Milyen tényezők befolyásolják a tengeri karácsonyfa rendszerének megbízhatóságát és a várható meghibásodás idejét?

A tengeri karácsonyfa rendszerek megbízhatóságának előrejelzése és a hibák előfordulásának figyelembevételével történő karbantartási stratégiák kidolgozása kulcsfontosságú a megbízható működés fenntartása érdekében. A rendszerek megbízhatóságának csökkenése az interakciók és a különböző komponensek közötti összefüggések hatására gyorsabb ütemet vehet, és ez alapvetően befolyásolhatja a rendszer várható élettartamát. Az elektronikus vezérlőrendszer és a hidraulikus rendszer közötti kölcsönhatásokat figyelembe véve a rendszer megbízhatósága jelentős mértékben romolhat, ami közvetlenül befolyásolja az eszköz meghibásodásához szükséges idő előrejelzését.

A különböző komponensek megbízhatósága, mint például a hidraulikus szivattyú (A-pump és B-pump) és a szelepek, alapvetően eltérhetnek attól függően, hogy figyelembe vesszük-e az interakciókat. A megbízhatóság csökkenése a rendszer összefüggéseiben gyorsulhat, és az interakciók figyelembevételével az előrejelzés pontosabbá válik. A szelepek megbízhatóságának degradációja például egyértelműen gyorsul, ha az elektronikus vezérlőrendszer és a hidraulikus rendszer közötti interakciók hatásait is számításba vesszük.

A rendszer élettartamának előrejelzésében az RUL (Remaining Useful Life) fontos szerepet játszik. Az RUL számítása a megbízhatóság csökkenéséből és a meghibásodási küszöb figyelembevételével történik. A tengeri karácsonyfa rendszer esetében a meghibásodási küszöb 0,2 értékre van beállítva. Az előrejelzett RUL, amely az össz-megbízhatóság alapján kerül kiszámításra, egyre közelebb kerül a valós értékekhez, ha figyelembe vesszük az interakciókat. A hagyományos előrejelzési módszerek gyakran pontatlanok voltak, de az interakciók figyelembevételével történő becslés sokkal megbízhatóbb eredményekhez vezet.

A küszöbértékek változtatásának hatása, vagyis a különböző küszöbértékekre alapozott érzékenységi elemzés is fontos szerepet játszik a rendszer RUL előrejelzésében. A küszöbértékek változtatása nem okoz drámai eltéréseket az RUL-ban, ha a változtatások nem lépik túl az elfogadható mértéket (például 0,1 és 0,3 között). Az érzékenységi elemzés eredményei azt mutatják, hogy a küszöb kis mértékű változtatása nem befolyásolja drámaian az RUL előrejelzését, ami az RUL számításának stabilitásáról tanúskodik.

A rendszerek megbízhatósági előrejelzésének egyik fontos aspektusa az bizonytalanság kezelése. A meghibásodás előrejelzésére szolgáló módszerek a Bayesián alapulnak, amelyek valószínűségi eredményeket adnak. A becsült megbízhatóság értéke nem egy fix szám, hanem egy várható érték, amely körül bizonytalanságok vannak. A különböző eloszlások figyelembevételével az előrejelzett megbízhatóság az évek előrehaladtával fokozatosan csökkenhet. A 2., 4., 6. és 8. évben végzett elemzések eredményei azt mutatják, hogy az eszköz megbízhatósága jelentősen csökken, és a becsült megbízhatóság elmozdul a kisebb értékek felé. Az ilyen típusú bizonytalanságok figyelembevétele kulcsfontosságú a pontos karbantartási stratégia kidolgozásában.

A környezeti hatások, mint például a viharok, földrengések vagy cunamik, szintén befolyásolhatják a rendszer működését és megbízhatóságát. Az ilyen események gyorsíthatják a rendszer degradációját, mivel a külső hatások megváltoztatják a teljesítménymutatók alapját képező paramétereket. Ezért rendkívül fontos, hogy a karbantartási és megbízhatósági előrejelzéseket rugalmasan alakítsák a váratlan környezeti hatások figyelembevételével, hogy a rendszer hosszú távú megbízhatóságát biztosítani lehessen.

