Implementierung von maschinellem Lernen für die vorausschauende Wartung in kathodischen Schutzsystemen

Maschinelles Lernen ist in den meisten Branchen in den Vereinigten Staaten in Systeme integriert. Im Jahr 2024 erreicht der Markt für maschinelles Lernen in unserem Land über $21 Milliarde in der Bewertung aufgrund der hohen Nachfrage nach Automatisierung und "gelehrten" Systemen.

Bei Dreiym Engineering haben wir einige ML-Systeme gesehen, die für alles vom Brandschutz bis zum Risikomanagement eingesetzt werden. Ein spannender Bereich der Integration sind kathodische Schutzsysteme.

Traditionelle Ansätze für diese Sicherungssysteme beinhalten eine Reihe von manuellen Überwachungs- und Wartungsarbeiten, die nicht durch maschinelles Lernen in den Schatten gestellt werden sollten. Es gibt jedoch einige Vorteile, wenn Sie sowohl traditionelle als auch fortschrittliche Technologien einsetzen, um Ihre Pipelines, Lagertanks, Meeresstrukturen und unterirdischen Versorgungseinrichtungen zu sichern vermeiden Sie ätzende Schaden.

Die Grenzen der traditionellen kathodischen Schutzmaßnahmen

Das typische kathodische Schutzsystem (ob galvanisch oder mit Fremdstrom) funktioniert, indem es die Korrosion von einer Metalloberfläche wegleitet. Das kann ein sehr effektives Werkzeug sein, solange es gut konzipiert ist und ordnungsgemäß gewartet wird.

Das Problem ist, dass Routineinspektionen nach dem traditionellen Modell auf zeitbasierte Inspektionen und reaktiven Service angewiesen sind. Ein Unternehmen führt vielleicht monatliche visuelle Inspektionen durch oder jährliche Umfragen in kurzen Abständen (CIS).

Diese sind zwar effektiv, aber bei einem System, das eine Überwachung in Echtzeit bietet, geht viel verloren. Stellen Sie sich vor, wie viele Ressourcen eingespart werden könnten, wenn aufkommende Verschlechterungsmuster oder Leistungseinbrüche rechtzeitig bemerkt würden. Hier können die Möglichkeiten des maschinellen Lernens und der IoT-Sensoren (Internet der Dinge) einen entscheidenden Unterschied ausmachen.

Was ist vorausschauende Wartung?

Das Konzept der vorausschauenden Wartung ist ganz einfach. Anstatt auf das zu reagieren, was bereits geschehen ist, entwickeln Sie ein kathodisches Schutzsystem, das auf der Grundlage von Echtzeit-Überwachung und -Analyse vorausschaut, was geschehen könnte.

Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen verschiedene Tools, darunter historische Leistungstrends, Umgebungsvariablen (wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Wasserstand und Bodenwiderstand) und Sensordaten, um dann potenzielle Ergebnisse zu berechnen. Es ist so, als hätte man einen Ingenieur auf der "Bereitschaftsstation", der keinen Schlaf braucht und nur auf der Grundlage von Beobachtungsdaten arbeitet. Wenn auf diese Weise Anomalien oder Verschlechterungstendenzen festgestellt werden, werden sie sofort markiert und an die zuständigen Wartungs- oder Managementteams weitergeleitet.

Wie maschinelles Lernen in CP-Systemen funktioniert

Es gibt mehrere Stufen der ML-Integration, die erfolgen müssen, bevor Sie sich auf solche Systeme für die vorausschauende Wartung verlassen können. Zum Beispiel muss ML für den kathodischen Schutz eine digitalisierte Infrastruktur umfassen. IoT-Monitore müssen installiert werden, um Datenpunkte zu erfassen:

• Rohr-zu-Boden-Potenzial (PSP)
• Stromausgang von Gleichrichtern
• Anodenstromdichte
• Spannungen der Referenzzellen
• Lokale Bodenverhältnisse
• Umweltfaktoren (Temperatur, pH-Wert, Feuchtigkeit)

All diese Sensoren speisen Daten in cloudbasierte oder Intranet-Plattformen ein. Dort werden sie berechnet und für die Erkennung von Anomalien analysiert, wie z.B. ein plötzlicher Abfall des PSP. Die ML entwickelt Regressionsmodelle, um zukünftige Werte oder eine "Prognose" für den gewünschten Schutz vorherzusagen. Außerdem wird jeder Sensor oder jede Komponente klassifiziert, um festzustellen, ob er/sie überprüft werden muss oder wahrscheinlich ausfallen wird.

