カソード保護システムにおける予知保全のための機械学習の導入

機械学習は、米国内のほとんどの業界でシステムに組み込まれています。2024年、わが国のML市場は以下の規模に達します。 $210億 オートメーションと「ティーチング」システムに対する高い需要により、評価額は上昇。

ドレイエム・エンジニアリングでは、火災予防からリスク管理まで、あらゆる分野でMLシステムが使用されています。カソード保護システムもその一つです。

これらの保護システムに対する従来のアプローチには、機械学習の影に隠れてはならない一連の手作業による監視とメンテナンスが含まれています。しかし、パイプライン、貯蔵タンク、海洋構造物、埋設ユーティリティを確実に保護するには、従来の技術と先進技術の両方を活用する利点があります。 腐食を避ける ダメージ。

従来のカソード保護メンテナンスの限界

典型的なカソード保護システム（ガルバニック電流であれ、印加電流であれ）は、腐食を金属表面から遠ざけることで機能します。これは、適切に設計され、適切に保守されている限り、非常に効果的なツールです。

問題は、従来のモデルで実施される日常検査が、時間ベースの検査と事後対応に依存していることです。ある会社は、毎月の「ウォークアラウンド」目視検査や、年1回の「ウォークアラウンド」目視検査を行うかもしれません。 クローズインターバル調査 (CIS）。

これらは効果的ですが、リアルタイム・モニタリングを提供するシステムから見落とされるものも多くあります。新たな劣化パターンやパフォーマンス低下にタイムリーに気づくことができれば、どれだけのリソースが節約できるか想像してみてください。そこで、機械学習とIoT（モノのインターネット）センサーの力が大きな違いを生み出します。

予知保全とは？

予知保全のコンセプトは簡単です。すでに発生したことに反応するのではなく、リアルタイムの監視と分析に基づいて、発生する可能性のあることを予測するカソード保護システムを開発するのです。

機械学習アルゴリズムは、過去のパフォーマンス傾向、環境変数（温度、湿度、水位、土壌抵抗率など）、センサーデータなどさまざまなツールを活用し、潜在的な結果を計算します。これは、睡眠を必要とせず、純粋に観測されたデータだけで動作するエンジニアが「レディ・ステーション」にいるようなものです。そうすることで、異常や劣化傾向に気づいたら、すぐにフラグが立てられ、適切なメンテナンスチームや管理チームに通知されます。

CPシステムにおける機械学習の仕組み

予知保全のためにこのようなシステムを利用する前に、MLの統合にはいくつかの段階があります。例えば、カソード保護のためのMLは、デジタル化されたインフラを含む必要があります。IoTモニターは、次のようなデータポイントを取得するために設置する必要があります：

• パイプ対土壌電位（PSP）
• 整流器からの電流出力
• 陽極電流密度
• リファレンスセル電圧
• 現地の土壌条件
• 環境要因（温度、pH、水分）

これらのセンサーはすべて、クラウドベースまたはイントラネットのプラットフォームにデータを供給します。そこで、PSPの突然の低下のような異常検知のために計算され、分析されます。MLは回帰モデルを開発し、将来の値を予測します。また、各センサーやコンポーネントを分類し、検査が必要か故障の可能性があるかを判断します。

一部の最先端アプリケーションでは、MLとセンサーの普及により、保護インフラの周囲に高度なニューラルネットワークを構築することができます。これは、国土を横断するパイプラインのような、より大規模で複雑なシステムにとって大きなメリットです。

実例パイプライン 完全性モニタリング

システムの現場観察の価値はなくなりません。MLはエンジニアの手作業に取って代わるものではありません。 パイプラインの検査.MLがすることは、プロセスを簡素化し、別の保護層を追加することです。

印象電流カソード保護システムを備えた200マイルの石油パイプラインを考えてみましょう。このようなシステムの場合、多くのチームが手作業で1マイルずつ移動し、電圧の問題やテスト・ステーションをダブルチェックする必要があります。

IoTセンサーを使ったMLは、システム全体をリアルタイムで監視します。チームが計画的に1マイルずつ移動する代わりに、センサーと分析されたデータにより、最も「リスクのある」エリアに集中することができます。

このような統合は、企業の時間と費用を節約します。カソード保護システムにMLを導入することで、企業はコンプライアンス重視の考え方から戦略的な資産の最適化へと移行します。レポート作成と最新の診断が適切な文書化を保証するため、規制上の懸念が軽減されます。石油やガスのような業界にとって、これは大幅な節約とより安定したリスクプロファイルにつながります。

