Skip to main content

Gazprom requirements for the detection threshold and accuracy of determining the size of pipeline defects.

Project description

Модуль Python для проверки точности определения размеров дефектов газопровода

GitHub Workflow Status GitHub Workflow Status GitHub Workflow Status Codacy Badge Codacy Badge

Этот модуль Python реализует требования Газпрома к порогу обнаружения и точности определения размеров дефектов трубопровода при продольном и поперечном намагничивании согласно "Р Газпром2-2.3-919-2015 ОСНОВНОЕ И ВСПОМОГАТЕЛЬНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ ДЛЯ ВНУТРИТРУБНОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ Технические требования".

Таблица Е.1 – Пороги  обнаружения и точностьопределения геометрических параметров дефектов потери металла стенки трубы припродольном намагничивании

Таблица Е.2 – Пороги обнаружения и точностьопределения геометрических параметров дефектов потери металластенки трубыпри поперечном намагничивании

Установка

pip install pipeline-anomaly-detection-gazprom

Использование

функция is_detectable определяет, должен ли выявляться дефект заданных размеров на заданной толщине стенки трубы при указанном типе намагничивания.

Дефект размером 10x10 мм глубиной 5 мм на стенке трубы толщиной 11 мм должен определяться снарядами с продольным намагничиванием.

from pipeline_anomaly_detection_gazprom import is_detectable, MagnetType

assert is_detectable((10, 10, 5), 11, magnet_type=MagnetType.MFL)

функция is_in_limits проверяет, укладываются ли в допустимую погрешность вычисленные размеры дефекта по сравнению с его реальными размерами при заданных толщине стенки трубы и типе намагничивания.

from pipeline_anomaly_detection_gazprom import is_in_limits

# реальные размеры дефекта: длина 90 мм, ширина 12 мм, глубина 4 мм
real = (90, 12, 4)
# вычисленные размеры дефекта: длина 72 мм, ширина 11 мм, глубина 1 мм
calcked = (72, 11, 1)

# проверяем, соответствуют ли вычисленные размеры дефекта допускам, если толщина стенки трубы равна 16.6 мм и тип намагничивания поперечный
length_ok, width_ok, depth_ok = is_in_limits(calcked, real, 16.6, magnet_type=MagnetType.TFI)

# вычисленная длина укладывается в допустимую погрешность
assert length_ok
# вычисленная ширина укладывается в допустимую погрешность
assert width_ok
# вычисленная глубина НЕ укладывается в допустимую погрешность
assert not depth_ok

Разработка

git clone git@github.com:vb64/pipeline.anomaly.detection.gazprom.git
cd pipeline.anomaly.detection.gazprom

При использовании Python 2

make setup2 PYTHON_BIN=/path/to/python27/executable
make tests2

При использовании Python 3

make setup PYTHON_BIN=/path/to/python37/executable
make tests

Project details


Release history Release notifications | RSS feed

This version

1.0

Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

Built Distribution

File details

Details for the file pipeline_anomaly_detection_gazprom-1.0.tar.gz.

File metadata

File hashes

Hashes for pipeline_anomaly_detection_gazprom-1.0.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 b4982cddebc102c3795fa996b77632c0c66545cf609abc674e09924c97b9755c
MD5 92b9612fcda7c172d198bac3b5356f38
BLAKE2b-256 883f5006535697cacfa6d6fbfdd97b5cdeb64035912e51019cfdce71eceadce9

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file pipeline_anomaly_detection_gazprom-1.0-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for pipeline_anomaly_detection_gazprom-1.0-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 b52e063198033e16142948c51e139982aee162411df4ab65f5910c5027819849
MD5 9f05cbb82555a49ad0cd4d8e70a2cedf
BLAKE2b-256 b71ad7df09d005ef004555ff455c1f667e64f13f4318ca15f62f9742e4f66aa7

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Datadog Monitoring Fastly Fastly CDN Google Google Download Analytics Microsoft Microsoft PSF Sponsor Pingdom Pingdom Monitoring Sentry Sentry Error logging StatusPage StatusPage Status page