Katodik Koruma Sistemlerinde Kestirimci Bakım için Makine Öğreniminin Uygulanması

Makine öğrenimi, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki çoğu sektördeki sistemlere entegre edilmiştir. 2024 yılında ülkemizin makine öğrenimi pazarı $21 milyar otomasyon ve "öğretilmiş" sistemlere yönelik yüksek talep nedeniyle değer kazanmıştır.

Dreiym Mühendislik'te, yangın önlemeden risk yönetimine kadar her şey için kullanılan bazı ML sistemleri gördük. Entegrasyonun heyecan verici bir alanı da katodik koruma sistemleridir.

Bu koruma sistemlerine yönelik geleneksel yaklaşımlar, makine öğreniminin gölgesinde kalmaması gereken bir dizi manuel izleme ve bakımı içerir. Bununla birlikte, boru hatlarınızı, depolama tanklarınızı, deniz yapılarınızı ve gömülü tesislerinizi güvence altına almak için hem geleneksel hem de gelişmiş teknolojileri kullanmanın bazı avantajları vardır korozif maddelerden kaçının Hasar.

Geleneksel Katodik Koruma Bakımının Sınırları

Tipik katodik koruma sistemi (ister galvanik ister basınçlı akım olsun) korozyonu metal yüzeyden uzağa yönlendirerek çalışır. Bu, iyi tasarlandığı ve uygun şekilde bakımı yapıldığı sürece oldukça etkili bir araç olabilir.

Sorun, geleneksel modelde gerçekleştirilen rutin denetimlerin zamana dayalı denetimlere ve reaktif hizmete dayanmasıdır. Bir şirket aylık "gezici" görsel denetimler veya yıllık denetimler gerçekleştirebilir. yakın aralıklı anketler (CIS).

Bunlar etkili olsa da, gerçek zamanlı izleme sağlayan bir sistemden kaçırılan çok şey vardır. Ortaya çıkan bozulma modellerinin veya performans düşüşlerinin zamanında fark edilmesi halinde ne kadar çok kaynağın tasarruf edilebileceğini bir düşünün. İşte bu noktada makine öğrenimi ve IoT (Nesnelerin İnterneti) sensörlerinin gücü önemli bir fark yaratabilir.

Kestirimci Bakım Nedir?

Kestirimci bakım kavramı basittir. Halihazırda gerçekleşmiş olanlara tepki vermek yerine, gerçek zamanlı izleme ve analitiğe dayalı olarak olabilecekleri önceden gören bir katodik koruma sistemi geliştirirsiniz.

Makine öğrenimi algoritmaları, geçmiş performans trendleri, çevresel değişkenler (sıcaklık, nem, su seviyesi ve toprak direnci gibi) ve sensör verileri gibi çeşitli araçları kullanarak potansiyel sonuçları hesaplar. Bu bir nevi "hazır istasyonda" uykuya ihtiyaç duymayan ve sadece gözlemlenen verilerle çalışan bir mühendisin olması gibidir. Bu şekilde, herhangi bir anormallik veya bozulma eğilimi fark edilirse, bunlar derhal işaretlenir ve uygun bakım veya yönetim ekiplerine bildirilmek üzere gönderilir.

CP Sistemlerinde Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır?

Kestirimci bakım için bu tür sistemlere güvenmeden önce ML entegrasyonunun gerçekleşmesi gereken birkaç aşama vardır. Örneğin, katodik koruma için makine öğrenimi dijitalleştirilmiş bir altyapı içermelidir. Veri noktalarını yakalamak için IoT monitörlerinin kurulması gerekir:

• Boru-toprak potansiyeli (PSP)
• Doğrultuculardan akım çıkışı
• Anot akım yoğunluğu
• Referans hücre gerilimleri
• Yerel toprak koşulları
• Çevresel faktörler (sıcaklık, pH, nem)

Tüm bu sensörler verileri bulut tabanlı veya intranet platformlarına besler. PSP'de ani bir düşüş gibi anomali tespiti için hesaplandıkları ve analiz edildikleri yer burasıdır. Makine öğrenimi, gelecekteki değerleri tahmin etmek için regresyon modelleri veya korumanın nerede olması gerektiğine dair bir "tahmin" geliştirecektir. Ayrıca her bir sensörü ya da bileşeni sınıflandırarak incelenmesi gerekip gerekmediğini ya da arızalanma ihtimalinin olup olmadığını belirler.