CPに機械学習を導入する際の課題と考察

最新のカソード保護システムに機械学習を統合するには、試行錯誤が必要です。貴社が高度なモニタリングとセンサーのメンテナンスに適応するにつれ、成長痛が生じるでしょう。

ひとつは、MLアルゴリズムが大量の高品質データを必要とすること。その情報がなければ、モデルは将来のニーズを正確に予測することも、効果的に運用することもできません。レガシー企業の中には、互いに通信していないデータサイロを持っていたり、履歴分析のためにまだデジタル化されていない情報を含んでいる場合があります。MLの成功は、正確で信頼できるセンサー情報に基づいています。

もうひとつは、MLモデルのトレーニングが必要なこと。このようなシステムの能力は時間とともに向上します。つまり、統合には、専門知識とMLの目標への精通に基づいた人間的なタッチが必要なのです。 カソードシステム.最も強力なMLシステムであっても、参照点となる正常な行動と異常な行動の適切な例がなければ、効果的に機能することはできません。

レガシーシステムもML統合を可能にしなければなりません。すでに設置されているカソード保護は、コンプライアンス上の問題から、他のシステムとは独立して動作する可能性があります。APIブリッジを構築する必要があったり、MLが特定のシステムで動作することを保証するために、クラウドインフラを備えたエッジコンピューティングユニットが必要になるかもしれません。そのためには、企業や業界によっては法外な初期費用が必要になるかもしれません。

最後に、サイバーセキュリティとコンプライアンスに対する懸念があります。IoTセンサーの導入は、企業をサイバー攻撃のリスクにさらすことになります。一部の悪意ある行為者が、潜在的な攻撃対象としてインフラ関連の組織を探すことは周知の事実です。どのようなMLを導入するにしても、産業グレードの暗号化、多層認証、コンプライアンスを確保するための定期的な脆弱性テストが必要です。

エンジニアリング・エキスパートとしての役割

予知保全を向上させるカソード保護システムに機械学習を導入することは、企業のリスクを低減し、財務パフォーマンスを向上させる強力なツールです。しかし、このようなシステムの実装をデータサイエンティストやIT専門家だけに頼ることはできません。

この分野で長年の実績を持つエンジニアが求められています：

• 腐食に影響を及ぼす可能性のある土壌化学の試験
• 電気的干渉の測定と必要と思われるシールド
• さまざまなタイプのカソード保護システムの設計
• 規制遵守と安全性チェックの徹底
• 故障モード解析の提供

適切な腐食工学、カソード保護設計、フォレンジック電気工学の見識を保証するために、私たちDreiym Engineeringのような高度なスキルを持ったチームが必要です。これにより、MLやIoTセンサー管理などの新技術を導入する際のギャップを埋めることができます。当社の専門チームは、現在のCPシステムのML対応状況を監査・評価し、最も正確で効果的なデータ分析を確実にするためのセンサー配置に関するアドバイスを提供します。

さらに、品質エンジニアリング会社は、予知保全を実施するためのロードマップを提供することができます：

• 現在のカソード保護インフラの評価
• 高価値資産によるパイロット・プログラムの開始
• チームからのフィードバックを利用したモデルの検証と調整
• MLをメンテナンス・スケジュールに組み込み、従業員をトレーニング
• カバー範囲を拡大する必要が生じた場合のシステムの拡張性の確保

ML導入の初期段階で専門家の指導があればあるほど、システムは長期的に優れたパフォーマンスを発揮します。 ドレイムエンジニアリングとの協業 カソード保護にMLを導入する際、導入後ではなく早期に導入することで、企業が経験する成長痛の多くを防ぐことができます。

よりスマートな腐食保護の未来

腐食が重要なインフラにとって最も費用がかかり、持続的な脅威の一つであることは間違いありません。カソード保護は、このような脅威に対する主要な防御手段として長い間機能してきました。高度な予知保全のために機械学習を統合することは、保護を強化する優れた方法です。

新しい技術への調整や、従業員の業務の再評価が行われるでしょうが、リスク削減、コスト分析、資源配分の利点は誇張されるものではありません。MLは人間の監視を補完し、パイプラインやタンク、その他の構造物を将来にわたって確実に保護するための貴重なツールです。