دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی
  • ثبت‌نام
  • ورود
  • فارسی
    • English

ارتقای ایمنی و پیشگیری از مصدومیت ها

  • صفحه اصلی
  • درباره
    • درباره‌ی مجله
    • نمایه نامه ها
    • ارسال مقاله
    • تیم سردبیری
    • بیانه حریم خصوصی
    • اطلاعات تماس
  • شماره
    • شماره جاری
    • بایگانی‌ها
  • اخلاق نشر
  • اظهارنامه
  • دوره آموزشی
    • فهرست بازبینی برای ارزیابی دست نوشته های علمی
  • یادگیری
  • خلاصه مقالات کنگره ها و سمینارها
    • سیزدهمین همایش دانشجویی تازه های علوم بهداشتی کشور
    • نهمین کنگره اپیدمیولوژی ایران
    • چهارمین همایش بین‌المللی و پنجمین همایش دوسالانه ارگونومی ایران
جستجوی پیشرفته
  1. صفحه اصلی
  2. بایگانی‌ها
  3. دوره 13 شماره 2 (1404)
  4. پژوهشی/ اصیل پژوهشی

دوره 13 شماره 2 (1404)

تیر 2026

ارائه مدلی برای پیش‌بینی ریسک حوادث نشت از خطوط لوله انتقال نفت بر اساس تلفیق روش‌های کنت مولبایر و شبکه‌های عصبی مصنوعی پیش بینی ریسک

  • بیتا باهری
  • محبوبه چراغی
  • امیرحسین دوامی
  • کتایون ورشوساز
  • آزیتا کوشافر

ارتقای ایمنی و پیشگیری از مصدومیت ها, دوره 13 شماره 2 (1404), 11 تیر 2026 , صفحه 6-19
https://doi.org/10.22037/iipm.v13i2.52128 چاپ شده: 2026-07-10

  • مقاله
  • دانلود
  • ارجاع
  • مراجع
  • آمار
  • اشتراک

چکیده

سابقه و هدف: تحقیق حاضر با هدف ارائه مدلی برای پیش‌بینی ریسک حوادث نشت از 2 خط لوله 42 و 48 اینچ در جنوب غرب ایران، بر اساس تلفیق روش‌های کنت مولبایر و شبکه‌های عصبی مصنوعی در سال 2023 صورت گرفته است.

روش کار: در این تحقیق، با استفاده از ۵ شاخص روش کنت‌مولبایر (شامل خسارت شخص ثالث، خوردگی، طراحی، عملکرد نادرست و شدت اثر نشت) به عنوان متغیرهای ورودی، شبکه‌های پرسپترون چندلایه (MLP) و تابع پایه شعاعی (RBF) با هدف تخمین سطوح ریسک وقوع حوادث در ۱۰ ناحیه مختلف برای خطوط لوله، توسعه داده شدند. شبکه‌های مصنوعی از یک لایه ورودی، لایه‌های پنهان و یک لایه خروجی تشکیل شدند. در نهایت بر اساس شاخص‌های MSE و R، نتایج مورد مقایسه قرار گرفت.

یافته‌ها: نتایج تحقیق نشان داد که سطح ریسک در منطقه 5 (محدوده زیر رودخانه جراحی)، با عدد اولویت 2.7684 برای خط لوله 42 اینچ و 2.8475 برای خط لوله 48 اینچ، دارای بدترین وضعیت در روش کنت مولبایر بوده است. سطوح ریسک مربوط به خط 48 اینچ، بیش از خط 42 اینچ بوده است. نتایج توسعه شبکه عصبی مصنوعی نشان داد مقدار MSE برای دو شبکه ANN و RBF به ترتیب 0.00015891 و 0.0002917 و مقدار شاخص R به ترتیب 0.7767 و 0.7227 بود که قابل قبولی را برای داده‌های مستخرج از قضاوت‌های کیفی نشان داد. شبکه MLP کارایی بهتری نسبت به شبکه RBF داشته است.

