea"? El método de evaluación tradicional en el país y en el extranjero es analizar la probabilidad de ocurrencia de varios entornos dinámicos de desastres, seleccionar factores dinámicos con diferentes períodos de retorno y luego superponerlos como método de evaluación para condiciones extremas del mar en ingeniería costera y marina como "estándares de diseño".
Por ejemplo, en el diseño de ingeniería costera, las alturas de las olas que regresan una vez cada 50 años y los niveles de marea que regresan en 50 años se utilizan como estándares de diseño. En el diseño de ingeniería costa afuera, las alturas de las olas que regresan en 100 años y las velocidades del viento que regresan en 100 años. y las corrientes oceánicas que regresan en 100 años se utilizan como estándares de diseño. Obviamente, los valores extremos de varios factores en el entorno dinámico de desastres costeros se combinan bajo ciertas condiciones de probabilidad, lo cual es un evento de probabilidad pequeña y es muy conservador como estándar de diseño. En particular, algunos campos petroleros en mi país son "campos petroleros marginales". El uso de un entorno dinámico de desastres demasiado alto como estándar de diseño conducirá a una inversión económica excesiva y hará que muchos campos petroleros pierdan su valor de desarrollo no son aconsejables.
Las especificaciones ampliamente utilizadas internacionalmente y las especificaciones DNV tienen disposiciones correspondientes para condiciones extremas del mar causadas por el viento, las olas, las mareas y las corrientes. El Proyecto de Desarrollo de Petróleo Marino de China utiliza esta especificación como estándar de la industria. La especificación propone tres soluciones diferentes para condiciones extremas del mar:
Primero, la velocidad del viento de 100 años, la altura de las olas de 100 años y la de 100 años. La altura de las olas se utiliza respectivamente. La velocidad actual se utiliza como estándar de diseño;
En segundo lugar, la altura de las olas y la velocidad del viento relacionada y la velocidad del viento se utilizan una vez cada cien años;
La especificación API establece que el primer método es demasiado conservador y recomienda el segundo método. Sin embargo, el "Código" señala que la palabra "asociados" en "valores de viento y corrientes marinas asociados con la altura de las olas de 100 años" es ambigua. El tercer método es difícil de utilizar porque la probabilidad conjunta es una solución no unitaria. Por lo tanto, el segundo método todavía se utiliza ampliamente en ingeniería marina.
El punto de partida de este estudio es que es un método correcto y práctico para estudiar la probabilidad conjunta de viento, olas y corrientes durante un viento fuerte o tifón al mismo tiempo, porque el primer método combina esencialmente el viento, las olas y el flujo se consideran variables aleatorias independientes, y cada una utiliza la probabilidad de que ocurra una vez cada cien años como producto de tres probabilidades, lo cual no es razonable. La desventaja del segundo método es la "ambigüedad" de la palabra "correlación" señalada en la especificación API; en segundo lugar, la probabilidad conjunta de la altura de la ola de 100 años y la velocidad del viento asociada (ambas tienen niveles de probabilidad correspondientes); ) debe ser Este es un período de retorno que ocurre más de una vez en un siglo. Algunas de las conclusiones de este estudio también lo demuestran.
(1) Método de simulación estocástica de probabilidad conjunta
La derivación de la probabilidad conjunta multidimensional es en realidad resolver la fórmula (17-20):
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Las ecuaciones (17-20) se pueden resolver analíticamente sólo cuando todas las variables aleatorias están distribuidas normalmente. Los métodos de simulación estocástica son eficaces para funciones no gaussianas y funciones de densidad de probabilidad conjunta de variables aleatorias multidimensionales con diferentes correlaciones.
