وتشمل الصيانة الافتراضية للوقاية من التآكل استخدام تحليل البيانات ووضع النماذج لتحديد المسائل المحتملة للتآكل قبل أن تسبب ضررا كبيرا، وهذا النهج يساعد على توسيع نطاق عمر المعدات ويقلل تكاليف الصيانة عن طريق إتاحة التدخلات في الوقت المناسب.

فهم الكوروزون وأثره

إن الكوروزيون عملية طبيعية تتدهور المعادن بسبب ردود الفعل الكيميائية مع العناصر البيئية مثل الرطوبة والأكسجين والأملاح، ويمكن أن تؤدي إلى حالات فشل هيكلي، وإلى مخاطر تتعلق بالسلامة، وإلى زيادة التكاليف التشغيلية إن لم تدار على النحو الصحيح.

نهج الحفظ الافتراضي للبيانات

ويعتمد تنفيذ الصيانة التنبؤية على جمع البيانات من أجهزة الاستشعار ونظم الرصد، وتشمل نقاط البيانات الرئيسية درجات الحرارة، والرطوبة، ومستويات الصحة النباتية، ومعدلات التآكل، ويساعد تحليل هذه البيانات على تحديد الأنماط التي تدل على التقدم في التآكل.

الحسابات والنماذج المستخدمة

وتساعد نماذج مختلفة في التنبؤ بمخاطر التآكل، بما في ذلك:

  • Empirical models:] Based on historical data and observed correlations.
  • Electrochemical models:] Simulate corrosion processes at the chemical level.
  • Machine learning algorithms:] Use large datasets to predict corrosion development.

وكثيرا ما تنطوي الحسابات على تحديد معدلات التآكل باستخدام صيغ مثل:

Corrosion Rate (mm/year) = (K × W)/ (A × T × D)]

أين:

  • ك = ثابت على أساس الوحدات
  • W = فقدان الوزن بسبب التآكل
  • ألف = المساحة السطحية
  • T = الوقت في الساعات
  • دال = كثافة المواد