Các thuật toán dự đoán ăn mòn và hệ thống giám sát dựa trên AI đang ngày càng chuyển đổi tối ưu hóa vật liệu và quản lý tính toàn vẹn tài sản. Dưới đây là tổng quan ngắn gọn dựa trên những tiến bộ gần đây:

Các thuật toán để dự đoán ăn mòn

• Mô hình học máy: Các kỹ thuật như Rừng ngẫu nhiên (RF), CatBoost, Hồi quy vectơ hỗ trợ (SVR) và Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) đã được phát triển để dự đoán tốc độ ăn mòn bên trong đường ống và các cấu trúc khác. Các mô hình này sử dụng các đặc điểm hoạt động và môi trường chính như nhiệt độ, pH, áp suất, vận tốc và thành phần hóa học để ước tính tốc độ ăn mòn với độ chính xác cao911.

• Mô hình Hybrid và Metaheuristic: Kết hợp phân tích thành phần chính (PCA), tối ưu hóa bầy hạt (PSO), thuật toán di truyền (GA) và thuật toán đom đóm (FA) với các mô hình học máy giúp tăng độ chính xác dự đoán và giảm lỗi. Ví dụ, mô hình PCA-CPSO-SVR lai đạt được sai số dự đoán thấp đối với sự ăn mòn đường ống nhiều pha911.

• Dự đoán dài hạn: Các mô hình như Bernoulli xám phi tuyến kết hợp với các thuật toán di truyền (RGANGBM(1,1)) đã được áp dụng để dự báo tốc độ ăn mòn dài hạn, giải quyết các thách thức như quá khớp và biến đổi môi trường11.

Hệ thống giám sát dựa trên AI

• Phát hiện ăn mòn tự động: Nhận dạng hình ảnh được hỗ trợ bởi AI và tích hợp dữ liệu laser cho phép tự động phát hiện và định lượng các khu vực ăn mòn trên cấu trúc. Điều này tạo điều kiện ước tính thiệt hại tốt hơn và ưu tiên các hành động bảo trì, cải thiện phạm vi kiểm tra đáng kể so với các phương pháp thủ công truyền thống10.

• Mạng cảm biến tích hợp: Cảm biến do AI điều khiển liên tục theo dõi tình trạng cấu trúc, phân tích dữ liệu ăn mòn trong thời gian thực và xác định các khu vực có nguy cơ cao. Các hệ thống này hỗ trợ việc ra quyết định để lên lịch bảo trì và ngăn ngừa lỗi bằng cách tạo các báo cáo có thể hành động từ các luồng dữ liệu lớn10.

• Giảm chi phí và rủi ro: Hệ thống quản lý ăn mòn dựa trên AI giúp giảm chi phí kiểm tra, yêu cầu về nhân sự và rủi ro thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch. Ví dụ, một hệ thống AI được triển khai trên một giàn khoan dầu ngoài khơi đã cải thiện phạm vi kiểm tra từ 20% lên 97% và tiết kiệm khoảng 0,5 triệu đô la hàng năm so với các cuộc kiểm tra truyền thống10.

Tối ưu hóa vật liệu dựa trên AI

• Mô hình dự đoán trong phát triển vật liệu: Các nền tảng AI như MaterialsZone sử dụng các thuật toán tiên tiến để phân tích các bộ dữ liệu đa dạng, cho phép dự đoán chính xác các đặc tính vật liệu và đẩy nhanh chu kỳ R&D. Cách tiếp cận này vượt ra ngoài các phương pháp thực nghiệm sang đổi mới dựa trên dữ liệu trong khoa học vật liệu8.

• Tin học vật liệu: AI tích hợp dữ liệu thí nghiệm, mô phỏng và vận hành để tối ưu hóa thiết kế vật liệu, hiệu suất và khả năng chống ăn mòn, hỗ trợ phát triển vật liệu nhanh hơn và đáng tin cậy hơn8.

Các phương pháp tiếp cận dựa trên AI này cùng nhau nâng cao độ chính xác của dự đoán ăn mòn, tối ưu hóa các chiến lược giám sát và bảo trì, đồng thời đẩy nhanh quá trình đổi mới vật liệu, dẫn đến quản lý tài sản an toàn và tiết kiệm chi phí hơn.