कैथोडिक संरक्षण प्रणालियों में पूर्वानुमानित रखरखाव के लिए मशीन लर्निंग का कार्यान्वयन

मशीन लर्निंग संयुक्त राज्य अमेरिका के अधिकांश उद्योगों की प्रणालियों में एकीकृत है। 2024 में, हमारे देश का मशीन लर्निंग बाज़ार 100 मिलियन से अधिक तक पहुँच जाएगा। $21 बिलियन स्वचालन और "सिखाई गई" प्रणालियों की उच्च मांग के कारण मूल्यांकन में गिरावट आई है।

ड्रेयम इंजीनियरिंग में, हमने कुछ मशीन लर्निंग प्रणालियों को अग्नि निवारण से लेकर जोखिम प्रबंधन तक, हर चीज़ में इस्तेमाल होते देखा है। एकीकरण का एक रोमांचक क्षेत्र कैथोडिक सुरक्षा प्रणालियाँ हैं।

इन सुरक्षा प्रणालियों के पारंपरिक तरीकों में मैन्युअल निगरानी और रखरखाव की एक श्रृंखला शामिल होती है, जिसे मशीन लर्निंग से प्रभावित नहीं होना चाहिए। हालाँकि, आपकी पाइपलाइनों, भंडारण टैंकों, समुद्री संरचनाओं और भूमिगत उपयोगिताओं की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए पारंपरिक और उन्नत दोनों तकनीकों का उपयोग करने के कुछ फायदे हैं। संक्षारक से बचें हानि।

पारंपरिक कैथोडिक संरक्षण रखरखाव की सीमाएँ

सामान्य कैथोडिक सुरक्षा प्रणाली (चाहे गैल्वेनिक हो या इम्प्रेस्ड करंट) धातु की सतह से जंग को दूर हटाकर काम करती है। यह एक बेहद प्रभावी उपकरण हो सकता है, बशर्ते इसे अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया हो और इसका रखरखाव ठीक से किया गया हो।

समस्या यह है कि पारंपरिक मॉडल में किए जाने वाले नियमित निरीक्षण समय-आधारित निरीक्षणों और प्रतिक्रियाशील सेवा पर निर्भर करते हैं। कोई कंपनी मासिक "वॉकअराउंड" दृश्य निरीक्षण या वार्षिक निरीक्षण कर सकती है। निकट अंतराल सर्वेक्षण (सीआईएस)।

ये प्रभावी तो हैं, लेकिन वास्तविक समय की निगरानी प्रदान करने वाली प्रणाली में बहुत कुछ छूट जाता है। कल्पना कीजिए कि अगर उभरते हुए क्षरण पैटर्न या प्रदर्शन में गिरावट को समय पर पहचान लिया जाए, तो कितने संसाधनों की बचत हो सकती है। यहीं पर मशीन लर्निंग और IoT (इंटरनेट ऑफ थिंग्स) सेंसर की शक्ति महत्वपूर्ण बदलाव ला सकती है।

पूर्वानुमानित रखरखाव क्या है?

पूर्वानुमानित रखरखाव की अवधारणा सीधी-सादी है। जो पहले ही हो चुका है, उस पर प्रतिक्रिया करने के बजाय, आप एक कैथोडिक सुरक्षा प्रणाली विकसित करते हैं जो वास्तविक समय की निगरानी और विश्लेषण के आधार पर आगे क्या हो सकता है, इसका पूर्वानुमान लगाती है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम संभावित परिणामों की गणना करने के लिए ऐतिहासिक प्रदर्शन रुझानों, पर्यावरणीय चरों (जैसे तापमान, आर्द्रता, जल स्तर और मृदा प्रतिरोधकता) और सेंसर डेटा सहित विभिन्न उपकरणों का उपयोग करते हैं। यह कुछ हद तक "तैयार स्टेशन" पर एक इंजीनियर की तरह है जिसे किसी भी नींद की आवश्यकता नहीं है और वह पूरी तरह से देखे गए डेटा पर काम करता है। इस तरह, यदि कोई विसंगति या गिरावट की प्रवृत्ति देखी जाती है, तो उन्हें तुरंत चिह्नित किया जाता है और उचित रखरखाव या प्रबंधन टीमों को सूचित करने के लिए भेजा जाता है।

