1. Kako su optički senzori koji se koriste u nadzoru cevi kotla?
Distribuirana vlakna osjetljivosti na temperaturu (DTS), duljine cijele cijevi, a zvučni senzori identificiraju micrakiranje ranog faze od stresa u stvarnom vremenu u stvarnom vremenu u stvarnom vremenu u stvarnom vremenu ne zahtijevaju da napredne algoritme predviđaju preostali vijek trajanja na osnovu trendova senzora .
2. Koje koristi se nude dronovima za inspekcije kotla?
Dronovi sa 4k kamerama i libranim policama za cijev u nepristupačnim prevođenima.
3. Kako digitalna Twin tehnologija poboljšava održavanje cevi?
Virtualne replike simuliraju termički i mehanički naprezanja pod različitim teretom . prediktivni postupci zatajenja na osnovu scenarija za održavanje . testiraju . validaciju za učinak na 30-40% u nekim instalacijama .
4. Koje su prednosti robotske cevske inspekcijskih sistema?
Magnetni raspuštanje se kreću sa složenim snopovima cijevi dok izvode ut skenične robotike mogu pregledati stotine cijevi i istovremeno stvaraju 3D mape internog pitting-a i erozije . pristupnim inspektorima . podaci automatski se prijavljuju za analizu trenda za analizu trenda .
5. Kako se AI i mašinsko učenje primenjuje na predviđanje kvara epruvete?
Neural networks analyze decades of inspection data to identify failure patterns. Vibration signatures are processed to detect abnormal wear mechanisms. Predictive algorithms recommend optimal maintenance timing. Image recognition classifies different damage types from visual data. These systems achieve >90% tačnost u predviđanju preostalog životnog vijeka .