El método de simulación estocástica es un método de repetición de determinados procesos a través de ordenadores basándose en datos reales y algunas suposiciones. El método de simulación comúnmente utilizado es el método de Monte Carlo, pero el método M-C requiere mucho tiempo para resolver la pequeña probabilidad de falla y la precisión del resultado no es alta. Se deben encontrar nuevos métodos. El muestreo crítico es una forma eficaz de reducir el tiempo y la variación de la máquina. El principio básico es centrarse en el muestreo en el área más importante de la distribución, es decir, la parte que hace la principal contribución a la probabilidad de falla, en lugar de extenderse a todo el dominio de definición para un muestreo uniforme.
Figura 17-1 Mapa de probabilidad conjunta bidimensional
Es la coordenada del punto de diseño; Fx(x) es la densidad de probabilidad conjunta; es la densidad de la función de peso;
Para ilustrar las características del método de muestreo crítico, la Figura 17-1 se muestra en dos dimensiones. La curva que pasa por los planos x1 y x2 en la figura representa la curva de probabilidad conjunta que simula el estado de probabilidad conjunta, y la distribución que excede la probabilidad conjunta está en el lado derecho de la curva. A la izquierda está la parte debajo de la probabilidad conjunta. Se puede encontrar un punto más cercano al origen en la superficie, llamado "punto de diseño", como sus coordenadas. La característica del método de muestreo crítico es el muestreo alrededor del punto de diseño; otra característica es la introducción de la función de densidad de peso hy(x), que dirige la simulación al área centrada en el punto de diseño, logrando así el propósito de reducir la varianza. de los resultados de la simulación.
La fórmula (17-20) se calcula de la siguiente manera:
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Entre ellos:
La función de densidad de probabilidad fx (x) representa la verdadera densidad de probabilidad conjunta de la función de densidad de peso en casos especiales.
De la fórmula anterior se puede ver que la densidad de peso no es importante. Por lo tanto, el valor esperado de la probabilidad conjunta se puede escribir como:
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Entre ellos: n es el número de simulaciones; es el I-ésimo vector de simulación.
La ventaja es que es adecuado para el espacio original sin considerar el tipo de distribución de las variables aleatorias básicas.
Para variables aleatorias correlacionadas, es difícil convertir la variable aleatoria básica en un vector de variables normales estándar independientes. Pero, de hecho, el cálculo de la probabilidad conjunta utiliza la distribución original y cualquier distribución no gaussiana no afectará la muestra ponderada. Cuando se utiliza cualquier distribución no gaussiana y variables aleatorias relacionadas, se requieren las siguientes transformaciones:
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Donde: Fxi(ixi) es la variable aleatoria básica X La función de distribución acumulativa original; φ-1 (.) es la inversa de la función de distribución acumulativa gaussiana estándar. Suponiendo que z es normal estándar, la función de densidad de probabilidad conjunta se puede escribir como:
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donde Zi es el resultado del cálculo de la fórmula (17-23 φ (.) es la función de densidad normal estándar; φn(Z, R?) es la función de densidad gaussiana estándar multidimensional con una media de 0 y una desviación estándar de r? Una matriz de correlación modificada, formada por: es un valor definido por una serie de coeficientes de correlación.
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Para cada par de distribuciones de bordes, la ecuación (17-25) se puede resolver de forma iterativa.
Cabe señalar que la densidad de distribución marginal y la covarianza no se corresponden uno a uno con la densidad conjunta de variables aleatorias no gaussianas, pero en la mayoría de los casos la información disponible se limita a la distribución marginal. y covarianza. Por tanto, se puede adoptar cualquier modelo adecuado siempre que no contradiga los datos, y su ámbito de aplicación depende del coeficiente de correlación entre variables y no tiene nada que ver con la base matemática de ningún modelo.
(2) Desarrollo de software de simulación estocástica de probabilidad conjunta
El software de simulación estocástica de probabilidad conjunta JOPAP basado en el método de muestreo crítico consta de dos partes.
1. Cálculo de puntos de diseño
De esta manera, se pueden muestrear puntos aleatorios dentro del área efectiva centrada en el punto de diseño, lo que reduce el tiempo de cálculo y mejora la eficiencia de la simulación.
