[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
آمار نشریه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آمار سایت
مقالات منتشر شده: 352
نرخ پذیرش: 63.4
نرخ رد: 36.6
میانگین داوری: 207 روز
میانگین انتشار: 335 روز
..
:: دوره 13، شماره 2 - ( 6-1404 ) ::
جلد 13 شماره 2 صفحات 85-57 برگشت به فهرست نسخه ها
تحلیل مکانی - آماری خطوط لوله نفت و گاز با استفاده از مدل نسبت فراوانی در مواجهه با مخاطرات محیطی
رحیم نظری ، مصطفی کابلی زاده* ، کاظم رنگزن
دانشگاه شهید چمران اهواز
چکیده:   (280 مشاهده)
صنعت نفت و گاز به‌عنوان شریان حیاتی اقتصاد، همواره با چالش مدیریت ریسک خطوط لوله مواجه بوده است. اگرچه مطالعات متعددی به ارزیابی مخاطرات پرداخته‌اند، اما تحلیل فضایی-آماری هم‌زمان چندین مخاطره محیطی با روش کمی در مناطق نفت‌خیز ایران کمتر موردتوجه قرارگرفته است. در این مطالعه از سه روش تحلیل فراوانی نسبی، تحلیل تراکم کرنل و رگرسیون فضایی استفاده شد. تحلیل فراوانی نسبی نشان داد که بیشترین نسبت شکستگی در مناطق با پتانسیل فرونشست بالا (۰.۳۰۵) و زلزله کم (۰.۷۶) رخ‌داده است. تحلیل تراکم کرنل با تابع گاوسی، نقاط داغ شکستگی را در جنوب مسجدسلیمان شناسایی کرد که با مناطق فرونشست همپوشانی دارد. در تحلیل تراکم کرنل، تمرکز 68% از شکستگی‌ها در نواحی جنوبی مسجدسلیمان شناسایی شد که با پهنای باند بهینه 1.06 کیلومتر (محاسبه ‌شده با روش سیلورمن) و عدم قطعیت مدل ±5% همراه بود. نتایج رگرسیون فضایی حاکی از تأثیر معنادار زلزله (ضریب 0.461، p<0.01 ) و فرونشست (ضریب 0.357، p<0.01 ) بر شکستگی خطوط لوله بود، درحالی‌که ضریب تعیین مدل (R²) برابر با 0.295، مقدار آماره F برابر با 17.73  (p<0.001)  و مقادیر VIF بین 1.04 تا 2.36 (نشان‌دهنده عدم وجود هم‌خطی شدید) به دست آمد. یافته‌های این پژوهش نشان می‌دهد که فرونشست زمین و زلزله از مهم‌ترین عوامل تهدیدکننده خطوط لوله در منطقه هستند. نتایج حاصل می‌تواند به‌عنوان ابزاری کارآمد در برنامه‌ریزی، طراحی و مدیریت خطوط لوله مورداستفاده قرار گیرد و به کاهش خسارات ناشی از مخاطرات محیطی کمک کند. این مطالعه با ترکیب روش‌های آماری-فضایی، چارچوبی جامع برای ارزیابی ریسک خطوط لوله ارائه می‌دهد که برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی در مناطق نفت‌خیز کاربرد دارد.
 
