![pageSearch](/themes/hestia/images/page-search.webp)
10 вещей, которыми стоит заняться в Тэрритауне: полный путеводитель по живописной деревне на севере штата Нью-Йорк
Jul 10, 2023Катафалк Superior Crown Sovereign Cadillac 1994 года выпуска
May 25, 2023Катафалк Superior Crown Sovereign Cadillac 1994 года выпуска
Nov 19, 202327 продуктов «Shark Tank», которые вы бы хотели, чтобы у вас *уже* были*
Jun 18, 202333 самых смешных твита за неделю от 21 августа 2023 г.
Jun 15, 2023Моделирование коррозии колена из нержавеющей стали 316L на основе нейронной сети с использованием данных картирования электрического поля
![Jun 03, 2023](/themes/hestia/images/news-details-icon1.webp)
Том 13 научных отчетов, номер статьи: 13088 (2023) Цитировать эту статью
193 доступа
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.