2. Centrarse en el muestreo y calcular la probabilidad conjunta.
Antes de ejecutar el programa principal se deben diseñar diferentes ecuaciones básicas del modelo de probabilidad conjunta según los problemas reales a calcular, las cuales se denominan ecuaciones de estados límite. La ecuación de estado límite simulada es:
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Ajustando diferentes valores establecidos (A1, A2, A3), se pueden obtener diferentes probabilidades conjuntas . Por ejemplo, si a cada variable Xi se le asigna un Ai por su valor característico (como un valor de retorno una vez cada cien años o un valor de retorno una vez cada década) obtenido mediante estadísticas independientes, se puede obtener el valor de cada variable Xi que excede su valor de probabilidad de una vez en cien años (una vez en una década). Este estudio completó el desarrollo del software mencionado anteriormente.
(3) Método de resolución de solución no única de simulación estocástica de probabilidad conjunta y su aplicación en ingeniería.
El cálculo de probabilidad conjunta de la altura máxima de la ola y la correspondiente velocidad del viento y la velocidad del flujo simultáneos para estructuras marinas fijas, se puede ver en el análisis de carga que cuando la altura máxima de la ola y el viento simultáneo correspondiente. La velocidad y la velocidad del flujo se utilizan como muestras de simulación aleatoria, el efecto conjunto El efecto de carga es el más desfavorable para la estructura de la plataforma, como se muestra en los resultados del cálculo en la siguiente figura.
1. Encuentra los valores extremos individuales de cada elemento dentro de cien años.
La distribución de la altura de las olas, la velocidad del viento y la velocidad de la corriente generalmente se ajusta a alguna distribución de probabilidad, como la distribución de Gumbel, la distribución de Weibull (distribución 1) y la distribución lognormal. Por lo tanto, la distribución anterior se puede ajustar en función de datos como la altura de las olas, la velocidad del viento y la velocidad del flujo durante múltiples vientos fuertes. Según la altura máxima de las olas, se puede seleccionar un conjunto correspondiente de combinaciones de viento y corrientes de olas para formar una serie de corrientes de viento y olas dominadas por olas, corrientes y vientos. Para cada secuencia, se calculan la distribución de Gambert, la distribución de Weibull y la distribución lognormal. Después de probar la bondad de ajuste de la curva de distribución, se utilizan ciertos criterios para juzgar y, finalmente, se puede determinar la forma de distribución de la velocidad del viento, la altura de las olas y la velocidad del flujo correspondientes a cada combinación. Aquí se utiliza la prueba de Kolmogorov, que es la prueba K-S de uso común. Se utilizaron como criterios la desviación absoluta de la frecuencia y el error cuadrático medio mínimo de la desviación. Los resultados del cálculo de la forma de distribución de cada elemento se muestran en la Tabla 17-8.
También podemos ver un fenómeno aparentemente "contradictorio" en la Tabla 17-8, es decir, el valor de la corriente oceánica de 100 años basado en la secuencia de flujo máximo es menor que el valor de la altura de las olas de 100 años basado en en la secuencia de viento máximo El valor de altura de ola de 100 años de la secuencia de viento es menor que el valor de altura de ola de 100 años basado en la secuencia de viento máximo. Este fenómeno puede explicarse por la pequeña variación de la serie de velocidad del flujo (serie de altura de ola). Por lo tanto, aunque el valor de la serie original de la corriente dominada por la corriente (ola) (altura de la ola) es mayor que el de la corriente dominada por el viento (altura de la ola), su curva de distribución de probabilidad es plana, por lo que el valor de retorno a 100 años es menor que el de la corriente dominada por el viento (altura de las olas).
