Giới thiệu
Là thành phần chính của các công trình ngoài khơi như giàn khoan dầu, cầu và trang trại gió, Cọc ống thép đóng vai trò kết cấu quan trọng bằng cách truyền tải trọng từ kết cấu phần trên trực tiếp vào đất hoặc nền móng. Tuy nhiên, Các đường ống được chôn trong môi trường biển ăn mòn dễ bị xuống cấp, có thể ảnh hưởng đến khả năng chịu tải và tính toàn vẹn của kết cấu nếu không được đánh giá theo thời gian. Các phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống tốn nhiều công sức và có những thành kiến chủ quan, đòi hỏi các kỹ thuật hiện đại hóa để phát hiện và định lượng một cách đáng tin cậy các thiệt hại do ăn mòn. Báo cáo này khám phá tiện ích của thị giác máy tính và phương pháp học máy cho các ứng dụng thông minh, phân tích tự động đặc điểm ăn mòn cọc ống thép trong môi trường biển.
Tổng quan về thị giác máy tính
Thị giác máy tính đại diện cho khoa học nắm bắt, Xử lý và phân tích dữ liệu trực quan để lấy thông tin có ý nghĩa hoặc đưa ra quyết định. Các nhiệm vụ cơ bản liên quan đến việc thu nhận và tiền xử lý hình ảnh, Trích xuất tính năng, và áp dụng các thuật toán học máy để nhận dạng các mẫu hoặc đối tượng trong hình ảnh. Để đánh giá ăn mòn trên cọc ống thép, Hình ảnh kỹ thuật số có thể được chụp bằng camera gắn trên các phương tiện vận hành từ xa hoặc máy bay không người lái trong quá trình kiểm tra dưới nước. Các tính năng như vết rỉ sét, tích tụ sản phẩm ăn mòn, Phần thua lỗ, Rỗ và nứt sau đó có thể được xác định và mô tả thông qua các thuật toán được đào tạo trên các bộ dữ liệu chú thích lớn. Các kỹ thuật như:
- Phân đoạn hình ảnh cô lập các vùng ăn mòn khỏi nền hình ảnh
- Trích xuất tính năng mô tả các đặc điểm như kích thước, hình dạng, Kết cấu của các tính năng riêng lẻ
- Phân loại xác định loại ăn mòn (ví dụ:. đồng phục, rỗ cục bộ)
- Ước tính mức độ nghiêm trọng đo độ sâu, tổn thất độ dày thành thông qua hình học hình ảnh
- Dự đoán tình trạng / độ ổn định thông báo các ưu tiên sửa chữa hoặc thay thế
Khi được tích hợp trong các nền tảng kiểm tra mạnh mẽ, Thị giác máy tính tự động hóa các tác vụ thủ công tốn thời gian trong khi cung cấp nhất quán, Các chỉ số ăn mòn định lượng cho các chương trình giám sát tập trung vào độ tin cậy dài hạn.
Thu thập dữ liệu & Tiền xử lý
Tìm nguồn cung ứng dữ liệu đào tạo chất lượng cao đại diện cho bước quan trọng đầu tiên cho các ứng dụng thị giác máy tính. Để phân tích ăn mòn trên cọc ống thép, Một giao thức thu thập dữ liệu được tiêu chuẩn hóa có thể bao gồm::
- Gắn camera / đèn dưới nước trong các phương tiện vận hành từ xa để khảo sát cọc cận cảnh
- Chụp ảnh quang phổ UV / nhìn thấy / IR đồng bộ để tăng cường độ tương phản ăn mòn
- Sử dụng ánh sáng nhất quán, Thiết lập tiêu điểm và góc để giảm thiểu ảnh hưởng môi trường
- Gắn nhãn hình ảnh có ranh giới vùng ăn mòn và siêu dữ liệu mô tả như vị trí
- Giải quyết các vấn đề về hình ảnh như làm mờ, Bóng thông qua các bộ lọc tiền xử lý
- Tăng cường bộ dữ liệu thông qua tạo hình ảnh ăn mòn mô phỏng
- Chú thích một tập hợp đào tạo đại diện trong khi vẫn giữ lại khối lượng lớn dữ liệu trường không được gắn nhãn
Các bộ dữ liệu được chuẩn hóa tạo điều kiện phát triển các thuật toán học tập mạnh mẽ có khả năng diễn giải các tình huống kiểm tra thực tế. Tiền xử lý giúp các thuật toán tập trung vào tín hiệu ăn mòn hơn là các tạo tác hình ảnh khác.
