风险评估:AI如何融入管道维护

人工智能从玩具到石油钻井平台，人工智能已经渗透到社会的方方面面。COVID-19大流行在某种程度上为人工智能以更全面的方式融入不同的工业和技术部门铺平了道路，例如非开挖技术．

考虑到人类容易生病和随之而来的缺勤，人工智能的加入是不可避免的。

但是，人工智能能否有效地融入管道非开挖领域风险评估?

我们认为，人工智能和人类智能可以结合起来，为管道管理创建智能风险评估。

管道维修问题

的问题管道维修是一个持续的问题，每年花费数百万美元的维修，浪费资源和浪费业务时间。

它也被称为定时炸弹，考虑到地下管道的状况，这是正确的其中一些已经远远超过了使用寿命，遥不可及，消失在地下迷宫中。

解决这个问题并不简单，在短时间内根据现有数据要求答案是不公平的。

人工智能如何解决管道风险评估

先进的管道检测工具使管道检测变得更加容易，因为它们可以远程操作，并可以检测肉眼可能忽略的缺陷。（小测验:关于爬行机器人的一切- 12个问题来测试你的飞行员威力)。

然而;分析数据是一个耗时的过程，尤其是当涉及到大量数据时。

据迈克·鲁森说， WinCan公司总经理，闭路监控系统检查使用人工智能可以以更快的速度和更准确的速度检查数据，并在检查过程中帮助现场操作人员进行更准确的观察。

人工智能经过训练，能够识别出需要人类关注的问题的模式，并能够同时分析大量数据。

管道检测AI能够通过扫描整个可用数据来识别管道中的缺陷中央电视台检查。

与专家分析师在投入大量时间后可以分析的相对较少的数据相比，使用人工智能进行缺陷检测所需的时间要少得多，而且更准确。

由于使用人工智能进行的分析是完整的，它有助于管道维护检查员和操作人员查明缺陷的确切位置，防止代价高昂的错误。

POSM软件公司CEO菲尔·坎农说他指出，人工智能将通过减少缺陷识别和编码过程中的人的主观性，使缺陷的识别和编码更加一致。

人工智能技术还应该能够复制NASSCO开发的特定编码系统，即管道评估认证计划(PACP)。

编码系统为识别、记录、评估和管理管道问题(如变质、缺陷和变形)的方法提供了标准化、便捷性和一致性。

通过识别缺陷、在视频中注释它们、对管道健康状况进行分级并根据PACP要求生成报告，集成AI可以自动化风险评估过程。

利用人工智能的风险评估技术

为了理解人工智能如何有利于风险评估，我们将提到一个这样的平台。

它将让我们深入了解人工智能如何通过在一个平台上处理多个方面来提高组织的能力。

风险情报平台(RIPL)是美国创新公司开发的一款软件，通过整合来自不同来源的海量数据，如PODS(管道开放数据标准)、GIS (地理信息系统)、ArcGIS和其他相关地理空间数据库。

它还有助于促进法规遵从性，并通过提供深入的风险分析来允许主动的管道风险管理。

根据他们的数据表RIPL的主要好处包括(逐字写):

数据集成

可容纳各种分发和运营商管道数据，最大限度地减少获取、组织和验证信息所花费的时间。将所有来源的大量数据引入单个数据存储库。

遵从性解决方案

支持法规遵从性，并提供从源数据到最终结果的审计路径。促进法规遵从预防和缓解措施(P&MM)的要求，并通过各种风险减少提供积极的风险管理“如果……怎么办?”“场景功能。

数据一致性

按时间管理巡检数据。多种异常特征的可视化报告，线性图和GIS。零售及结盟ILI (在线检查)数据，并允许与其他关键完整性数据进行比较。

风险评估及分析

威胁筛选分析和定量/定性风险排名，以确定检查活动的优先次序和监测。

强大的直接评估工具

用于外腐蚀、内腐蚀和应力腐蚀评定。整合数据以确定HCA(栖息地保护评估)和评估区域，对评估数据进行分类，对挖掘地点进行优先排序，并分析数据以确定剩余的活的和/或重新评估的时间间隔。

坚持不懈的支持、培训和执行

支持RIPL和System Analyzer的实现、配置和数据分析。

最终的想法

现在，人工智能在几乎所有类型的行业都取得了巨大的进步，是时候让非开挖管道承包商将其纳入他们的系统。

人工智能进行管道风险评估的最终目的是在问题到达我们之前找到问题。取代人工智能不应该是目标，因为人工输入是无价的。

完全屈服于人工智能技术将需要很多年，事实上，甚至可能不现实。毕竟，人工智能是一台机器，它没有自己的智能。

它使用的是人类的智能，毕竟，人类会犯错。