Tabla 17-8 Formas de distribución y valores extremos de vientos, olas y corrientes una vez cada cien años
2. Método de análisis de simulación estocástica de probabilidad conjunta
Vientos, olas. Estos tres factores ambientales del flujo están interrelacionados en lugar de ser independientes. El método de probabilidad conjunta utiliza los vientos, olas y corrientes que aparecen simultáneamente durante una "tormenta" o "tifón" como secuencia básica de análisis aleatorio para obtener un conjunto de combinaciones de viento, olas y corrientes y los niveles de probabilidad correspondientes. Es decir, la fórmula de solución es:
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Donde: g (x) < 0 representa el dominio de falla.
Para variables aleatorias multidimensionales correlacionadas y no gaussianas, resolver esta ecuación utilizando métodos de simulación estocástica puede dar buenos resultados. El método de simulación estocástica es un método que utiliza computadoras para implementar ciertos procesos basados en ciertas características y supuestos de datos reales, y el método de Monte Carlo es uno de ellos. La idea básica es construir un modelo probabilístico tal que su expectativa matemática sea igual a la probabilidad de falla de la estructura, luego muestrear aleatoriamente este modelo y finalmente estimar la probabilidad de falla usando la media de las submuestras. Sin embargo, al resolver probabilidades conjuntas pequeñas, el uso directo del método de Monte Carlo requiere mucho tiempo de máquina y producirá grandes errores. Por tanto, el método Monte Carlo sólo es adecuado cuando la probabilidad de fallo no es demasiado pequeña. El "método de muestreo crítico" puede mejorar la eficiencia del muestreo de Monte Carlo. Su principio básico es concentrarse en muestrear las áreas más importantes de la distribución, es decir, el muestreo parcial que hace la principal contribución a la probabilidad conjunta, en lugar de igual. muestreo que se extiende a todo el dominio de definición. En el proceso de resolución de la fórmula (17-26) utilizando el método de simulación estocástica, hay un problema de solución no única, es decir, utilizando el programa de simulación estocástica del "método de muestreo crítico" para calcular la forma de distribución, el valor medio, la varianza y suma de las corrientes de viento y olas bajo la influencia de factores ambientales marinos. La matriz de coeficientes de correlación es la condición de entrada. Después del cálculo, se obtienen múltiples conjuntos de combinaciones de factores ambientales marinos con una probabilidad conjunta de una vez cada cien años. Se puede obtener devolución. La resolución de problemas que no son de solución única requiere ciertas condiciones de control, generalmente basadas en la respuesta máxima. Si se utiliza Y para representar la respuesta, entonces Y=f(H, Uc, Uw), donde H es la altura de la ola, Uc es la velocidad del flujo y Uw es la velocidad del viento. El muestreo de H, Uc y Uw afectará el valor de Y, por lo que las secuencias correspondientes de viento y olas con la altura de las olas, la corriente y el viento como factores principales generalmente se seleccionan en función de los datos para la simulación. Utilizando el programa de simulación aleatoria del "método de muestreo crítico", se puede obtener una combinación de viento, olas y corrientes dominada por las corrientes, dominada por las olas y dominada por el viento. A partir del criterio de respuesta de la plataforma, se utiliza como solución final la combinación correspondiente a la respuesta máxima, pudiendo así obtener el estándar de diseño conjunto para el medio marino equivalente a un evento que ocurre una vez cada siglo. Los resultados del cálculo se muestran en la Tabla 17-9.
Tabla 17-9 Valores del viento, las olas y las corrientes según el método de probabilidad conjunta
La distribución de factor único, el valor de retorno una vez cada 100 años y el valor de respuesta del El viento, las olas y la corriente de la plataforma de la chaqueta se muestran en la Tabla 17-10.
Tabla 17-10 Forma de distribución de factor único, valor de retorno a 100 años y valor de respuesta de la corriente de onda de viento en la plataforma de la chaqueta
(4) Calcule la velocidad máxima y la combinación correspondiente de Probabilidad simultánea de altura de ola y velocidad del viento.
Para una plataforma semisumergible que flota libremente, la plataforma soporta la mayor carga debido al movimiento estable causado por las olas, por lo que es apropiado utilizar la combinación de la altura máxima de las olas y la velocidad del viento correspondiente. como criterio de selección de probabilidad conjunta.