نتیجه‌گیری: با در نظر گرفتن مناطق مسکونی و جمعیت ساکن در مناطق محدوده خط انتقال نفت، اکوسیستم‌های حساس مانند دریاچه سد مخزنی، رودخانه جراحی، جنگل کم تراکم منطقه‌ای و مناطق شهری، خطوط انتقال نفت، پتانسیل قابل توجهی در بروز حوادث دارند.

کلمات کلیدی:
  • ارزیابی ریسک
  • خطوط لوله
  • شبکه RBF
  • شبکه MLP
  • شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • آلودگی نفتی
  • 1

ارجاع به مقاله

1.
باهری ب, چراغی م, دوامی ا, ورشوساز ک, کوشافر آ. ارائه مدلی برای پیش‌بینی ریسک حوادث نشت از خطوط لوله انتقال نفت بر اساس تلفیق روش‌های کنت مولبایر و شبکه‌های عصبی مصنوعی: پیش بینی ریسک. Irtiqa Imini Pishgiri Masdumiyat [اینترنت]. 10 جولای 2026 [ارجاع شده 25 جولای 2026];13(2):6-19. قابل دسترس در: https://journals.sbmu.ac.ir/spip/article/view/52128
  • ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.acm-sig-proceedings##
  • ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.acs-nano##
  • ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.apa##
  • ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.associacao-brasileira-de-normas-tecnicas##
  • ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.chicago-author-date##
  • ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.harvard-cite-them-right##
  • ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.ieee##
  • ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.modern-language-association##
  • ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.turabian-fullnote-bibliography##
  • ##plugins.generic.citationStyleLanguage.style.vancouver##
  • ##plugins.generic.citationStyleLanguage.download.ris##
  • ##plugins.generic.citationStyleLanguage.download.bibtex##

مراجع

1. Sarkheil H, Dehdari F, Azimi Y, Araghi MT. Identification of process hazards in the hot stripping tower of common crude oil sweetening projects using HAZOP study. Journal of Safety Promotion and Injury Prevention. 2020;8(3).

2. Yao Z, Zhang Y, Zheng Y, Xing C, Hu Y. Enhance flows of waxy crude oil in offshore petroleum pipeline: A review. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2022;208:109530. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2021.109530

3. Vairo T, Pontiggia M, Fabiano B. Critical aspects of natural gas pipelines risk assessments. A case-study application on buried layout. Process Safety and Environmental Protection. 2021;149:258-268. https://doi.org/10.1016/j.psep.2020.10.050

4. Liu A, Chen K, Huang X, Li D, Zhang X. Dynamic risk assessment model of buried gas pipelines based on system dynamics. Reliability Engineering & System Safety. 2021;208:107326. https://doi.org/10.1016/j.ress.2020.107326

5. Emerson MR, Hall DM, Gilbertz SJ. Pipeline pipedreams: Oil spills, pipeline accidents, and the local truths embedding fossil fuels in the Yellowstone River Valley, United States. Energy Research & Social Science. 2021;72:101859. https://doi.org/10.1016/j.erss.2020.101859

6. Lu H, Xi D, Qin G. Environmental risk of oil pipeline accidents. Science of the total environment. 2023;874:162386. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.162386

7. Dancy JR, Dancy VA. Terrorism and oil & gas pipeline infrastructure: Vulnerability and potential liability for cybersecurity attacks. Oil and Gas, Natural Resources, and Energy Journal. 2017;2(6):579.

8. Hosmer AW, Stanton CE, Beane JL. Intent to spill: Environmental effects of oil spills caused by war, terrorism, vandalism, and theft. InInternational Oil Spill Conference Proceedings 1997 (Vol. 1997, No. 1, pp. 157-163). American Petroleum Institute. https://doi.org/10.7901/2169-3358-1997-1-157

9. Gong Y, Xiong Y. HFACS-OGP: an analysis framework for oil and gas pipeline accident causation. Journal of Loss Prevention in the Process Industries. 2025:105747. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2025.105747

10. Barron MG, Vivian DN, Heintz RA, Yim UH. Long-term ecological impacts from oil spills: comparison of Exxon Valdez, Hebei Spirit, and Deepwater Horizon. Environmental science & technology. 2020;54(11):6456-6467. https://doi.org/10.1021/acs.est.9b05020

