تشخیص ته‌نشینی آب یا لجن در مخازن نفت‌کش با سامانه‌های هوشمند

یکی از مشکلات مهم در مدیریت مخازن نفت‌کش‌ها، پدیده‌ی ته‌نشینی آب و لجن در کف مخازن است. این پدیده می‌تواند منجر به کاهش ظرفیت مفید ذخیره‌سازی، افت کیفیت نفت خام، خوردگی دیواره‌های مخزن و حتی ایجاد مشکلات زیست‌محیطی در هنگام بارگیری و تخلیه شود. در سال‌های اخیر، استفاده از سامانه‌های هوشمند مبتنی بر حسگرها و IoT برای تشخیص و پایش این ته‌نشینی‌ها به‌عنوان یک راهکار نوین مطرح شده است. این سامانه‌ها با ارائه داده‌های بلادرنگ به اپراتورها، امکان مدیریت دقیق و تصمیم‌گیری پیشگیرانه را فراهم می‌کنند.

اجزای کلیدی سامانه تشخیص ته‌نشینی

• سنسورهای آلتراسونیک و راداری سطح (Ultrasonic/Radar Level Sensors): برای تشخیص مرز بین نفت، آب و لجن در کف مخزن.
• سنسورهای هدایت الکتریکی (Conductivity Sensors): شناسایی تغییرات هدایت الکتریکی به‌منظور تمایز بین آب و هیدروکربن.
  آنالایزرهای کدورت و چگالی (Turbidity & Density Analyzers): تشخیص غلظت لجن و میزان ذرات معلق در کف مخزن.
  فیبر نوری توزیع‌شده (Distributed Fiber Optic Sensors): برای پایش تغییرات دما و تشخیص لایه‌های غیرهمگن.
  ماژول‌های IoT و بی‌سیم (NB-IoT، LoRaWAN): ارسال داده‌های بلادرنگ به مرکز کنترل یا پلتفرم ابری.

فرآیند عملکرد سامانه

۱٫ اندازه‌گیری بلادرنگ: سنسورهای سطح و چگالی داده‌ها را به‌طور پیوسته از نقاط مختلف مخزن ثبت می‌کنند.
۲٫ ارسال داده: داده‌ها از طریق پروتکل‌های *MQTT، Modbus TCP یا OPC UA* به سرور مرکزی منتقل می‌شوند.
۳٫ تحلیل داده‌ها: الگوریتم‌های پردازش سیگنال و یادگیری ماشین با تحلیل پروفایل چگالی، وجود لایه‌های آب یا لجن را تشخیص می‌دهند.
۴٫ هشدار سریع: در صورت افزایش حجم لجن یا آب در کف مخزن، سامانه هشدار می‌دهد و برنامه‌ریزی برای تخلیه یا تمیزکاری آغاز می‌شود.
۵٫ یکپارچگی با SCADA: امکان نمایش وضعیت ته‌نشینی در داشبوردهای کنترلی واحد ذخیره‌سازی و بارگیری.

 پروتکل‌ها و ارتباطات

Modbus RTU/TCP: ارتباط مستقیم حسگرها با PLC.
OPC UA: یکپارچه‌سازی داده‌ها در سیستم‌های DCS پالایشگاه.
MQTT: انتقال داده‌های سبک به پلتفرم ابری برای تحلیل پیشرفته.
LoRaWAN/NB-IoT: پایش بی‌سیم در محیط‌های وسیع با مصرف انرژی پایین.