Hogyan javítható a korróziós előrejelzés az alámerült csövek adatainak feldolgozásával?

A korróziós előrejelzés előnyeinek maximalizálása érdekében a kutatás célja a különböző adatfeldolgozó és előrejelző módszerek alkalmazása, különös figyelmet fordítva az adathiányok kezelésére. Az LSTM (Long Short-Term Memory) hálózatok alkalmazása az időbeli előrejelzésekre különösen ígéretes, mivel képesek kezelni a különböző típusú adatmegszakításokat, és pontos előrejelzéseket adhatnak a korrózió mértékére vonatkozóan. Az alapadatoknak számos olyan hiányossága lehet, amely megnehezíti az ipari alkalmazásokat, és ezért a korrózió előrejelzése egyre nagyobb figyelmet kap.

A kutatás során egy olyan módszert dolgoztak ki, amely lehetővé teszi a hiányos adatok kezelését, azáltal, hogy a meglévő adatokat úgynevezett "enhanced data" (továbbfejlesztett adatok) segítségével pótolják. Az adatok többsége (80%-a) a tanulóhalmazban szerepel, míg a fennmaradó 20%-ot tesztelésre használják. Az egy rétegű LSTM-hálózat választása biztosítja, hogy az előrejelzések megfelelő pontossággal és sebességgel történjenek meg. A tanulási folyamatok során figyelembe vették az adatok szóródását és az azokra vonatkozó hibahatárokat, hogy minél pontosabb előrejelzést adjanak a korrózióval kapcsolatosan.

Az előrejelzés során alkalmazott LSTM hálózat különböző tesztelési metódusokkal és adatfeldolgozó technikákkal került összehasonlításra. Ezek közé tartozott például az ARIMA modell enhanced data-val való alkalmazása, illetve az LSTM-hálózatok különböző adattípusokkal (átlagosan kitöltött vagy hiányos adatok törlésével). A modell sikerességét négy mérőszám alapján értékelték: átlagos abszolút hiba (MAE), négyzetes átlagos hiba (MSE), gyökös négyzetes átlagos hiba (RMSE) és az átlagos abszolút százalékos hiba (MAPE).

A kutatás eredményei alapján az előrejelzés pontossága a legmagasabb volt a javasolt módszer alkalmazásával. A számított hibák – a MAE 0,2307, az MSE 0,1967, az RMSE 0,4435 és a MAPE 0,5736 – az összes modellel összevetve kiemelkedtek. Ezzel szemben az ARIMA és az LSTM különböző variációi magasabb hibákat mutattak. Fontos megjegyezni, hogy a javasolt módszer alkalmazása, bár némileg lassította a futtatási időt, mindössze 10-40 másodperces többletet jelentett a futtatásban, miközben jelentősen javította az előrejelzés pontosságát.

A kutatás azt is demonstrálja, hogy bár a futtatási idő növekedhet, ha a hiányos adatokat speciális módszerekkel kezeljük, a várható előnyök, például a biztonsági értékelés és a karbantartás hatékonyságának javítása, messze meghaladják az időbeli költségeket. A legjobb eredményeket akkor érhetjük el, ha a különböző módszerek kombinálásával maximalizáljuk az előrejelzés pontosságát és megbízhatóságát, miközben a futtatási idő a lehető legkisebb mértékben nő.

A modellek előnyei és hátrányai között való tájékozódás elengedhetetlen, különösen akkor, amikor az ipari alkalmazásokban a biztonság és a gazdaságosság egyaránt kulcsfontosságú. Az adatfeldolgozó és előrejelző technikák folyamatos finomítása hozzájárulhat ahhoz, hogy a jövőben még hatékonyabban kezelhessük a korróziós problémákat a csövek és más ipari rendszerek karbantartásában.