Durch die Kombination des Fachwissens von KI-Spezialisten und Wirbelstromexperten hat Eddyfi Technologies ein Modell für maschinelles Lernen entwickelt, das in der Lage ist, die bei Rohrinspektionen anfallenden Daten zu analysieren. In der Praxis kann dieses Modell eine komplexe Verarbeitungskette nachbilden, die eine Kombination aus Skalierung, Filtern und Kanalmischung umfasst. Es kann alle Frequenzen der Absolut- und Differenzkanäle gleichzeitig analysieren und kombinieren, um das Fehlersignal zu verstärken und gleichzeitig das Rauschen und andere unerwünschte Signale zu minimieren.
Abbildung 1: Ectane®-Instrument
Herkömmliche Erkennungsinstrumente, die auf benutzerdefinierten Regeln basieren, sind seit einiger Zeit verfügbar und sogar Teil der standardisierten Verfahren auf dem Nuklearmarkt. Diese regelbasierten Systeme haben Einschränkungen, die durch KI überwunden werden.
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Abbildung 2: Wärmetauscherinspektion mit Eddyfi Technologies Ectane
Gute Rohrbereiche sind für die Erkennung von Indikationen unerlässlich und hängen von der korrekten Erkennung von Orientierungspunkten ab. Herkömmliche Tools zur Erkennung von Orientierungspunkten sind begrenzt und können die Breite einer Trägerplatte oder eines Rohrbodens nicht in allen Fällen genau bestimmen. Wenn die Länge einer Stützplatte nicht genau definiert ist, wendet ein Analysesystem nicht den richtigen Algorithmus an, der möglicherweise auf einem gemischten Kanal basiert, um die Daten in der Nähe der Platte zu analysieren. Eine KI-basierte Markierungserkennung löst dieses Problem, da sie die Länge unabhängig von einer konstanten Ziehgeschwindigkeit genau markieren kann.
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Die regelbasierte Erkennung kann durch das Setzen von Kästchen und Schwellenwerten auf den Lissajous erfolgen, um den Bereich einzugrenzen, in dem ein Fehler gefunden werden kann. Aber auch diese Vorgehensweise hat ihre Grenzen. Die Erkennungsfelder können sehr schwierig einzustellen sein, und es können Nachjustierungen erforderlich sein, um eine akzeptable Erkennung über den gesamten Wärmetauscher zu erhalten. Obwohl dieses Werkzeug manchmal nützlich ist, ist es schwierig, es effektiv zu nutzen, und es dauert lange, es einzurichten. Die AI-Erkennung hat diese Einschränkungen nicht und kann Defekte auch dann erkennen, wenn das Signal driftet oder die Amplitude der Defekte nicht ganz die Grenzen eines Schwellenwertes erreicht.
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