Bazı son teknoloji uygulamalarda, makine öğrenimi ve sensörlerin çoğalması, koruma altyapınızın etrafında gelişmiş sinir ağlarına yol açabilir. Bu, ülkeler arası boru hattı gibi daha büyük, daha karmaşık sistemler için önemli bir avantajdır.

Gerçek Dünyadan Bir Örnek: Boru Hattı Bütünlük İzleme

Sistemlerin yerinde gözlemlenmesinin değeri ortadan kalkmıyor. Makine öğrenimi mühendislerin manuel olarak yerini almayacak boru hatlarının denetlenmesi. ML'nin yaptığı şey süreci basitleştirmek ve başka bir koruma katmanı eklemektir.

Etkilenmiş akım katodik koruma sistemine sahip 200 millik bir petrol boru hattı düşünün. Sistemin bu kapsamı, voltaj sorunlarını ve test istasyonlarını iki kez kontrol etmek için çok sayıda ekibin manuel olarak mil mil gitmesini gerektirecektir.

IoT sensörleri ile makine öğrenimi, tüm sistem genelinde gerçek zamanlı izleme sağlar. Ekipler sistematik olarak mil mil gitmek yerine, sensör ve analiz edilen veriler sayesinde en "riskli" alanlara odaklanabilirler.

Bu tür entegrasyonlar şirketlere zaman ve para tasarrufu sağlar. Katodik koruma sistemleri için makine öğrenimini uygulamak, bir şirketi uyumluluk odaklı bir zihniyetten stratejik varlık optimizasyonuna taşır. Rapor oluşturma ve en güncel teşhisler uygun dokümantasyonu sağladığından yasal kaygılar azalır. Petrol ve gaz gibi endüstriler için bu, önemli tasarruflar ve daha istikrarlı bir risk profili anlamına gelir.

CP için Makine Öğrenimini Uygulamada Karşılaşılan Zorluklar ve Dikkat Edilmesi Gereken Hususlar

Makine öğreniminin modern katodik koruma sistemlerine entegrasyonu bazı deneme yanılma süreçlerini de beraberinde getirecektir. Şirketiniz gelişmiş izleme ve sensör bakımına uyum sağladıkça büyüyen sancılar olacaktır.

Birincisi, makine öğrenimi algoritmaları büyük miktarda yüksek kaliteli veri gerektirir. Bu bilgiler olmadan, model gelecekteki ihtiyaçları doğru bir şekilde tahmin edemez veya etkili bir şekilde çalışamaz. Bazı eski şirketler, birbirleriyle iletişim kurmayan veya tarihsel analiz için henüz dijitalleştirilmemiş bilgiler içeren veri silolarına sahip olabilir. Makine öğreniminin başarısı büyük ölçüde doğru ve güvenilir sensör bilgilerine dayanır.

Bir diğeri için, makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi gerekir. Bu tür sistemlerin yetenekleri zaman içinde gelişir. Bu da entegrasyonun uzmanlık ve hedeflere aşinalık temelinde insan dokunuşuyla yapılması gerektiği anlamına gelir. katodik sistem. En güçlü makine öğrenimi sistemleri bile, referans noktası olarak kullanılabilecek ilgili normal ve anormal davranış örnekleri yoksa etkili bir şekilde çalışamaz.

Eski sistemler de makine öğrenimi entegrasyonuna izin vermelidir. Halihazırda mevcut olan katodik koruma, uyumluluk sorunları nedeniyle diğer sistemlerden bağımsız olarak çalışabilir. Makine Öğreniminin belirli bir sistemle çalışabilmesini sağlamak için API köprüleri inşa edilmeli veya bulut altyapısına sahip uç bilgi işlem birimleri gerekebilir. Bu, belirli şirketler veya sektörler için engelleyici olabilecek bazı ön maliyetler gerektirecektir.