सीपी सिस्टम में मशीन लर्निंग कैसे काम करती है

पूर्वानुमानित रखरखाव के लिए ऐसी प्रणालियों पर भरोसा करने से पहले, मशीन लर्निंग एकीकरण के कई चरण पूरे होने चाहिए। उदाहरण के लिए, कैथोडिक सुरक्षा के लिए मशीन लर्निंग में एक डिजिटल बुनियादी ढाँचा शामिल होना चाहिए। निम्नलिखित के लिए डेटा बिंदुओं को कैप्चर करने हेतु IoT मॉनिटर स्थापित किए जाने चाहिए:

• पाइप-टू-मृदा क्षमता (पीएसपी)
• रेक्टिफायर्स से करंट आउटपुट
• एनोड धारा घनत्व
• संदर्भ सेल वोल्टेज
• स्थानीय मिट्टी की स्थिति
• पर्यावरणीय कारक (तापमान, पीएच, नमी)

ये सभी सेंसर क्लाउड-आधारित या इंट्रानेट प्लेटफ़ॉर्म पर डेटा भेजते हैं। यहीं पर उनकी गणना और विश्लेषण विसंगतियों का पता लगाने के लिए किया जाता है, जैसे कि PSP में अचानक गिरावट। मशीन लर्निंग (ML) भविष्य के मूल्यों का अनुमान लगाने या सुरक्षा कहाँ होनी चाहिए, इसका "पूर्वानुमान" लगाने के लिए रिग्रेशन मॉडल विकसित करेगा। यह प्रत्येक सेंसर या घटक को वर्गीकृत भी करेगा ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि उसे निरीक्षण की आवश्यकता है या उसके खराब होने की संभावना है।

कुछ अत्याधुनिक अनुप्रयोगों में, मशीन लर्निंग और सेंसर प्रसार आपके सुरक्षा ढाँचे के आसपास उन्नत न्यूरल नेटवर्क का निर्माण कर सकते हैं। यह बड़े, अधिक जटिल सिस्टम, जैसे कि क्रॉस-कंट्री पाइपलाइन, के लिए एक महत्वपूर्ण लाभ है।

एक वास्तविक दुनिया का उदाहरण: पाइपलाइन अखंडता निगरानी

सिस्टम के ज़मीनी निरीक्षण का महत्व कम नहीं हो रहा है। मशीन लर्निंग, मैन्युअल इंजीनियरों की जगह नहीं लेगी। पाइपलाइनों का निरीक्षण.एमएल प्रक्रिया को सरल बनाता है और सुरक्षा की एक और परत जोड़ता है।

एक 200 मील लंबी तेल पाइपलाइन पर विचार करें जिसमें एक इंप्रेस्ड करंट कैथोडिक प्रोटेक्शन सिस्टम लगा हो। इस प्रणाली के दायरे में वोल्टेज की समस्याओं की दोबारा जाँच और स्टेशनों का परीक्षण करने के लिए कई टीमों को मील दर मील जाकर मैन्युअल रूप से काम करना होगा।

IoT सेंसर युक्त मशीन लर्निंग पूरे सिस्टम पर रीयल-टाइम निगरानी प्रदान करता है। टीमें व्यवस्थित रूप से मील-दर-मील जाने के बजाय, सेंसर और विश्लेषित डेटा की बदौलत सबसे "जोखिम वाले" क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं।

इस तरह के एकीकरण से कंपनियों का समय और पैसा बचता है। कैथोडिक सुरक्षा प्रणालियों के लिए मशीन लर्निंग (ML) को लागू करने से कंपनी अनुपालन-केंद्रित मानसिकता से रणनीतिक परिसंपत्ति अनुकूलन की ओर अग्रसर होती है। रिपोर्ट तैयार करने और नवीनतम निदान के माध्यम से उचित दस्तावेज़ीकरण सुनिश्चित होने से नियामक संबंधी चिंताएँ कम हो जाती हैं। तेल और गैस जैसे उद्योगों के लिए, यह महत्वपूर्ण बचत और अधिक स्थिर जोखिम प्रोफ़ाइल में तब्दील हो जाता है।

