«Файбер Пайп»

«Файбер Пайп» — это решение для предиктивного мониторинга промысловых трубопроводов на опорах в Арктике в режиме реального времени. Решение также может быть применено на рынках стран Ближнего Востока и Северной Африки, где существует проблема мониторинга состояния трубопроводов в песках.

Решение основано на оптоволоконных датчиках и устройстве их опроса на фотонном чипе и с применением методов машинного обучения для обработки данных.

1. Оптоволоконные датчики (покупной элемент):

◦ В местах опор трубопровода устанавливаются датчики на основе оптоволокна.

◦ Датчики непрерывно переводят малейшие деформации трубопровода, вызванные сдвигом опор из-за таяния вечномёрзлых грунтов, в изменение отражённого «цвета» (длины волны датчика).

◦ Каждый датчик имеет свой уникальный «цвет».

2. Устройство опроса датчиков (элемент разработки):

◦ Устройство опроса датчиков, интеррогатор на основе фотонного чипа, пересчитывает изменение «цвета» датчика в деформацию трубопровода.

◦ Интеррогатор использует методы машинного обучения, чтобы точно определять деформацию трубопровода.

◦ Если интеррогатор замечает опасные изменения (например, труба просела на 2 мм), он подаёт предупреждение в программном обеспечении.

«Файбер Пайп»

◦ Не требует сложного монтажа — датчики легко установить на уже работающие трубопроводы.

◦ Работает в любых условиях — от арктического холода до жары.

◦ Автоматизированный контроль — не нужно постоянно проверять трубы вручную.

◦ Высокая точность — улавливает даже минимальные изменения (от 2 мм).

Решение разработано для компаний, которые хотят:

• контролировать состояние трубопроводов в автоматизированном режиме и реальном времени;

• уменьшить риск аварий на трубопроводах благодаря их предиктивному обнаружению;

• снизить затраты на аварийные ремонтные работы.

Fiber Pipe

Fiber Pipe is a solution for real-time predictive monitoring of industrial pipelines supported on above-ground pilings in the Arctic. The solution can also be applied in the Middle East and North Africa, where pipeline monitoring in sandy environments presents a similar challenge.

The solution is based on fiber-optic sensors and a photon-chip-based interrogation unit, with machine learning methods used for data processing.

1. Fiber-optic sensors (commercially available component):

Sensors based on fiber optics are installed at pipeline support points.

The sensors continuously translate even the slightest pipeline deformations – caused by support shifting due to permafrost thawing – into changes in the reflected "color" (wavelength) of the sensor.

Each sensor has its own unique “color.”

2. Sensor interrogation unit (developed component):

The interrogation unit — an interrogator based on a photonic chip — converts the sensor’s “color” change into pipeline deformation readings.

The interrogator uses machine learning methods to accurately determine pipeline deformation.

If the interrogator detects dangerous changes (e.g., the pipe has sagged by 2 mm), it issues a warning via the software.

Fiber Pipe:

Does not requires complex installation — sensors can be easily retrofitted onto already operating pipelines.

Operates in any conditions — from Arctic cold (–60°C) to extreme heat (+85°C).

Automated monitoring — no need for constant manual pipeline inspections.

High precision — detects even minimal changes (from 2 mm).

The solution is designed for companies that want to:

Monitor pipeline conditions in an automated, real-time mode;

Reduce the risk of pipeline accidents through predictive detection;

Lower emergency repair costs.