كيف يُغيّر الذكاء الاصطناعي اختيار المواد والتنبؤ بالفشل في أنابيب مقاومة للتآكل

كيف تُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً في اختيار المواد والتنبؤ بالفشل للأنابيب المقاومة للتآكل

بالنسبة للمهندسين ومديري المصانع وأخصائيي التآكل، فإن اختيار السبيكة المناسبة لنظام الأنابيب كان دائمًا عملية حسابية عالية المخاطر. عادةً ما يعتمد هذا الإجراء على أدلة التآكل المنشورة، وبيانات المصنّع، والخبرة الميدانية، وهامش أمان كبير. في الوقت نفسه، تعتمد تنبؤات الفشل غالبًا على عمليات التفتيش الروتينية، وهي وسيلة دفاعية ردة فعل وقد تكون غير كاملة في بعض الأحيان.

اليوم، تُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) وتفرعه التعلم الآلي (ML) تغييرًا جوهريًا في هذا المجال. فهما لا يحلان محل الحكم الهندسي، بل يعززانه بقوة تنبؤية ورؤى قائمة على البيانات لم تكن ممكنة من قبل. والتحول هو من التنبؤ القائم على الخبرة تقدير إلى التنبؤ القائم على البيانات تنبؤ .

1. إحداث ثورة في اختيار المواد: من المخططات الثابتة إلى النماذج الديناميكية

الطريقة القديمة التي تعتمد على الرجوع إلى مخطط التآكل المتساوي لكيماوي واحد عند درجة حرارة ثابتة تُستبدل الآن بالتحليل متعدد الأبعاد.

• معالجة ما كان يُعتبر غير قابل للمعالجة يمكن للنماذج الاصطناعية استيعاب وربط مجموعات ضخمة ومتنوعة من البيانات: كيمياء تدفق العمليات الدقيقة (بما في ذلك الشوائب النزرة مثل الكلوريدات أو الكبريتيدات)، ودورات درجة الحرارة/الضغط التشغيلية، والبيانات البيئية المحلية، وتقارير الفشل التاريخية من خدمات مشابهة، وسجلات أداء المواد في العالم الحقيقي من آلاف التركيبات.

• التنبؤ في "المناطق الرمادية": في الحالات الحدية حيث يبدو أن عدة سبائك مناسبة (مثل الاختيار بين سبائك 316L المقاومة للصدأ، و2205 دوبلكس، و904L)، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل التفاعلات الدقيقة بين المتغيرات. ويمكنه التنبؤ، على سبيل المثال، بكيفية تسبب ارتفاع بدرجة حرارة قدرها 5°م مقترنًا بتقلبات معينة في درجة الحموضة (pH) في دفع إحدى السبائك نحو عتبة التآكل النقرة، بينما تظل الأخرى مستقرة.

• التحسين بناءً على التكلفة الإجمالية مدى العمر الافتراضي: لم يعد الاختيار يعتمد فقط على تكلفة المادة الأولية. يمكن للنماذج الاصطناعية دمج متغيرات مثل فترات الصيانة المتوقعة، وتوفر خبرات اللحام، والتباين المستقبلي في المواد الخام، لتوصية بالسبيكة ذات أقل تكلفة إجمالي تكلفة الملكية على مدى أفق زمني مدته 25 عامًا، وليس فقط الخيار الأرخص في البداية.

3. تنبؤ فشل الشحن الفائق: من الفحوصات المجدولة إلى التشخيص الدقيق

إن النموذج القياسي يتحول من "الكشف والإصلاح" إلى "التنبؤ والوقاية".

• ربط الإشارات الضعيفة: تتفوق الذكاء الاصطناعي في تحديد الأنماط التي يغفلها البشر. من خلال تحليل مستمر للبيانات المستمدة من أجهزة الاستشعار المتسلسلة (درجة الحموضة، التوصيلية، جهد الأكسدة-الاختزال)، وأجهزة استشعار التآكل (مقاومة القطبية الخطية، المقاومة الكهربائية)، وحتى الفحص غير التدميري (قياسات السُمك بالموجات فوق الصوتية، الانبعاثات الصوتية)، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف البصمات الأولية لنمط معين من حالات الفشل. على سبيل المثال، قد يربط نمطًا محددًا من الضوضاء الكهروكيميائية ببدء تآكل الشقوق تحت غلاف عازل.

