부식 방지를 위한 예측 유지 보수는 데이터 분석 및 모델링을 사용하여 중요한 손상을 일으키는 원인이되기 전에 잠재적 인 부식 문제를 식별합니다. 이 접근법은 장비의 수명을 연장하고 적시 개입을 가능하게함으로써 유지 비용을 줄일 수 있습니다.

부식과 충격을 이해

부식은 습기와 산소 및 소금과 같은 환경 성분과 화학 반응 때문에 금속을 악화하는 자연적인 과정입니다. 그것은 구조상 실패, 안전 위험에 지도하고, 제대로 관리하지 않는 경우에 가동 비용을 증가할 수 있습니다.

Predictive Maintenance의 데이터 드라이브 접근법

예측 유지 보수가 센서 및 모니터링 시스템에서 데이터를 수집하는 데 의존합니다. 주요 데이터 포인트는 온도, 습도, pH 수준 및 부식 비율이 포함되어 있습니다. 이 데이터를 분석하면 부식 진행의 패턴을 식별 할 수 있습니다.

계산 및 모델 사용

다양한 모델은 부식 위험을 예측하는 데 도움이, 다음과 같은:

  • Empirical 모델: 과거 데이터에 기반하고 상관관계를 관찰.
  • 전자화학 모델: 화학 수준에서 부식 공정을 시뮬레이션합니다.
  • Machine Learning 알고리즘: 부식 개발을 예측하기 위해 대용량 데이터셋을 사용합니다.

계산은 종종 다음과 같은 공식을 사용하여 결정적인 부식 비율을 포함한다 :

저스트 비율 (mm/year) = (K × W) / (A × T × D)

위치:

  • K = 단위에 따라 상수
  • W = 부식에 의한 체중 감량
  • A = 표면 영역
  • T = 시간
  • D = 재료의 밀도