Моделирование коррозии колена из нержавеющей стали 316L на основе нейронной сети с использованием данных картирования электрического поля

Jun 15, 2023

Том 13 научных отчетов, номер статьи: 13088 (2023) Цитировать эту статью

210 Доступов

Подробности о метриках

Нержавеющая сталь (SS) широко используется в промышленности, где требуется превосходная коррозионная стойкость. Моделирование его коррозионного поведения в общих структурных и различных эксплуатационных сценариях полезно для получения информации о толщине стенок (WT), что приводит к созданию режима прогнозирования целостности активов. В этом духе разработан подход к моделированию коррозионного поведения нержавеющей стали 316L с использованием искусственных нейронных сетей (ИНС), при котором соленая вода с разными концентрациями пропускается через коленчатую конструкцию с разными скоростями потока и концентрациями соли. Данные о напряжении, токе и температуре записываются ежечасно с помощью контактов картирования электрического поля (EFM), установленных на поверхности локтя, которые служат данными обучения для ИНС. Эффективность моделирования коррозии проверяется путем сравнения прогнозируемой WT с фактическими измерениями, полученными в результате экспериментальных испытаний. Результаты показывают исключительную эффективность предложенной единой модели ИНС для прогнозирования WT. Ошибка рассчитывается путем сравнения расчетной массы тела и фактических записанных измерений, при этом максимальная ошибка для каждой настройки находится в диапазоне от 0,5363 до \(0,7535\%\). Значения RMSE и MAE для каждого контакта в каждой настройке также вычисляются так, что максимальные значения RMSE и MAE составляют 0,0271 и 0,0266 соответственно. Кроме того, также сообщается краткое описание наблюдаемого образования накипи. Это комплексное исследование способствует лучшему пониманию коррозии нержавеющей стали 316L и дает ценную информацию для разработки эффективных стратегий предотвращения коррозии в промышленных условиях. Благодаря точному прогнозированию потерь WT с использованием ИНС, этот подход позволяет упреждающее планирование технического обслуживания, минимизируя риск структурных сбоев и обеспечивая расширенную устойчивость промышленных активов.

Трубопроводы и другая инфраструктура составляют основу мировой экономики. Крайне важно обеспечить их структурную целостность, чтобы предотвратить простои и сбои в цепочке поставок. Они играют решающую роль в транспортировке жидкостей и являются жизненно важной инфраструктурой для различных секторов, включая гидроэнергетику, морскую промышленность, атомные электростанции, пищевую и нефтегазовую отрасли. Однако эти трубопроводы подвержены таким проблемам, как коррозия, вмятины, дефекты и трещины, которые могут привести к сбоям и создать значительную угрозу безопасности. Такие сбои могут привести к утечкам, разрывам, несчастным случаям со смертельным исходом, экологическому ущербу и финансовым последствиям, таким как дорогостоящий ремонт, простои и задержки производства. Чтобы смягчить эти риски, важно уделять первоочередное внимание техническому обслуживанию и целостности трубопроводных активов путем проведения регулярных проверок и методов технического обслуживания. В результате область контроля, оценки, моделирования и прогнозирования коррозии трубопроводов привлекла значительное внимание как в академических, так и в промышленных условиях. Эта целевая область исследований направлена ​​на разработку эффективных методов и инструментов для оценки и прогнозирования коррозии трубопроводов, позволяющих принимать упреждающие меры для предотвращения сбоев и обеспечения непрерывной безопасной эксплуатации этих критически важных инфраструктурных систем1,2,3,4,5.

Коррозия является наиболее частым явлением и серьезным механизмом разрушения трубопроводов3, что существенно сокращает срок их эксплуатации. Она может проявляться в различных формах, включая общую или равномерную6, точечную, щелевую, межкристаллитную, эрозионно-коррозионную (Э-К), коррозию, вызванную бактериальной активностью, и растрескивание, вызванное воздействием окружающей среды. Скорость коррозии в трубопроводе связана с внешними и внутренними факторами. Некоторыми примерами внешних факторов являются окружающая среда на рабочем месте, состав почвы и конденсат в подземных трубопроводах или химический состав воды в подземных трубах. Между тем, несколькими внутренними факторами, вызывающими коррозию, являются активность текущей жидкости, тип транспортируемой жидкости, температура, скорость потока и натяжение жидкости7. В этом контексте точное измерение потери толщины стенок трубопроводов в режиме реального времени и во время эксплуатации становится важнейшей задачей. Это особенно актуально для труб из нержавеющей стали, которые склонны к ускоренной коррозии и образованию накипи, вызванным агрессивными жидкостями.