음극 보호 시스템에서 예측 유지보수를 위한 머신 러닝 구현하기

머신러닝은 미국 내 대부분의 산업에 걸쳐 시스템에 통합되어 있습니다. 2024년 미국의 머신 러닝 시장 규모는 $210억 자동화 및 '학습된' 시스템에 대한 높은 수요로 인해 가치 평가에서 높은 평가를 받았습니다.

드라이임 엔지니어링에서는 화재 예방부터 위험 관리까지 모든 분야에 ML 시스템이 사용되는 것을 보았습니다. 흥미로운 통합 분야 중 하나는 음극 보호 시스템입니다.

이러한 보호 시스템에 대한 전통적인 접근 방식에는 일련의 수동 모니터링과 유지보수가 포함되며, 이는 머신 러닝에 가려져서는 안 됩니다. 그러나 파이프라인, 저장 탱크, 해양 구조물, 매설 유틸리티를 보호하는 데 기존 기술과 첨단 기술을 모두 활용하면 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다. 부식성 방지 손상.

기존 음극 보호 유지 관리의 한계

일반적인 음극 보호 시스템(갈바닉 또는 충격 전류)은 금속 표면에서 부식을 다른 곳으로 돌리는 방식으로 작동합니다. 잘 설계되고 적절하게 유지 관리된다면 매우 효과적인 도구가 될 수 있습니다.

문제는 기존 모델에서 수행되는 정기 검사는 시간 기반 검사와 사후 대응 서비스에 의존한다는 점입니다. 회사에서는 매월 "도보" 육안 검사를 수행하거나 매년 근접 간격 설문 조사 (CIS).

이러한 방법은 효과적이지만 실시간 모니터링을 제공하는 시스템에서는 놓치는 부분이 많습니다. 새로운 성능 저하 패턴이나 성능 저하를 적시에 발견할 수 있다면 얼마나 많은 리소스를 절약할 수 있을지 상상해 보세요. 바로 이 부분에서 머신 러닝과 IoT(사물 인터넷) 센서의 힘이 큰 차이를 만들 수 있습니다.

예측 유지보수란 무엇인가요?

예측 유지보수의 개념은 간단합니다. 이미 발생한 문제에 대응하는 대신 실시간 모니터링 및 분석을 기반으로 향후 발생할 수 있는 문제를 예측하는 음극 보호 시스템을 개발하는 것입니다.

머신러닝 알고리즘은 과거 실적 추세, 환경 변수(온도, 습도, 수위, 토양 저항도 등), 센서 데이터 등 다양한 도구를 활용하여 잠재적인 결과를 계산합니다. 이는 마치 '준비 스테이션'에 잠을 자지 않고 오로지 관찰된 데이터로만 작동하는 엔지니어가 있는 것과 같습니다. 이렇게 하면 이상 징후나 성능 저하 추세가 발견되면 즉시 플래그가 지정되고 적절한 유지보수 또는 관리 팀에 알림이 전송됩니다.

CP 시스템에서 머신 러닝이 작동하는 방식

예측 유지보수를 위해 이러한 시스템에 의존하기 전에 여러 단계의 ML 통합이 이루어져야 합니다. 예를 들어 음극 보호를 위한 ML에는 디지털화된 인프라가 포함되어야 합니다. 데이터 포인트를 캡처하기 위해 IoT 모니터를 설치해야 합니다:

• 파이프-토양 전위(PSP)
• 정류기의 전류 출력
• 양극 전류 밀도
• 기준 셀 전압
• 현지 토양 조건
• 환경적 요인(온도, pH, 습도)

이러한 모든 센서는 클라우드 기반 또는 인트라넷 플랫폼으로 데이터를 전송합니다. 여기에서 PSP의 갑작스러운 하락과 같은 이상 징후를 탐지하기 위해 데이터를 계산하고 분석합니다. 머신러닝은 회귀 모델을 개발하여 미래 값을 예측하거나 보호가 필요한 위치를 '예측'합니다. 또한 각 센서 또는 구성 요소를 분류하여 검사가 필요한지 또는 고장 가능성이 있는지 판단합니다.

일부 첨단 애플리케이션에서는 ML과 센서의 확산으로 인해 보호 인프라 주변에 고급 신경망이 구축될 수 있습니다. 이는 국가 간 파이프라인과 같이 규모가 크고 복잡한 시스템에서 상당한 이점을 제공합니다.

실제 사례: 파이프라인 무결성 모니터링

시스템 현장 관찰의 가치는 사라지지 않습니다. ML은 엔지니어를 수동으로 대체하지 않습니다. 파이프라인 검사. ML이 하는 일은 프로세스를 간소화하고 보호 계층을 하나 더 추가하는 것입니다.

전류 음극 보호 시스템이 설치된 200마일 길이의 송유관을 생각해 보십시오. 이 정도 규모의 시스템이라면 많은 팀이 수작업으로 1마일씩 이동하며 전압 문제와 테스트 스테이션을 다시 확인해야 합니다.

IoT 센서를 사용한 ML은 전체 시스템에 대한 실시간 모니터링을 제공합니다. 팀은 체계적으로 마일 단위로 이동하는 대신 센서와 분석된 데이터를 통해 가장 '위험'이 높은 영역에 집중할 수 있습니다.

이러한 통합을 통해 기업은 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 음극 보호 시스템에 ML을 구현하면 기업은 규정 준수 중심의 사고방식에서 전략적 자산 최적화의 사고방식으로 전환할 수 있습니다. 보고서 생성 및 최신 진단을 통해 적절한 문서화를 보장하므로 규제에 대한 우려가 줄어듭니다. 석유 및 가스 같은 산업에서는 상당한 비용 절감과 보다 안정적인 리스크 프로파일을 확보할 수 있습니다.

