Коррозионные характеристики свай стальных труб: Интеллектуальный анализ компьютерного зрения

Введение

В качестве основного компонента морских сооружений, таких как нефтяные вышки., мосты и ветряные электростанции, сваи из стальных труб играют решающую конструктивную роль, передавая нагрузки от надстроек непосредственно на грунт или фундамент из коренных пород.. Однако, трубы, проложенные в агрессивной морской среде, склонны к разрушению, что может поставить под угрозу несущую способность и структурную целостность, если их не проверять с течением времени.. Традиционные методы ручного контроля трудоемки и страдают от субъективных предубеждений., что требует модернизации методов для надежного обнаружения и количественной оценки коррозионных повреждений.. В этом отчете рассматривается полезность методов компьютерного зрения и машинного обучения для интеллектуальных, автоматизированный анализ особенностей коррозии на сваях из стальных труб в морской среде.

Обзор компьютерного зрения

Компьютерное зрение представляет собой науку о захвате, обработка и анализ визуальных данных для получения значимой информации или принятия решений. Основные задачи включают получение изображений и предварительную обработку., извлечение признаков, и применение алгоритмов машинного обучения для распознавания шаблонов или объектов на изображениях.. Для оценки коррозии на сваях из стальных труб., цифровые изображения можно снимать с помощью камер, установленных на дистанционно управляемых транспортных средствах или дронах во время подводных проверок.. Такие особенности, как пятна ржавчины, накопление продуктов коррозии, потери секций, затем можно будет идентифицировать и охарактеризовать питтинги и трещины с помощью алгоритмов, обученных на больших наборах аннотированных данных.. Такие методы, как:

• Сегментация изображения изолирует области коррозии от фона изображения.
• Извлечение признаков описывает такие характеристики, как размер., форма, фактура отдельных черт
• Классификация определяет тип коррозии (например. униформа, локализованная питтинговая коррозия)
• Оценка серьезности измеряет глубину, потеря толщины стенки из-за геометрии изображения
• Прогнозы состояния/стабильности определяют приоритеты ремонта или замены.

При интеграции в надежные инспекционные платформы, Компьютерное зрение автоматизирует трудоемкие ручные задачи, обеспечивая при этом последовательное, количественные показатели коррозии для долгосрочных программ мониторинга, ориентированных на надежность.

Сбор данных & Предварительная обработка

Получение высококачественных обучающих данных представляет собой первый важный шаг для приложений компьютерного зрения.. Для анализа коррозии на сваях из стальных труб., стандартизированный протокол сбора данных может включать:

• Установка подводных камер/фонарей на дистанционно управляемых транспортных средствах для исследования свай крупным планом.
• Получение синхронизированных спектральных изображений в УФ/видимом/ИК диапазоне для повышения контрастности коррозии.
• Использование постоянного освещения, настройки фокуса и угла для минимизации влияния окружающей среды
• Маркировка изображений границами областей коррозии и описательными метаданными, например местоположениями.
• Решение проблем с изображением, таких как размытие, тени через фильтры предварительной обработки
• Расширение наборов данных за счет моделирования изображений коррозии
• Аннотирование репрезентативного обучающего набора при сохранении больших объемов неразмеченных полевых данных

стандартизированные наборы данных облегчают разработку надежных алгоритмов обучения, способных интерпретировать реальные сценарии проверок.. Предварительная обработка помогает алгоритмам сосредоточиться на сигналах коррозии, а не на других артефактах изображения..

Модельное обучение & Валидация

Общие методы машинного обучения, применимые для задач компьютерного зрения, связанных с распознаванием признаков коррозии, включают::

• Сверточные нейронные сети (Си-Эн-Эн): Иерархически изучайте визуальные представления непосредственно из пиксельных данных для сегментации и классификации с помощью “свертывающийся” фильтрует изображения.
• Быстрее/Маска R-CNN: Региональные CNN, предлагающие кандидатов на объекты (“регионы интересов”) затем классифицировать/уточнять ограничивающие рамки для более высокой точности сегментации..
• ЙОЛО (“Ты смотришь только один раз”): Современная одноэтапная система обнаружения объектов, обеспечивающая высокую скорость прогнозирования, необходимую для проверки в реальном времени..
• U-Net: Популярная CNN для сегментации биомедицинских изображений с использованием структуры кодера-декодера и пропуска соединений..

