人工智能(AI) 在过去十年中取得了重大突破,现在多个行业都依靠这些新技术来革新各种复杂的任务并帮助工人提高效率。在被视为“人工智能”的各种技术中,有一个子集被称为“机器学习”。机器学习技术可应用于管道检查生成的数据。
通过结合 AI 专家和涡流专家的专业知识,Eddyfi Technologies 创建了一个机器学习模型,能够分析管道检查产生的数据。实际上,该模型可以重现复杂的处理链,包括缩放、过滤器和通道混合的组合。它可以同时分析绝对通道和差分通道的所有频率,并将它们组合起来以放大缺陷信号,同时最大限度地减少噪声和其他不需要的信号,从而使检查人员能够提高效率并提高数据可靠性。

图 1:带有 MAGNIFI ®软件的 ECTANE ®仪器
基于用户定义规则的传统检测工具已经面世一段时间,甚至成为核市场标准化程序的一部分。这些基于规则的系统具有局限性,而AI 可以克服这些局限性。

图 2:使用 EDDYFI TECHNOLOGIES ECTANE 的热交换器检查
良好的管区域对于适应症的检测是必不可少的,并且取决于对地标的正确检测。传统的界标检测工具有限,无法在所有情况下准确确定支撑板或管板的宽度。如果支撑板的长度没有很好地定义,分析系统将不会应用适当的算法(可能基于混合通道)来分析板附近的数据。基于 AI 的地标检测解决了这个问题,因为它可以准确地标记长度,而不管牵引速度是否恒定。
基于规则的检测可以通过在 Lissajous 上放置框和阈值来完成,以限定可以发现缺陷的区域。但是,这种做事方式也有局限性。检测盒可能很难调整,可能需要重新调整才能在整个热交换器上保持可接受的检测。尽管此工具有时很有用,但很难有效使用并且需要很长时间才能设置。AI 检测没有这些限制,即使存在信号漂移或缺陷幅度未完全达到阈值限制,也可以检测到缺陷。
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