واژه‌های کلیدی: مدل نسبت فراوانی، خطوط لوله نفت و گاز، مخاطرات محیطی، تحلیل فضایی، مسجدسلیمان.
متن کامل [PDF 1642 kb]   (112 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سیستمهای اطلاعات مکانی (عمومی)
دریافت: 1403/12/18 | پذیرش: 1404/3/18 | انتشار الکترونیک پیش از انتشار نهایی: 1404/10/24 | انتشار: 1404/10/24
فهرست منابع
1. [1] Ghaffari, A., & Taklif, A. (2015). Application of rational model in strategic decision-making for sustainable production from South Pars-North Dome joint field: A conceptual model with emphasis on legal requirements. Iranian Journal of Energy Economics, 4(16), 137-180.
2. [2] Mohebbi Kandsari, E. (1400/2021). The role of land use change in increasing the environmental risks of floods in Guilan Province (Roudsar County). International Conference on Management, Tourism and Technology.
3. [3] Bariha, N., Mishra, I.M., & Srivastava, V.C. (2016). Hazard analysis of failure of natural gas and petroleum gas pipelines. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 40, 217-226. [DOI:10.1016/j.jlp.2015.12.025]
4. [4] Azizi, F., Salehi, A., & Ghorbani Nia, Z. (1401/2022). A review of risk assessment methods for oil and gas pipeline explosion and its destructive environmental effects. Sixth International Conference on Safety and Health, Tehran.
5. [5] Masoumi, M., & Ghahramani, H. (1402/2023). Quantitative risk assessment of oil leakage from the 35 km pipeline transferring oil from Mansouri field to Ahvaz booster by quantitative risk analysis model and OLGA dynamic software. Modeling in Engineering, 21(75), 181-191. doi: 10.22075/jme.2023.28775.2353
6. [6] Tarafi Alavi, A., Shahraki, F., Sardashti Birjandi, M.R., & Khalili Pour, M.M. (1402/2023). Consequence assessment and determination of safe distance in natural gas pressure reduction station using PHAST software (Case study: Broumi station in Ahvaz city). Journal of Occupational Health, 15(1), 37-57. [DOI:10.18502/tkj.v15i1.12978]
7. [7] Muhlbauer, W.K. (2004). Pipeline risk management manual: Ideas, techniques, and resources. Gulf Professional Publishing. [DOI:10.1016/B978-075067579-6/50018-2]
8. [8] Kaplan, S., & Garrick, B.J. (1981). On the quantitative definition of risk. Risk analysis, 1(1), 11-27. [DOI:10.1111/j.1539-6924.1981.tb01350.x]
9. [9] Guo, Y., Meng, X., Wang, D., Meng, T., Liu, S., & He, R. (2016). Comprehensive risk evaluation of long-distance oil and gas transportation pipelines using a fuzzy Petri net model. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 33, 18-29. [DOI:10.1016/j.jngse.2016.04.052]
10. [10] Zhang, J., Cai, B., Mulenga, K., Liu, Y., & Xie, M. (2018). Bayesian network-based risk analysis methodology: A case of atmospheric and vacuum distillation unit. Process Safety and Environmental Protection, 117, 660-674. [DOI:10.1016/j.psep.2018.06.012]
11. [11] Omidvar, B., & Kivi, H.K. (2016). Multi-hazard failure probability analysis of gas pipelines for earthquake shaking, ground failure and fire following earthquake. Natural hazards, 82, 703-720. [DOI:10.1007/s11069-016-2214-3]
12. [12] Nazeri, S. (1391/2012). The effects of the economic role of oil on Masjed Soleiman city. Geographical Information Quarterly "Sepehr", 21(81), 35-37.
13. [13] Guru, B., Seshan, K., & Bera, S. (2017). Frequency ratio model for groundwater potential mapping and its sustainable management in cold desert, India. Journal of King Saud University-Science, 29(3), 333-347. [DOI:10.1016/j.jksus.2016.08.003]
14. [14] Lee, M.J., Kang, J.E., & Jeon, S. (2012, July). Application of frequency ratio model and validation for predictive flooded area susceptibility mapping using GIS. 2012 IEEE international geoscience and remote sensing symposium (pp. 895-898). IEEE. [DOI:10.1109/IGARSS.2012.6351414]
15. [15] He, B., Bai, M., Shi, H., Li, X., Qi, Y., & Li, Y. (2021). Risk assessment of pipeline engineering geological disaster based on GIS and WOE-GA-BP models. Applied Sciences, 11(21), 9919. [DOI:10.3390/app11219919]
16. [16] Payab, M., & Sayyaf, H. (1401/2022). The impact of subsidence on infrastructure and ways to control these effects. Majlis Research Center of the Islamic Consultative Assembly.
17. [17] Bayati Khatibi, M., Hassanpour, S., & Feyzizadeh, B. (1403/2024). Risk assessment of gas pipeline crossing mountainous areas and investigation of their threat by slope landslides using hybrid-fuzzy algorithms (Case study: Tehran third pipeline). Quantitative Geomorphological Researches, 12(4), 128-149. doi: 10.22034/gmpj.2024.425714.1465
18. [18] Guo, Y., et al. (2016). Comprehensive risk evaluation of long-distance oil and gas transportation pipelines using a fuzzy Petri net model. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 33, 18-29. [DOI:10.1016/j.jngse.2016.04.052]
19. [19] Al-Abadi, A.M., & Shahid, S. (2022). A Hybrid Frequency Ratio and Logistic Regression Model for Assessing Pipeline Vulnerability to Natural Hazards. Environmental Earth Sciences, 81(4), 1-18.
20. [20] Liu, Y., et al. (2023). Quantifying the Impact of Land Subsidence on Oil Pipeline Integrity Using InSAR and Spatial Statistics. Remote Sensing of Environment, 285, 113402.
21. [21]Yariyan, P., et al. (2022). GIS-Based Spatial Modeling of Oil Pipeline Accidents Using Fuzzy Logic and Frequency Ratio Approaches. Science of the Total Environment, 806, 150584.
22. [22]Silverman, B. W. (1986). Density estimation for statistics and data analysis. Chapman and Hall/CRC.
23. [23] Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., & Charlton, M. (2000). Quantitative geography perspectives on spatial data analysis. SAGE Publications.
24. [24] Anselin, L. (1988). Spatial econometrics: Methods and models. Springer Science & Business Media. [DOI:10.1007/978-94-015-7799-1]
25. [25] LeSage, J. P., & Pace, R. K. (2009). Introduction to spatial econometrics. CRC Press. [DOI:10.1201/9781420064254]
26. [26] Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to linear regression analysis. John Wiley & Sons.
ارسال پیام به نویسنده مسئول


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Nazari R, KaboliZadeh M, Rangzan K. Spatial-Statistical Analysis of Oil and Gas Pipelines Using the Frequency Ratio Model To Assess Environmental Hazard Exposure. jgit 2025; 13 (2) :57-85
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-980-fa.html

نظری رحیم، کابلی زاده مصطفی، رنگزن کاظم. تحلیل مکانی - آماری خطوط لوله نفت و گاز با استفاده از مدل نسبت فراوانی در مواجهه با مخاطرات محیطی. مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1404; 13 (2) :57-85

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-980-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 2 - ( 6-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی-پژوهشی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی Engineering Journal of Geospatial Information Technology
Persian site map - English site map - Created in 0.13 seconds with 38 queries by YEKTAWEB 4741