Модели обучаются на аннотированных наборах данных., наборы для скрытой проверки оценивают производительность перед окончательной оценкой на свежих полевых образцах. Увеличение данных помогает избежать переобучения. Настройка гиперпараметров оптимизирует емкость модели по сравнению с обобщением. Эффективное обучение требует обширной параметризации, часто методом проб и ошибок.

Тематические исследования и эффективность на местах

Чтобы продемонстрировать полезность, Методы компьютерного зрения успешно распознали и охарактеризовали особенности коррозии в тематических исследованиях на сваях из стальных труб., демонстрируя потенциал революционизировать оценку добросовестности. Например:

• Исследователи достигли 95% точность сегментации нескольких типов коррозии (например. растрескивание против питтинга) от 1500 аннотированные изображения с использованием маски R-CNN.
• CNN классифицируют локальную/общую коррозию на 500 подводные изображения с 98% и производительность сегментации, превосходящая стандарты ручного контроля.
• YOLO в реальном времени обнаружен/размер превышает 10,000 признаки коррозии поперек 100 видео осмотра с 92% истинно положительный показатель.

Пока продолжается дальнейшая проверка, первоначальные результаты обещают стать целью, надежная и эффективная альтернатива, когда ручные задачи становятся непрактичными или возникают проблемы безопасности. С дополнительными данными полей, Решения компьютерного зрения демонстрируют потенциал для оценки состояния автопарка, поддерживая принятие решений по техническому обслуживанию и ремонту на основе данных..

Вот несколько примеров данных, которые можно использовать для компьютерного анализа коррозии стальных свай., вместе с потенциальными параметрами и сравнениями:

Примеры данных:

• Наборы данных изображений из разных сред (прибрежный, гавань, оффшорный) показаны различия в типах и степени коррозии
• Данные временных рядов изображений из одних и тех же мест сваи, позволяя моделям изучать прогресс с течением времени
• Кубы мультиспектральных изображений, объединяющие визуальные, УФ, ИК-каналы для улучшения коррозионных свойств
• 3Сканирование поверхности D, предоставляющее дополнительные геометрические данные о серьезности потерь стенок.

Параметры данных:

• Границы пикселей области коррозии и метки классов (униформа, питтинг, растрескивание и т. д.)
• Данные заголовка, такие как местоположение, глубина воды, датчики окружающей среды, метаданные проверки
• Производные функции, такие как форма/текстура региона., замеры окружности сваи, максимальная/средняя глубина
• Свойства материала, которые, как известно, влияют на коррозию, например, содержание углерода., покрытия

Возможные сравнения:

• Набор данных A зафиксировал различное освещение/ориентацию. – моделям нужна инвариантность освещения
• Набор данных B из гавани показывает более сильную коррозию, чем прибрежная. – модели должны обобщать
• Куча 1 имеет защитное покрытие – коррозия происходит медленнее с течением времени
• Сканирование поверхности и изображения – который более точно передает такие особенности, как глубина?

Пример проверки:

• Тренируйтесь на наборах данных A,Б,C и проверьте новый набор данных D из нового места.
• Сравните аннотации модели и ручного инспектора на наборе достоверных тестов.
• Развертывайте модель на местах с течением времени в одних и тех же областях и проверяйте согласованность обнаружений.
• Физически извлеките образцы коррозии и сравните степень серьезности с прогнозами модели.

Заключение

Резюме, использование компьютерного зрения и машинного обучения обеспечивает мощные средства автоматизации, количественный анализ коррозии свай из стальных труб, находящихся в сложных морских условиях. Используя как возможности визуального распознавания образов, так и большие объемы реальных данных проверок., модели могут надежно интерпретировать морфологию коррозии, последствия серьезности и целостности. Благодаря постоянному совершенствованию, интеграции методов мультисенсорной визуализации и надежным архитектурам развертывания, а также на основе практических тематических исследований., Решения компьютерного зрения представляют будущее обнаружения коррозии – защита критической морской энергетической инфраструктуры в условиях меняющегося климата.

Похожие сообщения

Доступен ли метод трубчатых свай, подходящий для мягкого грунта??

Использование трубчатых свай при строительстве фундамента уже много лет является популярным выбором.. Трубчатые сваи используются для передачи нагрузки конструкции на более глубокие слои., более устойчивый слой почвы или камня.