Đào tạo mô hình & Xác nhận
Các kỹ thuật học máy phổ biến áp dụng cho các tác vụ thị giác máy tính liên quan đến nhận dạng tính năng ăn mòn bao gồm::
- Mạng nơ-ron tích chập (CNN): Phân cấp tìm hiểu các biểu diễn trực quan trực tiếp từ dữ liệu pixel để phân đoạn và phân loại thông qua “Phức tạp” Bộ lọc trên các hình ảnh.
- Nhanh hơn / Mặt nạ R-CNN: CNN dựa trên khu vực đề xuất các ứng cử viên đối tượng (“Khu vực quan tâm”) sau đó phân loại / tinh chỉnh các hộp giới hạn để có độ chính xác phân đoạn cao hơn.
- YOLO (“Bạn chỉ nhìn một lần”): Khung máy dò đối tượng một giai đoạn hiện đại vượt trội với tốc độ dự đoán nhanh rất quan trọng để kiểm tra thời gian thực.
- U-Net: CNN phổ biến cho phân đoạn hình ảnh y sinh tận dụng cấu trúc bộ mã hóa-giải mã và bỏ qua các kết nối.
Các mô hình được đào tạo trên các bộ dữ liệu có chú thích, Bộ xác nhận bị giữ lại đánh giá hiệu suất trước khi đánh giá cuối cùng trên các mẫu ruộng mới. Tăng cường dữ liệu giúp tránh quá tải. Điều chỉnh siêu tham số tối ưu hóa dung lượng mô hình so với khái quát hóa. Đào tạo hiệu quả đòi hỏi tham số hóa rộng rãi, thường thông qua thử và sai.
Nghiên cứu điển hình và hiệu suất thực địa
Để chứng minh tiện ích, Các phương pháp thị giác máy tính đã nhận biết và mô tả thành công các tính năng ăn mòn trong các nghiên cứu điển hình về cọc ống thép, cho thấy tiềm năng cách mạng hóa đánh giá tính liêm chính. Ví dụ:
- Các nhà nghiên cứu đã đạt được 95% phân đoạn chính xác nhiều loại ăn mòn (ví dụ:. nứt so với rỗ) từ 1500 hình ảnh được chú thích bằng Mask R-CNN.
- CNN phân loại ăn mòn cục bộ / chung trên 500 Hình ảnh dưới nước với 98% và hiệu suất phân khúc vượt quá tiêu chuẩn kiểm tra thủ công.
- YOLO thời gian thực được phát hiện/thay đổi kích thước 10,000 Dấu hiệu ăn mòn trên toàn bộ 100 Video kiểm tra với 92% Tỷ lệ dương tính thực sự.
Trong khi xác nhận thêm tiếp tục, kết quả ban đầu đưa ra lời hứa như một mục tiêu, giải pháp thay thế đáng tin cậy và hiệu quả khi các nhiệm vụ thủ công trở nên không thực tế hoặc phát sinh vấn đề an toàn. Với dữ liệu trường bổ sung, Các giải pháp thị giác máy tính cho thấy tiềm năng đánh giá tình trạng ở cấp độ đội xe, hỗ trợ đưa ra quyết định sửa chữa và bảo trì dựa trên dữ liệu.
