Voorspellend onderhoud voor corrosiepreventie houdt in dat gegevensanalyse en modellering worden gebruikt om potentiële corrosieproblemen te identificeren voordat ze aanzienlijke schade veroorzaken. Deze aanpak helpt de levensduur van apparatuur te verlengen en vermindert de onderhoudskosten door tijdige interventies mogelijk te maken.

Begrip van de corrosie en de gevolgen ervan

Corrosie is een natuurlijk proces dat metalen verergert als gevolg van chemische reacties met milieu-elementen zoals vocht, zuurstof en zouten. Het kan leiden tot structurele storingen, veiligheidsrisico's en verhoogde operationele kosten als niet goed beheerd.

Gegevens-gedreven benaderingen in predictief onderhoud

De implementatie van voorspellend onderhoud is gebaseerd op het verzamelen van gegevens van sensoren en monitoringsystemen. Belangrijkste gegevenspunten zijn temperatuur, vochtigheid, pH-niveaus en corrosiesnelheden. Het analyseren van deze gegevens helpt patronen identificeren die wijzen op corrosieprogressie.

Berekeningen en modellen gebruikt

Verschillende modellen helpen bij het voorspellen van het risico op corrosie, waaronder:

  • Empirische modellen: Gebaseerd op historische gegevens en waargenomen correlaties.
  • Elektrochemische modellen: Roestwerende processen simuleren op het chemische niveau.
  • Machine leeralgoritmen: Gebruik grote datasets om de ontwikkeling van corrosie te voorspellen.

Bij berekeningen wordt vaak rekening gehouden met de corrosiesnelheid met behulp van formules zoals:

Kortegraad (mm/jaar) = (K × W) / (A × T × D)

waarbij:

  • K = constante op basis van eenheden
  • W = gewichtsverlies door corrosie
  • A = oppervlakte
  • T = tijd in uren
  • D = dichtheid van het materiaal