Des chercheurs développent une nouvelle méthode de percussion pour détecter l. a. corrosion des installations pipelinières

Une équipe de recherche en ingénierie de l’Université de Houston met au level une nouvelle méthode basée sur le rythme pour détecter l. a. corrosion des installations de pipelines.

Ce n’est pas un petit problème.

Sous l. a. floor de l. a. Terre, une véritable autoroute de tuyaux transporte des fluides corrosifs et transporte des éléments tels que le dioxyde de carbone, l’hydrogène, le méthanol et bien plus encore pour une variété de besoins industriels allant de l. a. cimentation des puits de pétrole à l’exploitation minière chimique. À chaque excursion, un pipeline est installé pour diriger le flux dans de nouvelles instructions.

L. a. recherche révèle qu’en raison de l. a. corrosion, l. a. perte de masse du coude de pipeline est environ 50 fois supérieure à celle d’un tuyau droit et que l’épaisseur de paroi du coude de pipeline diminue grâce à un fonctionnement continu. Cela peut entraîner l’éclatement ou l. a. perforation du coude du pipeline, entraînant des pertes économiques, une air pollution de l’environnement et d’autres problèmes de sécurité.

Étant donné que les coudes de pipeline à 90 degrés sont sensibles à l. a. corrosion causée par le fluide transporté, l. a. détection de l. a. corrosion des coudes de pipeline est essentielle à l. a. santé du système de pipeline. Actuellement, l. a. plupart des méthodes de détection de l’usure des coudes de pipeline nécessitent l’set up d’un capteur à touch fixe, ce qui est limité dans certains environnements.

“Nous proposons une nouvelle méthode de détection de l’usure des installations de pipelines, combinant l. a. décomposition variationnelle rythmique (VMD) et l’apprentissage en profondeur”, explique Gangpeng Tune, professeur de génie mécanique à Morris, dans l. a. revue. Systèmes mécaniques et traitement du sign.

« L. a. nouvelle méthode élimine le besoin d’un capteur à touch fixe et d’un opérateur professionnel et montre une grande applicabilité dans divers coudes de pipeline avec l. a. même construction et les mêmes dimensions, et est facile à mettre en œuvre, peu coûteuse et sans set up d’un capteur à touch fixe. », poursuit Tune. Jian Chen, doctorant, et Lan Cao, étudiant à l. a. maîtrise, sont co-auteurs de cet article.

L. a. méthode fonctionne en utilisant VMD pour analyser le son produit par l’have an effect on avec une floor. VMD divise également le son en sept composants ou modes différents. Ensuite, une methodology d’apprentissage automatique appelée Multi-Rocket est appliquée à ces modes. Les multi-fusées aident essentiellement à identifier et à sélectionner l’élément le plus necessary ou le plus représentatif du son authentic produit par un seul coup. Le however de ce processus est d’améliorer l. a. compréhension et l’interprétation du sign audio.

Pour vérifier l’efficacité de l. a. méthode proposée, l’équipe a mené deux études de cas sur trois coudes de pipeline de construction et de dimensions similaires.

Dans l. a. première étude de cas, toutes les méthodes ont donné de bons résultats, avec une précision d’environ 100 % sur six niveaux d’usure. Cependant, dans l. a. deuxième étude de cas, l. a. méthode proposée a montré une efficacité exceptionnelle, atteignant une précision supérieure à 90 %. Cela a surpassé les autres méthodes, à l. a. fois d’apprentissage superficiel et profond, dont l. a. précision était inférieure à 80 %. L. a. méthode proposée a montré des performances supérieures à celles d’autres méthodes en matière de classification précise des données dans l. a. deuxième étude de cas.

Cet article représente l. a. première fois qu’une étude sur l’usure des installations de pipeline est menée by means of l. a. méthode du rythme, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. Tune et son équipe ont déposé un brevet pour leur invention, appelée « Méthode de détection de l’usure du coude par méthode de percussion utilisant l’apprentissage automatique ».