Dưới đây là một số ví dụ về dữ liệu có thể được sử dụng để phân tích thị giác máy tính về ăn mòn cọc thép, cùng với các thông số và so sánh tiềm năng:
Ví dụ về dữ liệu:
- Bộ dữ liệu hình ảnh từ các môi trường khác nhau (ven biển, hải cảng, ngoài khơi) hiển thị các biến thể về loại và mức độ ăn mòn
- Dữ liệu hình ảnh chuỗi thời gian từ cùng một vị trí cọc, cho phép các mô hình học hỏi sự tiến triển theo thời gian
- Khối hình ảnh đa phổ kết hợp hình ảnh, tia cực tím, Kênh IR để tăng cường tính năng ăn mòn
- 3Quét bề mặt D cung cấp dữ liệu hình học bổ sung về mức độ nghiêm trọng của tường bị mất
Thông số dữ liệu:
- Ranh giới pixel vùng ăn mòn và nhãn lớp (đồng phục, rỗ, nứt vv)
- Dữ liệu tiêu đề như vị trí, độ sâu của nước, cảm biến môi trường, siêu dữ liệu kiểm tra
- Các đặc điểm phái sinh như hình dạng/kết cấu vùng, đo chu vi cọc, độ sâu tối đa/trung bình
- Tính chất vật liệu được biết là có ảnh hưởng đến sự ăn mòn như hàm lượng cacbon, lớp phủ
So sánh tiềm năng:
- Bộ dữ liệu Một ánh sáng/hướng khác nhau được ghi lại – mô hình cần ánh sáng bất biến
- Tập dữ liệu B từ bến cảng cho thấy sự ăn mòn nghiêm trọng hơn so với ven biển – mô hình nên khái quát
- Đóng cọc 1 có lớp phủ bảo vệ – ăn mòn xảy ra chậm hơn theo thời gian
- Quét bề mặt so với hình ảnh – nắm bắt các tính năng như độ sâu chính xác hơn?
Xác thực ví dụ:
- Huấn luyện trên bộ dữ liệu A,B,C và xác thực trên Bộ dữ liệu D mới từ một vị trí mới
- So sánh các chú thích của người kiểm tra mô hình và thủ công trên bộ kiểm tra độ chân thực cơ bản
- Mô hình triển khai hiện trường theo thời gian ở cùng khu vực và kiểm tra tính nhất quán của các phát hiện
- Trích xuất vật lý các mẫu ăn mòn và so sánh mức độ nghiêm trọng với dự đoán mô hình
Phần kết luận
Tóm lại, sử dụng thị giác máy tính và học máy cung cấp một phương tiện tự động hóa mạnh mẽ, phân tích định lượng ăn mòn cho cọc ống thép chịu môi trường biển phức tạp. Bằng cách tận dụng cả khả năng nhận dạng mẫu trực quan và khối lượng lớn dữ liệu kiểm tra thực tế, các mô hình có thể diễn giải các hình thái ăn mòn một cách đáng tin cậy, ý nghĩa nghiêm trọng và tính toàn vẹn. Với sự cải tiến liên tục tích hợp các phương thức hình ảnh đa cảm biến và kiến trúc triển khai mạnh mẽ và được thông tin bằng các nghiên cứu điển hình thực tế, Giải pháp thị giác máy tính đại diện cho tương lai của phát hiện ăn mòn – bảo vệ cơ sở hạ tầng năng lượng quan trọng ngoài khơi hơn nữa trong bối cảnh khí hậu đang thay đổi.
Việc sử dụng cọc ống trong thi công nền móng là lựa chọn phổ biến trong nhiều năm qua. Cọc ống được sử dụng để chuyển tải trọng của công trình xuống phần sâu hơn, lớp đất hoặc đá ổn định hơn.
Lợi ích của giàn ống Việc sử dụng giàn ống trong xây dựng mang lại một số lợi ích đáng chú ý: Sức mạnh và khả năng chịu tải: Giàn ống nổi tiếng với tỷ lệ cường độ trên trọng lượng cao. Các đường ống kết nối với nhau phân bổ tải trọng đồng đều, dẫn đến một cấu trúc vững chắc và đáng tin cậy. Điều này cho phép xây dựng các nhịp lớn mà không cần cột hoặc dầm đỡ quá mức..
