En combinant l'expertise de spécialistes en IA et d'experts en courants de Foucault, Eddyfi Technologies a créé un modèle d'apprentissage automatique capable d'analyser les données générées par les inspections de tubulures. Concrètement, ce modèle peut reproduire une chaîne de traitement complexe comprenant une combinaison de mise à l'échelle, de filtres et de mélange de canaux. Il peut analyser toutes les fréquences des canaux absolus et différentiels en même temps et les combiner pour amplifier le signal des défauts tout en minimisant le bruit et les autres signaux indésirables, ce qui permet aux inspecteurs de gagner en efficacité et d'améliorer la fiabilité des données.
Figure 1 : Instrument Ectane®
Les outils de détection conventionnels basés sur des règles définies par l'utilisateur sont disponibles depuis un certain temps et font même partie des procédures normalisées sur le marché nucléaire. Ces systèmes basés sur des règles présentent des limites qui sont surmontées par l'IA.
.jpeg?width=500&height=375&name=Ectane%203%20%2B%20IRIS%20(4).jpeg)
Figure 2 : Inspection d'un échangeur de chaleur avec l'Ectane d'Eddyfi Technologies
De bonnes régions de tubes sont essentielles pour la détection des indications et dépendent de la détection correcte des points de repère. Les outils conventionnels de détection de repères sont limités et ne peuvent pas déterminer avec précision la largeur d'une plaque de support ou d'une plaque tubulaire dans tous les contextes. Si la longueur d'une plaque de support n'est pas bien définie, un système d'analyse n'appliquera pas l'algorithme approprié, éventuellement basé sur un canal mixte, pour analyser les données à proximité de la plaque. Une détection de repères basée sur l'IA résout ce problème car elle peut marquer avec précision la longueur, que la vitesse de traction soit constante ou non.
Vous voulez voir Magnifi® en action? Regardez cette session pause-café pour découvrir comment ses nouvelles fonctionnalités peuvent simplifier vos inspections de tubes et augmenter l'efficacité!
La détection basée sur des règles peut se faire en plaçant des cases et des seuils sur le Lissajous, afin de circonscrire la zone où un défaut peut être trouvé. Cependant, cette façon de procéder est également limitée. Les boîtes de détection peuvent être très difficiles à ajuster, et des réajustements peuvent être nécessaires pour maintenir une détection acceptable sur l'ensemble de l'échangeur de chaleur. Bien que cet outil soit parfois utile, il est difficile à utiliser efficacement et sa mise en place prend beaucoup de temps. La détection par IA n'a pas ces limitations et peut détecter des défauts même s'il y a une dérive du signal ou si l'amplitude des défauts n'atteint pas tout à fait les limites d'un seuil.
Vous souhaitez savoir comment la technologie d'inspection de tubes par courants de Foucault basée sur l'IA d'Eddyfi Technologies peut jouer un rôle dans vos inspections de tubes d'échangeurs de chaleur? Apprenez-en plus dans cet article, et contactez-nous pour être en contact avec nos experts en tubes et rester au-delà des courants.