11. Belvederesi C, Thompson MS, Komers PE. Statistical analysis of environmental consequences of hazardous liquid pipeline accidents. Heliyon. 2018;4(11). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2018.e00901

12. Zhang S, Wang X, Cheng YF, Shuai J. Modeling and analysis of a catastrophic oil spill and vapor cloud explosion in a confined space upon oil pipeline leaking. Petroleum science. 2020;17(2):556-566. https://doi.org/10.1007/s12182-019-00403-2

13. Badparva F, Varharami V, Lahijanian A. Risks economical analysis HSE based on fine Kinney and Nokia Siemens network techniques in one of electronic kits assembly and production company. Journal of Safety Promotion and Injury Prevention (Irtiqa Imini Pishgiri Masdumiyat). 2023;11(1):1-6. (In Persian). https://doi.org/10.22037/iipm.v11i1.33515

14. Soltanzadeh A, Mohammadfam I, Mahmoudi SH, Alizadeh Savareh B, Mohamadi Arani A. Analysis and forecasting the severity of construction accidents using artificial neural network. Journal of Safety Promotion and Injury Prevention (Irtiqa Imini Pishgiri Masdumiyat). 2016;4(3):185-192. (In Persian). https://doi.org/10.22037/meipm.v4i3.15823

15. Aljaroudi A, Khan F, Akinturk A, Haddara M, Thodi P. Risk assessment of offshore crude oil pipeline failure. Journal of Loss Prevention in the Process Industries. 2015;37:101-109. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2015.07.004

16. Bonvicini S, Antonioni G, Cozzani V. Assessment of the risk related to environmental damage following major accidents in onshore pipelines. Journal of Loss Prevention in the Process Industries. 2018;56:505-516. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2018.11.005

17. Qin G, Zhang P, Hou X, Wu S, Wang Y. Risk assessment for oil leakage under the common threat of multiple natural hazards. Environmental Science and Pollution Research. 2020;27(14):16507-16520. https://doi.org/10.1007/s11356-020-08184-7

18. Badida P, Balasubramaniam Y, Jayaprakash J. Risk evaluation of oil and natural gas pipelines due to natural hazards using fuzzy fault tree analysis. Journal of Natural Gas Science and Engineering. 2019;66:284-292. https://doi.org/10.1016/j.jngse.2019.04.010

19. Samuel OW, Asogbon GM, Sangaiah AK, Fang P, Li G. An integrated decision support system based on ANN and Fuzzy_AHP for heart failure risk prediction. Expert Systems with Applications. 2017;68:163-172. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.020

20. Lin SS, Shen SL, Zhou A, Xu YS. Risk assessment and management of excavation system based on fuzzy set theory and machine learning methods. Automation in Construction. 2021;122:103490. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103490

21. Feng X, Li Q, Zhu Y, Hou J, Jin L, Wang J. Artificial neural networks forecasting of PM2. 5 pollution using air mass trajectory based geographic model and wavelet transformation. Atmospheric Environment. 2015;107:118-128. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2015.02.030

22. Sajedi-Hosseini F, Malekian A, Choubin B, Rahmati O, Cipullo S, Coulon F, Pradhan B. A novel machine learning-based approach for the risk assessment of nitrate groundwater contamination. Science of the Total Environment. 2018;644:954-962. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.07.054

23. Abdolrasol MG, Hussain SS, Ustun TS, Sarker MR, Hannan MA, Mohamed R, Ali JA, Mekhilef S, Milad A. Artificial neural networks based optimization techniques: A review. Electronics. 2021;10(21):2689. https://doi.org/10.3390/electronics10212689

24. Hegde J, Rokseth B. Applications of machine learning methods for engineering risk assessment–A review. Safety science. 2020;122:104492. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2019.09.015

25. Akbarinia GR, Gilani N, Mohhamadzadeh S, Alizadeh SS. Application of Kent Muhlbauer method to risk assessment of urban gas pipelines. Journal of Pipeline Systems Engineering and Practice. 2022;13(1):05021011. https://doi.org/10.1061/(ASCE)PS.1949-1204.0000601