Tiêu chuẩn cho đường ống liền mạch truyền chất lỏng tùy thuộc vào quốc gia hoặc khu vực bạn đang ở, cũng như ứng dụng cụ thể. Tuy nhiên, Một số tiêu chuẩn quốc tế được sử dụng rộng rãi cho các ống liền mạch truyền chất lỏng là: ASTM A106: Đây là thông số kỹ thuật tiêu chuẩn cho ống thép carbon liền mạch dùng cho dịch vụ nhiệt độ cao tại Hoa Kỳ. Nó thường được sử dụng trong các nhà máy điện, nhà máy lọc dầu, và các ứng dụng công nghiệp khác nơi có nhiệt độ và áp suất cao. Nó bao gồm các đường ống ở cấp A, B, và C, với các tính chất cơ học khác nhau tùy thuộc vào cấp. API 5L: Đây là thông số kỹ thuật tiêu chuẩn cho đường ống dùng trong ngành dầu khí. Nó bao gồm các ống thép liền mạch và hàn cho hệ thống vận chuyển đường ống, bao gồm cả ống dẫn khí, Nước, và dầu. Ống API 5L có nhiều loại khác nhau, chẳng hạn như X42, X52, X60, và X65, tùy thuộc vào đặc tính vật liệu và yêu cầu ứng dụng. ASTM A53: Đây là thông số kỹ thuật tiêu chuẩn cho ống thép mạ kẽm nhúng nóng và đen liền mạch và hàn được sử dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm các ứng dụng truyền tải chất lỏng. Nó bao gồm các đường ống ở hai cấp, A và B, với các tính chất cơ học khác nhau và mục đích sử dụng khác nhau. TỪ 2448 / TRONG 10216: Đây là những tiêu chuẩn Châu Âu dành cho ống thép liền mạch được sử dụng trong các ứng dụng truyền tải chất lỏng, bao gồm cả nước, khí ga, và các chất lỏng khác. Đọc thêm
Ống liền mạch truyền chất lỏng được thiết kế để chống lại các loại ăn mòn khác nhau tùy thuộc vào vật liệu được sử dụng và ứng dụng cụ thể. Một số loại ăn mòn phổ biến nhất mà các đường ống này được thiết kế để chống lại bao gồm: Ăn mòn đồng đều: Đây là loại ăn mòn phổ biến nhất, nơi toàn bộ bề mặt của ống bị ăn mòn đồng đều. Để chống lại loại ăn mòn này, ống thường được làm bằng vật liệu chống ăn mòn, chẳng hạn như thép không gỉ hoặc được lót bằng lớp phủ bảo vệ. Sự ăn mòn điện: Điều này xảy ra khi hai kim loại khác nhau tiếp xúc với nhau với sự có mặt của chất điện phân, dẫn đến sự ăn mòn kim loại hoạt động mạnh hơn. Để ngăn chặn sự ăn mòn điện, ống có thể được làm bằng kim loại tương tự, hoặc chúng có thể được cách ly với nhau bằng vật liệu cách điện hoặc lớp phủ. Ăn mòn rỗ: Rỗ là một dạng ăn mòn cục bộ xảy ra khi các khu vực nhỏ trên bề mặt đường ống trở nên dễ bị tấn công hơn, dẫn đến sự hình thành các hố nhỏ. Loại ăn mòn này có thể được ngăn chặn bằng cách sử dụng vật liệu có khả năng chống rỗ cao, chẳng hạn như hợp kim thép không gỉ có thêm molypden, hoặc bằng cách áp dụng lớp phủ bảo vệ. Đường nứt ăn mòn: Ăn mòn kẽ hở xảy ra ở những không gian hẹp hoặc khoảng trống giữa hai bề mặt, như là Đọc thêm
Màn hình dây nêm, còn được gọi là màn hình dây hồ sơ, thường được sử dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau nhờ khả năng sàng lọc vượt trội. Chúng được làm từ dây hình tam giác,
2 7/8trong ống vỏ giếng đục lỗ J55 K55 là một trong những sản phẩm chủ yếu của chúng tôi bằng thép, chúng có thể được sử dụng cho nước, dầu, mỏ khoan giếng khí. Độ dày có thể được cung cấp từ 5,51-11,18mm dựa trên độ sâu giếng của khách hàng và các đặc tính cơ học cần thiết. Thông thường chúng được cung cấp kết nối luồng, như NUE hoặc EUE, sẽ dễ dàng hơn để cài đặt tại trang web. Chiều dài của ống vỏ đục lỗ 3-12m có sẵn cho các chiều cao giàn khoan khác nhau của khách hàng. Đường kính lỗ và diện tích mở trên bề mặt cũng được tùy chỉnh. Đường kính lỗ phổ biến là 9mm, 12mm, 15mm, 16mm, 19mm, vân vân.