Bei einigen hochmodernen Anwendungen können ML und die Verbreitung von Sensoren zu fortschrittlichen neuronalen Netzwerken rund um Ihre Schutzinfrastruktur führen. Das ist ein bedeutender Vorteil für größere, komplexere Systeme, wie z.B. eine landesweite Pipeline.

Ein Beispiel aus der Praxis: Pipeline Überwachung der Integrität

Der Wert der Beobachtung von Systemen vor Ort wird nicht verschwinden. ML wird Ingenieure nicht manuell ersetzen Inspektion von Pipelines. ML vereinfacht den Prozess und fügt eine weitere Ebene des Schutzes hinzu.

Stellen Sie sich eine 200 Meilen lange Ölpipeline mit einem kathodischen Schutzsystem mit Fremdstrom vor. Für ein derartiges System müssten viele Teams Meile für Meile manuell ablaufen, um Spannungsprobleme und Teststationen zu überprüfen.

ML mit IoT-Sensoren ermöglicht die Echtzeitüberwachung des gesamten Systems. Anstatt dass Teams systematisch Meile für Meile abklappern, können sie sich dank der Sensoren und der analysierten Daten auf die "risikoreichsten" Bereiche konzentrieren.

Solche Integrationen sparen Unternehmen Zeit und Geld. Die Implementierung von ML für kathodische Schutzsysteme bringt ein Unternehmen von einer auf die Einhaltung von Vorschriften ausgerichteten Denkweise zu einer strategischen Anlagenoptimierung. Regulatorische Bedenken werden reduziert, da die Erstellung von Berichten und minutengenaue Diagnosen eine ordnungsgemäße Dokumentation sicherstellen. Für Branchen wie die Öl- und Gasindustrie bedeutet dies erhebliche Einsparungen und ein stabileres Risikoprofil.

Herausforderungen und Überlegungen bei der Implementierung von maschinellem Lernen für CP

Die Integration des maschinellen Lernens in moderne kathodische Schutzsysteme ist nicht ohne einige Versuche und Fehler möglich. Während Ihr Unternehmen sich auf die fortschrittliche Überwachung und Wartung der Sensoren einstellt, wird es zu Anlaufschwierigkeiten kommen.

Zum einen benötigen ML-Algorithmen eine große Menge an hochwertigen Daten. Ohne diese Informationen kann das Modell zukünftige Anforderungen nicht genau vorhersagen oder effektiv arbeiten. Einige ältere Unternehmen verfügen möglicherweise über Datensilos, die nicht miteinander kommunizieren oder Informationen enthalten, die für historische Analysen noch digitalisiert werden müssen. Der Erfolg von ML basiert weitgehend auf genauen und zuverlässigen Sensordaten.

Zum anderen müssen ML-Modelle trainiert werden. Die Fähigkeiten solcher Systeme verbessern sich mit der Zeit. Das bedeutet, dass bei der Integration eine menschliche Note vorhanden sein muss, die auf Fachwissen und Vertrautheit mit den Zielen des kathodisches System. Selbst die leistungsfähigsten ML-Systeme können nicht effektiv arbeiten, wenn es keine relevanten Beispiele für normales und abnormales Verhalten gibt, die als Referenzpunkte dienen.

Ältere Systeme müssen auch eine ML-Integration ermöglichen. Der bereits vorhandene kathodische Schutz kann aus Gründen der Konformität unabhängig von anderen Systemen arbeiten. Es müssen API-Brücken gebaut werden, oder es können Edge-Computing-Einheiten mit Cloud-Infrastruktur erforderlich sein, um sicherzustellen, dass der ML mit einem bestimmten System arbeiten kann. Das erfordert einige Vorlaufkosten, die für bestimmte Unternehmen oder Branchen unerschwinglich sein können.