Para una plataforma semisumergible con fuertes restricciones, como se muestra en los resultados del cálculo, la carga ambiental sobre la plataforma es la mayor en este caso, como se muestra en la Tabla 17-11.
Tabla 17-11 Estándares de diseño conjunto para ambiente marino de plataformas flotantes
(5) La probabilidad conjunta de que la altura máxima de ola y la velocidad máxima de flujo ocurran simultáneamente.
El riser es un componente importante en el sistema estructural de ingeniería marina, y también es un componente débil y susceptible. Los resultados del cálculo muestran que la probabilidad combinada de viento, olas y corrientes con olas o corrientes como condiciones de control debe usarse como estándar de diseño. La comparación de varios métodos se muestra en la Figura 17-2, Figura 17-3 y Tabla 17-12.
Figura 17-2 Curva de una vez cada siglo dominada por la velocidad.
Figura 17-3 La curva de retorno de 100 años dominada por la altura de las olas
Tabla 17-12 Comparación de varios métodos
(6) Velocidad máxima del viento y correspondiente Probabilidad conjunta de la altura de las olas y la velocidad del viento.
Debido a la gran área de barlovento de la parte importante de la plataforma autoelevable, la velocidad máxima del viento y la altura de las olas y la velocidad del viento correspondientes pueden conducir a la máxima respuesta. Consulte la Tabla 17-13 para ver ejemplos de cálculos.
Tabla 17-13 Comparación de probabilidades de combinaciones de viento, olas y corriente una vez cada cien años, correspondientes al momento de vuelco y al método de respuesta extrema
(7) Conclusión
A. Como se esperaba, está previsto completar el desarrollo de software de simulación estocástica de "procesos no gaussianos, probabilidad conjunta de variables aleatorias multidimensionales con diferentes correlaciones" (desarrollo de software JOPAP). La tecnología de simulación estocástica tiene las ventajas de una velocidad de convergencia rápida (de 5 a 10 veces más rápida que el método M-C) y un error pequeño (el error relativo máximo es inferior al 10%).
B. El software de simulación estocástica se puede utilizar para modelos de distribución de probabilidad comúnmente utilizados en diversos entornos dinámicos desastrosos (como la distribución de valores extremos I, II, III, la distribución de Weibull, la distribución lognormal, la distribución de valores extremos compuestos, etc. .), y puede cumplir con el análisis de probabilidad de diversas ingenierías de prevención de desastres.
C. Este estudio se basa en la respuesta de diferentes estructuras de ingeniería a las combinaciones más desfavorables de entornos de desastre, y realiza muestreos de datos sobre diferentes tipos de desastres simultáneos, convirtiendo así la solución no unitaria de probabilidad conjunta. simulación estocástica en una solución fija.
D De acuerdo con la especificación API estadounidense, China y otras especificaciones, este proyecto resuelve específicamente los problemas existentes en el método de evaluación ambiental dinámica de desastres simultáneos: ① Para plataformas fijas, se recomienda utilizar la altura del viento. como condición de control La probabilidad combinada de viento, olas y corrientes se utiliza como estándar de diseño ② Para las plataformas autoelevables, se recomienda utilizar la probabilidad combinada de viento, olas y corrientes como estándar de diseño con la velocidad del viento; la condición de control; ③ En áreas marinas con grandes corrientes, los estándares de diseño de los elevadores de la plataforma deben ser Se utilizan las probabilidades combinadas de viento, olas y corrientes controladas por olas o corrientes.
E. Los resultados de este proyecto han resuelto algunas afirmaciones vagas en la última versión de la API de EE. UU. (Especificaciones de la industria petrolera offshore de China) y, por primera vez en el mundo, se ha utilizado el método de probabilidad conjunta. Se utiliza para resolver el método de determinación razonable de diferentes estándares de diseño de estructuras de ingeniería.