• تقنية النموذج الرقمي التوأمي: هذه هي تطبيق رئيسي. إن "النموذج الرقمي المزدوج" هو نموذج افتراضي حي يُغذّى بالبيانات للنظام الأنبوبي الفعلي. يقوم الذكاء الاصطناعي باستمرار بمقارنة بيانات المستشعرات في الوقت الفعلي من المنشأة مع الأداء المتوقع للنموذج المزدوج. وتُشير الانحرافات عن هذا الأداء إلى مشكلات محتملة — مثل تسارع معدلات التآكل الموضعي في جزء معين من الأنبوب — قبل وقت طويل من اكتشافها عبر فحص يدوي، مما يسمح بالتدخل المستهدف.

• تحليل الصور لبيانات الفحص: يمكن للرؤية الحاسوبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل آلاف الصور من عمليات الفحص البصري عن بعد (RVI)، أو الطائرات المُسيرة، أو الزواحف الروبوتية. ويمكنه التعرف تلقائيًا على أنواع التآكل (التآكل الناتئ مقابل الترقق الموحّد) وتصنيفها، وقياس أطوال الشقوق، ومتابعة تطور العيوب بمرور الوقت بدقة تفوق البشر، مما يُحرر الخبراء ليتفرغوا للتحليلات ذات المستوى الأعلى.

التطبيقات العملية والفوائد الملموسة

• الفحص القائم على المخاطر (RBI) 2.0: يقوم الذكاء الاصطناعي بتحديد أولويات مواقع التفتيش وتواتره بشكل ديناميكي بناءً على حسابات المخاطر الفعلية والآنية، بدلاً من الجداول الثابتة. وتُركّز الموارد على 5٪ من الأنابيب التي يحتمل فشلها، وليس على توزيعها بالتساوي عبر 100٪.

• تسريع تحليل السبب الجذري: بعد حدوث عطل، يمكن للذكاء الاصطناعي فحص سريع لسنوات من بيانات التشغيل لتحديد مجموعة العوامل الأكثر احتمالاً التي أدت إلى الحدث، مما يقلل بشكل كبير من وقت التحقيق.

• دعم تطوير سبائك جديدة: بالنسبة لعلماء المواد، يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح تركيبات سبائك جديدة من خلال التنبؤ بخصائص مقاومة التآكل استناداً إلى التركيب العنصري ومحاكاة البنية المجهرية، ما يسرع من البحث والتطوير لأصناف الجيل القادم.

القيود الحالية وعامل الإنسان

من المهم الحفاظ على النظرة المتوازنة:

• إدخال بيانات رديئة يعني نتائج رديئة: توقعات الذكاء الاصطناعي تعتمد فقط على جودة البيانات التي تم تدريبه عليها. فالبيانات التاريخية غير الكاملة أو المتحيزة أو ذات الجودة المنخفضة تؤدي إلى نتائج غير موثوقة.

• معضلة "الصندوق الأسود": بعض نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة لا تفسر بسهولة لماذا توصلوا إلى استنتاج. بالنسبة للمقررات الحرجة المتعلقة بالسلامة، يحتاج المهندسون إلى أسباب قابلة للفهم، وهي مجال تُعرف بـ"الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)" الذي يشهد تطورًا سريعًا.

• المهندس الذي لا يمكن الاستغناء عنه: الذكاء الاصطناعي أداة قوية، وليس بديلاً. فهو يقدّم خيارات واحتمالات، لكن اتخاذ القرار النهائي بشأن اختيار المواد، وتطبيق هوامش الأمان، والمسؤولية الأخلاقية، يبقى منوطًا بالمهندس المؤهل. ويُعنى الذكاء الاصطناعي بالتعرف على الأنماط، بينما يُعنى المهندسون بالحكم والتأويل والسياق والخبرة.

الخلاصة: شراكة قوية لتعزيز المتانة

الذكاء الاصطناعي ليس مفهوماً مستقبلياً في هندسة التآكل؛ بل هو أداة تشغيلية تجعل أنظمة الأنابيب المقاومة للتآكل أكثر موثوقية وأماناً واقتصادية. وهو يغيّر دور الخبير من جامع بيانات وفاعل رد فعل إلى محلل استراتيجي وصاحب قرارات.

المستقبل يخص المهندسين القادرين على الاستفادة من هذه الرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي—ومزجها مع معرفة عميقة بخصائص المواد وخبرة عملية في الميدان—من أجل تحديد المواد بدقة لم يسبق لها مثيل والتنبؤ بالأعطال قبل حدوثها. إن الشراكة بين الخبرة البشرية والذكاء الاصطناعي تُرسخ معيارًا جديدًا لسلامة الأصول في أكثر البيئات التشغيلية صرامة.