Schließlich gibt es auch Bedenken hinsichtlich der Cybersicherheit und der Einhaltung von Vorschriften. Die Einführung einer Armee von IoT-Sensoren setzt ein Unternehmen dem Risiko eines Cyberangriffs aus. Es ist kein Geheimnis, dass einige böswillige Akteure infrastrukturbezogene Organisationen als potenzielle Angriffsziele ins Visier nehmen. Unabhängig davon, wie ML eingeführt wird, muss es eine industrietaugliche Verschlüsselung, eine mehrschichtige Authentifizierung und regelmäßige Schwachstellentests beinhalten, um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten.

Unsere Rolle als technische Experten

Ja, die Implementierung von maschinellem Lernen für kathodische Schutzsysteme, die die vorausschauende Wartung verbessern, ist ein leistungsfähiges Instrument, um das Risiko zu senken und die finanzielle Leistung eines Unternehmens zu verbessern. Allerdings können Sie sich bei der Implementierung solcher Systeme nicht allein auf Datenwissenschaftler oder IT-Spezialisten verlassen.

Ingenieure mit einer langen Erfolgsbilanz in diesem Bereich sind gefragt:

• Testen der Bodenchemie auf ihre möglichen Auswirkungen auf die Korrosion
• Messung elektrischer Interferenzen und welche Abschirmung erforderlich sein könnte
• Entwurf verschiedener Arten von kathodischen Schutzsystemen
• Gewährleistung der vollständigen Einhaltung von Vorschriften und Sicherheitskontrollen
• Angebot einer Fehlermöglichkeitsanalyse

Sie brauchen hochqualifizierte Teams wie das von Dreiym Engineering, die für die richtige Korrosionstechnik, den kathodischen Schutz und die forensischen Erkenntnisse der Elektrotechnik sorgen. Das schließt die Lücke bei der Einführung neuer Technologien wie ML und IoT-Sensormanagement. Unsere professionellen Teams können Ihre aktuellen CP-Systeme auf ihre ML-Tauglichkeit prüfen und bewerten und Sie bei der Platzierung von Sensoren beraten, um eine möglichst genaue und effektive Datenanalyse zu gewährleisten.

Darüber hinaus kann ein Qualitätsingenieurbüro einen Fahrplan für die Implementierung der vorausschauenden Wartung anbieten, der Folgendes umfasst:

• Bewertung der aktuellen Infrastruktur für den kathodischen Schutz
• Starten eines Pilotprogramms mit einem hochwertigen Vermögenswert
• Modellvalidierung und -anpassung anhand des Feedbacks der Teams
• Integration von ML in Wartungspläne und Mitarbeiterschulungen
• Sicherstellen, dass das System skalierbar ist, falls die Abdeckung erweitert werden muss

Je mehr fachkundige Anleitung Sie in den frühen Phasen der ML-Implementierung erhalten, desto besser wird das System auf lange Sicht funktionieren. Arbeiten mit Dreiym Engineering zu einem früheren Zeitpunkt und nicht erst nach der Installation hilft, viele der Anfangsschwierigkeiten zu vermeiden, die manche Unternehmen bei der Einführung von ML für den kathodischen Schutz erleben.

Eine klügere Zukunft für den Korrosionsschutz

Es steht außer Frage, dass Korrosion eine der teuersten und hartnäckigsten Bedrohungen für kritische Infrastrukturen ist. Der kathodische Schutz dient seit langem als primärer Schutz gegen solche Bedrohungen. Die Integration von maschinellem Lernen für eine fortschrittliche vorausschauende Wartung ist eine hervorragende Möglichkeit, den Schutz zu verbessern.

Es wird zwar einige Anpassungen an neue Technologien und eine Neubewertung der Aufgaben der Mitarbeiter geben, aber die Vorteile der Risikominderung, der Kostenanalyse und der Ressourcenzuweisung können nicht hoch genug eingeschätzt werden. ML ist ein wertvolles Werkzeug, das die menschliche Aufsicht ergänzt und dazu beiträgt, dass Pipelines, Tanks und andere Strukturen auch in Zukunft gut geschützt sind.