Son olarak, siber güvenlik ve uyumluluk konusunda bir endişe var. IoT sensörlerinden oluşan bir ordunun devreye sokulması, bir şirketi siber saldırı riskine maruz bırakır. Bazı kötü niyetli aktörlerin potansiyel saldırı hedefi olarak altyapı ile ilgili kuruluşları arayacağı bir sır değildir. Hangi makine öğrenimi kullanılırsa kullanılsın, uyumluluğu sağlamak için endüstriyel düzeyde şifreleme, çok katmanlı kimlik doğrulama ve düzenli güvenlik açığı testleri içermelidir.

Mühendislik Uzmanları Olarak Rolümüz

Evet, kestirimci bakımı iyileştiren katodik koruma sistemleri için makine öğrenimini uygulamak, bir şirket için riski azaltmada ve finansal performansı iyileştirmede güçlü bir araçtır. Ancak, bu tür sistemleri uygulamak için yalnızca veri bilimcilere veya BT uzmanlarına güvenemezsiniz.

Bu alanda uzun bir başarı geçmişine sahip mühendislere ihtiyaç duyulmaktadır:

• Toprak kimyasının korozyon üzerindeki potansiyel etkisinin test edilmesi
• Elektriksel parazitin ölçülmesi ve hangi ekranlamanın gerekli olabileceği
• Farklı tipte katodik koruma sistemlerinin tasarlanması
• Mevzuata tam uyumun ve güvenlik kontrollerinin sağlanması
• Arıza modu analizi sunma

Uygun korozyon mühendisliği, katodik koruma tasarımı ve adli elektrik mühendisliği anlayışını sağlamak için Dreiym Engineering'deki gibi çok yetenekli ekipler istersiniz. Bu, makine öğrenimi ve IoT sensör yönetimi gibi yeni teknolojilerin devreye alınmasından kaynaklanan boşluğu dolduracaktır. Profesyonel ekiplerimiz, en doğru ve etkili veri analizini sağlamak için sensör yerleşimi konusunda tavsiyelerde bulunarak mevcut CP sistemlerinizi makine öğrenimine hazır olma açısından denetleyebilir ve değerlendirebilir.

Ayrıca, kaliteli bir mühendislik firması kestirimci bakımın uygulanması için aşağıdakileri içeren bir yol haritası sunabilir:

• Mevcut katodik koruma altyapısının değerlendirilmesi
• Yüksek değerli bir varlıkla pilot program başlatmak
• Ekiplerden gelen geri bildirimleri kullanarak model doğrulama ve ayarlama
• Makine öğreniminin bakım programlarına entegrasyonu ve çalışanların eğitimi
• Kapsamın genişletilmesi gerektiğinde sistemin ölçeklenebilir olmasını sağlamak

Makine öğrenimi uygulamasının ilk aşamalarında ne kadar çok uzman rehberliğine sahip olursanız, sistem uzun vadede o kadar iyi performans gösterecektir. Dreiym Mühendislik ile Çalışmak bazı şirketlerin katodik koruma için makine öğrenimini başlatırken yaşadığı büyüme sancılarının çoğunu önlemeye yardımcı olur.

Korozyon Koruması için Daha Akıllı Bir Gelecek

Korozyonun kritik altyapılara yönelik en pahalı ve kalıcı tehditlerden biri olduğuna şüphe yoktur. Katodik koruma uzun zamandır bu tür tehditlere karşı birincil savunma görevi görmektedir. Gelişmiş kestirimci bakım için makine öğrenimini entegre etmek, korumayı geliştirmek için mükemmel bir yoldur.

Yeni teknolojilere yönelik bazı ayarlamalar ve çalışanların görevlerinin yeniden değerlendirilmesi söz konusu olsa da risk azaltma, maliyet analizi ve kaynak tahsisinin faydaları göz ardı edilemez. Makine öğrenimi, insan gözetimini tamamlayan ve boru hatlarının, tankların ve diğer yapıların gelecekte de iyi korunmasını sağlamaya yardımcı olan değerli bir araçtır.