26. Mahmoodi E, Mortazavi SB, Ahmadi O, Mahabadi HA. Analysis of liquid pipelines accidents causes, consequences and contributing factors: a review study. Journal of Failure Analysis and Prevention. 2021;21(2):348-362. https://doi.org/10.1007/s11668-020-01054-x

27. Muhlbauer WK, Murray J. Pipeline risk assessment. InHandbook of Pipeline Engineering 2024 Jul 26 (pp. 959-1004). Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-05735-9_24-1

28. Han K, Wang Y. A review of artificial neural network techniques for environmental issues prediction. Journal of Thermal Analysis and Calorimetry. 2021;145(4):2191-2207. https://doi.org/10.1007/s10973-021-10748-9

29. You H, Ma Z, Tang Y, Wang Y, Yan J, Ni M, Cen K, Huang Q. Comparison of ANN (MLP), ANFIS, SVM, and RF models for the online classification of heating value of burning municipal solid waste in circulating fluidized bed incinerators. Waste Management. 2017;68:186-197. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2017.03.044

30. Hong H, Zhang Z, Guo A, Shen L, Sun H, Liang Y, Wu F, Lin H. Radial basis function artificial neural network (RBF ANN) as well as the hybrid method of RBF ANN and grey relational analysis able to well predict trihalomethanes levels in tap water. Journal of Hydrology. 2020;591:125574. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125574

31. Isherwood A, Samcheck A, Savigny W. Deformation Analysis of a Pipeline River Crossing. InInternational Pipeline Conference 2002 (Vol. 36207, pp. 571-584). https://doi.org/10.1115/IPC2002-27343

32. DiDonato DA. Alternative methods to reduce aqueous pollutants from hydrostatic pressure testing of natural gas pipelines: A feasibility study. State University of New York College of Environmental Science and Forestry; 1995.

33. Simpson DA. Comparative risks of hydrostatic and pneumatic pipeline testing. Journal of Pressure Vessel Technology. 2020;142(5):054503. https://doi.org/10.1115/1.4046981

34. Olabisi OT, Chukwuka A. Experimental investigation of pipeline corrosion in a polluted Niger Delta River. International Journal of Oil, Gas and Coal Engineering. 2020;8(1):17-21. https://doi.org/10.11648/j.ogce.20200801.13

35. Biber PD, Wu W, Peterson MS, Liu Z, Pham L. Oil contamination in Mississippi salt marsh habitats and the impacts to Spartina alterniflora photosynthesis. InImpacts of Oil Spill Disasters on Marine Habitats and Fisheries in North America 2014 (Vol. 17, p. 133). Boca Raton, FL, USA: CRC Press.

36. Shafie A, Fard NJ, Monavari M, Sabzalipour S, Fathian H. Artificial neural network and multi-criteria decision-making methods for the remediation of soil oil pollution in the southwest of Iran. Modeling Earth Systems and Environment. 2024;10(1):417-424. https://doi.org/10.1007/s40808-022-01601-5

  • چکیده مشاهده شده: 23 بار
  • 1 دانلود شده: 12 بار

آمار دانلود

  • لینکدین
  • تویتر
  • فیسبوک
  • گوگل پلاس
  • تلگرام

##plugins.block.developedBy.blockTitle##

سامانه مجله باز

زبان

  • فارسی
  • English

اطلاعات

  • برای خوانندگان
  • برای نویسندگان
  • برای کتابداران
  • صفحه اصلی
  • بایگانی
  • ارسال مقاله
  • درباره‌ی مجله
  • تیم سردبیری
  • اطلاعات تماس

این مجله تحت لیسانس CC BY-NC4.0 منتشر می شود.

Creative Commons License

ISSN-Online: 2383-1901| ISSN-Print: 2345-2455

تمامی حقوق این وب‌سایت متعلق به فصلنامه ارتقای ایمنی و پیشگیری از مصدومیت ها است.

https://goo.gl/maps/fj1criqWPtdWkB416

قدرت یافته از OJSPlus