सीपी के लिए मशीन लर्निंग को लागू करने में चुनौतियाँ और विचार

आधुनिक कैथोडिक सुरक्षा प्रणालियों में मशीन लर्निंग का एकीकरण कुछ परीक्षण और त्रुटि के बिना संभव नहीं है। जैसे-जैसे आपकी कंपनी उन्नत निगरानी और सेंसर रखरखाव के साथ तालमेल बिठाएगी, इसमें कई कठिनाइयाँ आएंगी।

एक बात तो यह है कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा की एक बड़ी मात्रा की आवश्यकता होती है। इस जानकारी के बिना, मॉडल भविष्य की ज़रूरतों का सटीक अनुमान नहीं लगा सकता या प्रभावी ढंग से काम नहीं कर सकता। कुछ पुरानी कंपनियों के पास डेटा साइलो हो सकते हैं जो एक-दूसरे से संवाद नहीं करते या उनमें ऐसी जानकारी हो सकती है जिसे ऐतिहासिक विश्लेषण के लिए अभी तक डिजिटल नहीं किया गया है। मशीन लर्निंग की सफलता काफी हद तक सटीक और विश्वसनीय सेंसर जानकारी पर आधारित है।

दूसरी ओर, मशीन लर्निंग मॉडलों को प्रशिक्षित किया जाना आवश्यक है। ऐसी प्रणालियों की क्षमताएँ समय के साथ बेहतर होती जाती हैं। इसका अर्थ है कि एकीकरण में विशेषज्ञता और लक्ष्यों से परिचितता के आधार पर मानवीय स्पर्श होना चाहिए। कैथोडिक प्रणालीयहां तक कि सबसे शक्तिशाली एमएल प्रणालियां भी प्रभावी ढंग से काम नहीं कर सकती हैं यदि संदर्भ बिंदु के रूप में काम करने के लिए सामान्य और असामान्य व्यवहार के कोई प्रासंगिक उदाहरण नहीं हैं।

लीगेसी सिस्टम को मशीन लर्निंग एकीकरण की भी अनुमति देनी होगी। पहले से मौजूद कैथोडिक सुरक्षा, अनुपालन संबंधी मुद्दों के लिए, अन्य सिस्टम से स्वतंत्र रूप से काम कर सकती है। एपीआई ब्रिज बनाए जाने चाहिए, या क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर वाली एज कंप्यूटिंग इकाइयों की आवश्यकता हो सकती है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि मशीन लर्निंग किसी दिए गए सिस्टम के साथ काम कर सके। इसके लिए कुछ अग्रिम लागतों की आवश्यकता होगी जो कुछ कंपनियों या उद्योगों के लिए निषेधात्मक हो सकती हैं।

अंत में, साइबर सुरक्षा और अनुपालन को लेकर चिंता है। IoT सेंसरों की एक बड़ी संख्या को शामिल करने से कंपनी पर साइबर हमले का खतरा बढ़ जाता है। यह कोई रहस्य नहीं है कि कुछ दुर्भावनापूर्ण तत्व बुनियादी ढाँचे से जुड़े संगठनों को हमले के संभावित लक्ष्य के रूप में तलाशेंगे। चाहे जो भी मशीन लर्निंग (ML) लागू की जाए, उसमें अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए औद्योगिक-स्तरीय एन्क्रिप्शन, बहु-स्तरीय प्रमाणीकरण और नियमित भेद्यता परीक्षण शामिल होना चाहिए।

इंजीनियरिंग विशेषज्ञों के रूप में हमारी भूमिका

हाँ, कैथोडिक सुरक्षा प्रणालियों के लिए मशीन लर्निंग का कार्यान्वयन, जो पूर्वानुमानित रखरखाव को बेहतर बनाता है, जोखिम कम करने और कंपनी के वित्तीय प्रदर्शन को बेहतर बनाने का एक शक्तिशाली साधन है। हालाँकि, आप ऐसी प्रणालियों को लागू करने के लिए केवल डेटा वैज्ञानिकों या आईटी विशेषज्ञों पर निर्भर नहीं रह सकते।

