Table of Contents
نگهداری پیش بینی کننده برای پیشگیری از خوردگی شامل استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی برای شناسایی مسائل بالقوه خوردگی قبل از آسیب قابل توجهی است.این رویکرد به گسترش طول عمر تجهیزات کمک می کند و هزینه های نگهداری را با فعال کردن مداخلات به موقع کاهش می دهد.
درک خوردگی و تاثیر آن
خوردگی یک فرایند طبیعی است که فلزات را به دلیل واکنش های شیمیایی با عناصر محیطی مانند رطوبت، اکسیژن و نمک خراب می کند، می تواند منجر به شکست ساختاری، خطرات ایمنی و افزایش هزینه های عملیاتی شود، اگر به درستی مدیریت نشود.
روش های Data-Driven در تعمیر و نگهداری پیش بینی کننده
پیاده سازی نگهداری پیش بینی شده بر جمع آوری داده ها از سنسورها و سیستم های نظارت است. نقاط داده کلیدی شامل دما، رطوبت، سطح pH و نرخ خوردگی است. تجزیه و تحلیل این داده ها به شناسایی الگوهای نشان دهنده پیشرفت خوردگی کمک می کند.
محاسبه ها و مدل های مورد استفاده
مدل های مختلف به پیش بینی خطر خوردگی کمک می کنند، از جمله:
- مدل های تجربی: [FLT 1] بر اساس داده های تاریخی و همبستگی مشاهده شده است.
- مدل های الکتروشیمی: فرایندهای خوردگی سیمولات در سطح شیمیایی.
- ] الگوریتم های یادگیری ماشین: از مجموعه داده های بزرگ برای پیش بینی توسعه خوردگی استفاده کنید.
محاسبات اغلب شامل تعیین نرخ خوردگی با استفاده از فرمول هایی مانند:
[[ویرایش] [۱] [۲] [۱] [۲] [۲]] [۲]] [۱] [۲] [۲] [۱]
کجا:
- K = ثابت بر اساس واحد
- W = کاهش وزن به دلیل خوردگی
- A = سطح
- T = زمان در ساعت
- D = چگالی مواد