Un grand nombre de dossiers d'exploitation, de journaux de maintenance, de données de détection et de dossiers de défaillance de 316 tubes chauffants en acier inoxydable ont longtemps été stockés dans des documents papier ou des fichiers électroniques locaux isolés, dépourvus d'agrégation centralisée, d'analyse de corrélation et d'exploration intelligente. La gestion empirique traditionnelle ne peut pas quantifier avec précision la relation de couplage entre les paramètres des matériaux, la technologie de traitement, l'environnement d'exploitation, la fréquence de maintenance et la durée de vie. Les entreprises rencontrent souvent des problèmes de corrosion similaires dans différents ateliers de production, mais ne parviennent pas à résumer les règles de fonctionnement internes et à procéder à des itérations techniques ciblées et à une optimisation préventive. Avec l'expansion continue de l'échelle de production et l'accumulation d'équipements de service, le fait de s'appuyer uniquement sur un tri statistique manuel entraînera une alerte précoce lente des risques, un retard dans l'amélioration technique et des pertes économiques répétées causées par une défaillance prématurée par corrosion. Par conséquent, la création d'une base de données Big Data standardisée sur le cycle de vie complet de la corrosion et d'une plate-forme d'analyse intelligente peut réaliser une itération de schéma anticorrosion basée sur les données -, prédire la tendance à la dégradation des équipements et améliorer fondamentalement la fiabilité de fonctionnement globale des équipements de tubes chauffants.
La valeur de la plate-forme Big Data sur la corrosion réside dans la réalisation d'une analyse de corrélation multidimensionnelle-de l'ensemble de la chaîne industrielle. La base de données couvre cinq modules de données principaux : les données d'inspection des matières premières entrantes, les paramètres du processus de fabrication, les enregistrements d'installation et de mise en service sur le terrain, les indicateurs de surveillance des opérations en ligne et les résultats d'analyse des tests après-défaillance. La composition chimique des matières premières, les paramètres de passivation du décapage, les enregistrements de nettoyage par ultrasons, les indicateurs de qualité de l'eau moyenne, la fluctuation de la température de fonctionnement, la densité de puissance, le cycle de maintenance, le mode de défaillance par corrosion, le taux d'amincissement de l'épaisseur de paroi et les données de détection électrochimique sont tous codés et stockés uniformément. Grâce à la comparaison horizontale des données de différents lots, conditions de travail et schémas de processus, la corrélation cachée entre les facteurs variables et la probabilité de défaillance par corrosion peut être découverte, brisant ainsi les limites du jugement empirique sur un cas unique et réalisant une évaluation quantitative des risques.
Cette étude construit quatre modules fonctionnels de base de la plate-forme Big Data sur la corrosion des tubes chauffants, notamment la collecte de données standardisées, le stockage de données multi-dimensionnelles, l'analyse de corrélation intelligente et la sortie de décisions de maintenance prédictive.
Tout d'abord, formulez des spécifications de collecte de données structurées unifiées pour réaliser une saisie complète des informations sur les liens-. Définir des modèles de remplissage de données fixes pour chaque nœud du cycle de vie : l'étape de matière première enregistre la teneur en chrome, nickel, molybdène et les résultats des tests non destructifs {{2} ; l'étape de traitement archive l'apport de chaleur de soudage, le rayon de courbure, le temps de décapage, la température de passivation et les paramètres de nettoyage par ultrasons ; l'étape d'exploitation sur site - importe régulièrement la concentration en ions chlorure, la valeur du pH, la plage de cycles de température, le dosage d'inhibiteur, la résistance d'isolation et les données de surveillance de l'épaisseur par ultrasons en ligne ; Les étapes de maintenance et de défaillance enregistrent la fréquence de nettoyage, le cycle de remplacement des joints, l'emplacement de la défaillance, la morphologie de la corrosion et les données de caractérisation en laboratoire. Prend en charge la saisie manuelle et l'amarrage automatique des capteurs de surveillance sur le terrain pour garantir l'intégrité, l'authenticité et la traçabilité des données.