इस क्षेत्र में सफलता का लंबा इतिहास रखने वाले इंजीनियरों की आवश्यकता है:

• संक्षारण पर इसके संभावित प्रभाव के लिए मृदा रसायन का परीक्षण
• विद्युतीय हस्तक्षेप को मापना और किस प्रकार के परिरक्षण की आवश्यकता हो सकती है
• विभिन्न प्रकार की कैथोडिक सुरक्षा प्रणालियों का डिज़ाइन तैयार करना
• पूर्ण विनियामक अनुपालन और सुरक्षा जांच सुनिश्चित करना
• विफलता मोड विश्लेषण की पेशकश

आपको ड्रेयम इंजीनियरिंग में हमारी जैसी उच्च-कुशल टीमों की आवश्यकता है जो उचित संक्षारण इंजीनियरिंग, कैथोडिक सुरक्षा डिज़ाइन और फ़ोरेंसिक इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग की जानकारी सुनिश्चित करें। इससे मशीन लर्निंग और IoT सेंसर प्रबंधन जैसी नई तकनीकों को अपनाने में आने वाली कमी को पूरा किया जा सकेगा। हमारी पेशेवर टीमें मशीन लर्निंग की तैयारी के लिए आपके मौजूदा CP सिस्टम का ऑडिट और मूल्यांकन कर सकती हैं, और सबसे सटीक और प्रभावी डेटा विश्लेषण सुनिश्चित करने के लिए सेंसर प्लेसमेंट पर सलाह दे सकती हैं।

इसके अलावा, एक गुणवत्ता इंजीनियरिंग फर्म पूर्वानुमानित रखरखाव को लागू करने के लिए एक रोडमैप पेश कर सकती है जिसमें शामिल होंगे:

• वर्तमान कैथोडिक संरक्षण बुनियादी ढांचे का मूल्यांकन
• उच्च-मूल्य वाली परिसंपत्ति के साथ एक पायलट कार्यक्रम शुरू करना
• टीमों से प्राप्त फीडबैक का उपयोग करके मॉडल सत्यापन और समायोजन
• रखरखाव कार्यक्रम और कर्मचारियों के प्रशिक्षण में मशीन लर्निंग का एकीकरण
• यह सुनिश्चित करना कि यदि कवरेज का विस्तार करना आवश्यक हो तो प्रणाली स्केलेबल हो

मशीन लर्निंग कार्यान्वयन के प्रारंभिक चरणों में आपको जितना अधिक विशेषज्ञ मार्गदर्शन मिलेगा, दीर्घावधि में सिस्टम उतना ही बेहतर प्रदर्शन करेगा। ड्रेयम इंजीनियरिंग के साथ काम करना स्थापना के बाद की बजाय पहले ही इसे लागू करने से उन बढ़ती हुई समस्याओं से बचाव में मदद मिलती है, जो कुछ कम्पनियां कैथोडिक सुरक्षा के लिए एम.एल. को शामिल करते समय अनुभव करती हैं।

संक्षारण संरक्षण के लिए एक बेहतर भविष्य

इसमें कोई संदेह नहीं कि जंग महत्वपूर्ण बुनियादी ढाँचे के लिए सबसे महंगे और लगातार खतरों में से एक है। कैथोडिक सुरक्षा लंबे समय से ऐसे खतरों के खिलाफ प्राथमिक सुरक्षा के रूप में काम करती रही है। उन्नत पूर्वानुमानित रखरखाव के लिए मशीन लर्निंग को एकीकृत करना सुरक्षा को बेहतर बनाने का एक बेहतरीन तरीका है।

हालाँकि नई तकनीकों में कुछ समायोजन और कर्मचारियों के कार्यों का पुनर्मूल्यांकन होगा, लेकिन जोखिम में कमी, लागत विश्लेषण और संसाधन आवंटन के लाभों को कम करके नहीं आंका जा सकता। मशीन लर्निंग एक मूल्यवान उपकरण है जो मानवीय निगरानी का पूरक है और यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि पाइपलाइनें, टैंक और अन्य संरचनाएँ भविष्य में भी अच्छी तरह सुरक्षित रहें।