CP를 위한 머신 러닝 구현의 과제와 고려 사항

최신 음극 보호 시스템에 머신 러닝을 통합하는 데 시행착오가 없는 것은 아닙니다. 회사가 고급 모니터링 및 센서 유지 관리에 적응하는 과정에서 성장통이 있을 것입니다.

우선 ML 알고리즘에는 대량의 고품질 데이터가 필요합니다. 이러한 정보가 없으면 모델은 미래의 요구 사항을 정확하게 예측하거나 효과적으로 운영할 수 없습니다. 일부 레거시 기업에는 서로 통신하지 않거나 과거 분석을 위해 아직 디지털화되지 않은 정보가 포함된 데이터 사일로가 있을 수 있습니다. 머신러닝의 성공은 정확하고 신뢰할 수 있는 센서 정보를 기반으로 합니다.

다른 하나는 ML 모델을 학습시켜야 한다는 점입니다. 이러한 시스템의 기능은 시간이 지남에 따라 향상됩니다. 즉, 전문 지식과 목표에 대한 친숙함을 바탕으로 통합에 사람의 손길이 닿아야 합니다. 음극 시스템. 아무리 강력한 ML 시스템이라도 기준점이 될 정상 및 비정상 동작의 관련 예시가 없으면 효과적으로 작동할 수 없습니다.

레거시 시스템도 ML 통합을 허용해야 합니다. 이미 구축된 음극 보호는 규정 준수 문제를 위해 다른 시스템과 독립적으로 작동할 수 있습니다. ML이 특정 시스템에서 작동할 수 있도록 API 브리지를 구축하거나 클라우드 인프라를 갖춘 엣지 컴퓨팅 장치가 필요할 수 있습니다. 이를 위해서는 특정 기업이나 업계에서는 감당하기 어려운 초기 비용이 필요할 수 있습니다.

마지막으로 사이버 보안 및 규정 준수에 대한 우려입니다. 수많은 IoT 센서를 도입하면 기업은 사이버 공격 위험에 노출됩니다. 일부 악의적인 공격자들이 인프라 관련 조직을 잠재적 공격 대상으로 삼는다는 것은 잘 알려진 사실입니다. 어떤 ML을 도입하든 산업 등급 암호화, 다계층 인증, 정기적인 취약성 테스트를 통해 규정 준수를 보장해야 합니다.

엔지니어링 전문가로서의 역할

예, 예측 유지보수를 개선하는 음극 보호 시스템에 머신 러닝을 구현하는 것은 기업의 위험을 낮추고 재무 성과를 개선하는 데 강력한 도구입니다. 하지만 이러한 시스템을 구현하는 데 데이터 과학자나 IT 전문가에게만 의존할 수는 없습니다.

이 분야에서 오랜 경력을 쌓은 엔지니어가 필요합니다:

• 부식에 대한 잠재적 영향에 대한 토양 화학 테스트
• 전기 간섭 측정 및 차폐가 필요할 수 있는 경우
• 다양한 유형의 음극 보호 시스템 설계
• 완전한 규정 준수 및 안전 점검 보장
• 장애 모드 분석 제공

적절한 부식 엔지니어링, 음극 보호 설계, 포렌식 전기 공학 통찰력을 보장하기 위해서는 Dreiym Engineering과 같은 고도로 숙련된 팀이 필요합니다. 이를 통해 머신러닝 및 IoT 센서 관리와 같은 새로운 기술을 온보딩할 때 발생하는 격차를 해소할 수 있습니다. 저희 전문 팀은 현재 CP 시스템의 ML 준비 상태를 감사하고 평가하여 가장 정확하고 효과적인 데이터 분석을 보장하기 위한 센서 배치에 대한 조언을 제공할 수 있습니다.

또한 품질 엔지니어링 회사는 다음을 포함하는 예측 유지 관리를 구현하기 위한 로드맵을 제공할 수 있습니다:

• 현재 음극 보호 인프라 평가
• 고가치 자산으로 파일럿 프로그램 시작하기
• 팀의 피드백을 통한 모델 검증 및 조정
• 유지 관리 일정 및 직원 교육에 ML 통합
• 커버리지 확장 필요 시 시스템 확장성 보장

ML 구현 초기 단계에서 전문가의 도움을 많이 받을수록 장기적으로 더 나은 시스템 성능을 얻을 수 있습니다. 드레이임 엔지니어링과 협력 를 설치 후가 아닌 설치 초기에 사용하면 음극 보호를 위해 ML을 온보딩할 때 일부 기업이 겪는 많은 성장통을 방지할 수 있습니다.

부식 방지를 위한 더 스마트한 미래

부식이 중요 인프라에 대한 가장 비용이 많이 들고 지속적인 위협 중 하나라는 것은 의심의 여지가 없습니다. 음극 보호는 오랫동안 이러한 위협에 대한 주요 방어 수단으로 사용되어 왔습니다. 고급 예측 유지보수를 위해 머신 러닝을 통합하는 것은 보호를 강화할 수 있는 훌륭한 방법입니다.

새로운 기술에 대한 일부 조정과 직원 업무에 대한 재평가가 필요하겠지만 위험 감소, 비용 분석, 리소스 할당에 따른 이점은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. ML은 사람의 감독을 보완하고 파이프라인, 탱크 및 기타 구조물을 미래에도 잘 보호할 수 있도록 도와주는 귀중한 도구입니다.