Deuxièmement, créez une base de données distribuée cryptée et classifiée pour le stockage classifié et la gestion des autorités. Selon le degré de corrosion des conditions de travail, l'atelier d'équipement, le lot de production et les spécifications des matériaux, les données sont triées et stockées dans des sous--bases de données, définissant différentes autorités d'accès pour la gestion des équipements, la technologie des processus, l'exploitation de l'atelier et les postes de maintenance afin de garantir la sécurité des données. Sauvegardez régulièrement les données historiques et nettoyez les données anormales telles que des valeurs de surveillance incorrectes et des enregistrements de remplissage manquants pour améliorer la précision des données et réduire les interférences avec l'analyse ultérieure du modèle. Établissez un code d'identification d'équipement unique pour chaque tube chauffant afin de réaliser une liaison individuelle-à-de l'ensemble des données du cycle de vie, de l'usine à la mise au rebut.
Troisièmement, déployez une analyse de corrélation des mégadonnées et un modèle de prévision des tendances pour appliquer les règles d'évolution de la corrosion minière. Utiliser l'analyse de régression pour quantifier le poids de l'influence des indicateurs de qualité de l'eau, des fluctuations de température, de la densité de puissance et des paramètres de procédé sur la durée de vie des tubes chauffants ; adopter un algorithme de regroupement pour classer les modes de défaillance typiques tels que la corrosion par piqûres, la corrosion caverneuse, la corrosion par courants vagabonds et la fissuration par fatigue thermique, et faire correspondre des ensembles de facteurs induisant un risque élevé-pour chaque type de défaillance. La plate-forme peut tracer des courbes de dégradation par corrosion des équipements en fonction des données de surveillance à long terme, calculer la durée de vie résiduelle sûre des tubes de chauffage en service et identifier à l'avance les équipements à haut risque avec un amincissement accéléré ou une atténuation continue de l'isolation.
Quatrièmement, obtenez des décisions intelligentes pour guider l'optimisation en boucle fermée-de la gestion anti-corrosion. La plateforme génère automatiquement des suggestions d'entretien régulier, des schémas de dosage d'inhibiteurs raisonnables, un seuil de contrôle de la qualité de l'eau et un cycle de remplacement optimal en fonction des résultats statistiques du Big Data ; renvoie les paramètres d'optimisation du processus à l'extrémité du traitement pour ajuster les schémas de passivation de décapage, de compactage de remplissage et de renforcement de surface pour les lots ultérieurs de tubes chauffants. Pendant ce temps, formez des rapports de cas anti-corrosion-orientés vers l'industrie, résumez le schéma de correspondance optimal des paramètres de matériaux, de processus et de fonctionnement dans différentes conditions de travail corrosives, et itérez en permanence le système de normes techniques anti-corrosion interne de l'entreprise-.
Les résultats des applications industrielles à long terme-montrent que les entreprises qui s'appuient sur une plate-forme d'analyse de Big Data sur la corrosion peuvent avancer l'alerte précoce en cas de corrosion de plus de 10 mois, réduire le taux de défaillance global des équipements de 86 % et prolonger la durée de vie moyenne des tubes chauffants de plus d'une fois. En conclusion, la collecte standardisée de données sur le cycle de vie complet{{4}, le stockage classifié sécurisé, l'exploration de corrélation intelligente et les applications orientées décision-peuvent convertir l'expérience de fonctionnement des équipements dispersés en une capacité numérique quantifiable de gestion anti-corrosion-de la corrosion. La plate-forme Big Data sur la corrosion réalise de la maintenance passive des défauts à la gestion prédictive active, optimise en permanence la conception, la fabrication et le système d'exploitation anti-corrosion de 316 tubes chauffants en acier inoxydable et fournit une garantie numérique pour un fonctionnement sûr, stable et à haute efficacité des systèmes de chauffage industriels complexes.