трубчатые сваи | трубчатые сваи Марки сталей, материалы

Преимущества трубчатых ферм Использование трубчатых ферм в строительстве дает несколько заметных преимуществ.: Прочность и несущая способность: Трубчатые фермы известны своим высоким соотношением прочности и веса.. Соединённые между собой трубы равномерно распределяют нагрузку., в результате получается прочная и надежная конструкция. Это позволяет строить большие пролеты без необходимости использования чрезмерных опорных колонн или балок..

Каков стандарт для бесшовных труб и применений для транспортировки жидкости??

Стандарт на бесшовные трубы для транспортировки жидкости зависит от страны или региона, в котором вы находитесь., а также конкретное применение. Однако, Некоторые широко используемые международные стандарты для бесшовных труб, передающих жидкость,: АСТМ А106: Это стандартная спецификация для бесшовных труб из углеродистой стали для эксплуатации при высоких температурах в США.. Обычно используется на электростанциях., нефтеперерабатывающие заводы, и другие промышленные применения, где присутствуют высокие температуры и давления.. Он охватывает трубы классов А., Б, и С, с различными механическими свойствами в зависимости от марки. API 5Л: Это стандартная спецификация для линейных труб, используемых в нефтегазовой промышленности.. Включает бесшовные и сварные стальные трубы для систем трубопроводного транспорта., включая трубы для транспортировки газа, вода, и нефть. Трубы API 5L доступны в различных классах., например Х42, Х52, Х60, и Х65, в зависимости от свойств материала и требований применения. АСТМ А53: Это стандартная спецификация для бесшовных и сварных черных и горячеоцинкованных стальных труб, используемых в различных отраслях промышленности., включая приложения для транспортировки жидкостей. Он охватывает трубы двух марок., А и Б, с различными механическими свойствами и предназначением. ОТ 2448 / В 10216: Это европейские стандарты для бесшовных стальных труб, используемых в системах транспортировки жидкостей., включая воду, газ, и другие жидкости. Читать далее

Каковы наиболее распространенные типы коррозии, которым должны противостоять бесшовные трубы, передающие жидкость??

Бесшовные трубы, передающие жидкость, устойчивы к различным типам коррозии в зависимости от используемого материала и конкретного применения.. Некоторые из наиболее распространенных типов коррозии, которым должны противостоять эти трубы, включают:: Равномерная коррозия: Это самый распространенный вид коррозии., где вся поверхность трубы корродирует равномерно. Чтобы противостоять этому типу коррозии, трубы часто изготавливаются из коррозионностойких материалов., например, из нержавеющей стали или с защитным покрытием. Гальваническая коррозия: Это происходит, когда два разнородных металла контактируют друг с другом в присутствии электролита., приводит к коррозии более активного металла.. Для предотвращения гальванической коррозии, трубы могут быть изготовлены из аналогичных металлов, или их можно изолировать друг от друга с помощью изоляционных материалов или покрытий.. Точечная коррозия: Питтинг – это локализованная форма коррозии, которая возникает, когда небольшие участки на поверхности трубы становятся более восприимчивыми к коррозии., приводит к образованию небольших ямок. Этот тип коррозии можно предотвратить, используя материалы с высокой питтинговой стойкостью., например, сплавы нержавеющей стали с добавлением молибдена., или путем нанесения защитных покрытий. Щелевая коррозия: Щелевая коррозия возникает в узких пространствах или зазорах между двумя поверхностями., такой Читать далее

Какие бывают типы клиновидных проволочных экранов?

Сита из клиновой проволоки, также известный как сита из профильной проволоки, обычно используются в различных отраслях промышленности из-за их превосходных возможностей скрининга. Они изготовлены из проволоки треугольной формы.,

Чем отличается перфорированная обсадная труба от щелевой обсадной трубы ?

2 7/8Перфорированная обсадная труба J55 K55 является одним из основных продуктов, производимых из стали., их можно использовать для воды, масло, месторождения для бурения газовых скважин. Толщина может поставляться от 5,51 до 11,18 мм в зависимости от глубины скважины клиента и требуемых механических свойств.. Обычно они имеют резьбовое соединение., как НИЭ или ЕУЭ, который будет проще установить на месте. Перфорированные обсадные трубы длиной 3-12 м доступны для буровых установок разной высоты.. Диаметр отверстия и открытая площадь на поверхности также настраиваются по индивидуальному заказу.. Популярный диаметр отверстий составляет 9 мм., 12мм, 15мм, 16мм, 19мм, и т. д..