مقدمه

تجهیزات دوار و توربوماشین‌ها مانند توربین‌های گاز، کمپرسورها و پمپ‌ها، اجزای حیاتی در صنایع مختلف از جمله نفت و گاز، نیروگاه‌ها و صنایع پتروشیمی محسوب می‌شوند. عملکرد این تجهیزات باید به‌طور مداوم تحت نظارت و ارزیابی قرار گیرد تا از بهره‌وری بالا، کاهش هزینه‌های تعمیر و افزایش ایمنی اطمینان حاصل شود. یکی از فناوری‌های نوظهور که به بهبود فرآیند تست و ارزیابی این تجهیزات کمک می‌کند، هوش مصنوعی (AI) است.

هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های تست، شبیه‌سازی عملکرد، پیش‌بینی خرابی‌ها و بهینه‌سازی فرآیند نگهداری، دقت و سرعت تست تجهیزات دوار را افزایش دهد. در این مقاله، به بررسی کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در تست و ارزیابی توربوماشین‌ها می‌پردازیم.

۱. تحلیل داده‌های تست و شناسایی الگوها

در روش‌های سنتی، تست تجهیزات دوار شامل اندازه‌گیری ارتعاشات، فشار، دما و سایر پارامترهای عملکردی است. این داده‌ها معمولاً توسط مهندسان تحلیل شده و مشکلات احتمالی شناسایی می‌شوند. اما این فرآیند زمان‌بر و وابسته به تجربه انسانی است.

هوش مصنوعی، به‌ویژه یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning)، می‌توانند با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های تست:

• الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کنند.
• رفتار غیرعادی و نشانه‌های اولیه خرابی را تشخیص دهند.
• مشکلات پیچیده‌ای که در تحلیل سنتی نادیده گرفته می‌شوند، آشکار کنند.

مثال کاربردی:

در یک نیروگاه، یک مدل هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های ارتعاشی یک توربین گاز توسعه داده شد. این مدل توانست ۶ ماه قبل از وقوع یک خرابی اساسی، نشانه‌های اولیه آن را شناسایی کند که در روش‌های سنتی قابل تشخیص نبود.

۲. پیش‌بینی خرابی‌ها و نگهداری پیش‌بینانه

یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در تست تجهیزات دوار، نگهداری پیش‌بینانه (Predictive Maintenance) است. در این روش، مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های تاریخی و حسگرهای آنلاین، زمان احتمالی خرابی یک قطعه را تخمین می‌زنند.

مزایای این روش:

• کاهش توقف‌های ناگهانی و افزایش بهره‌وری
• کاهش هزینه‌های تعمیر و نگهداری
• افزایش عمر مفید تجهیزات

مثال کاربردی:

یک شرکت فعال در صنعت نفت و گاز با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی و داده‌های ارتعاشی، توانست زمان دقیق تعویض یاتاقان‌های یک کمپرسور گاز را پیش‌بینی کند و از یک خرابی بزرگ و هزینه‌بر جلوگیری کند.

۳. بهینه‌سازی فرآیند تست و کالیبراسیون تجهیزات

تست و کالیبراسیون تجهیزات دوار معمولاً شامل تنظیم پارامترهای عملیاتی مختلف است تا از عملکرد بهینه اطمینان حاصل شود. این فرآیند می‌تواند بسیار پیچیده و زمان‌بر باشد.

هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Optimization Algorithms):

• فرآیند تست را سریع‌تر و دقیق‌تر کند.
• مقدار بهینه پارامترهای عملیاتی را مشخص کند.
• خطای انسانی در تنظیمات تست را کاهش دهد.

مثال کاربردی:

یک شرکت تولیدکننده توربین، با استفاده از هوش مصنوعی و شبیه‌سازی‌های مبتنی بر دوقلوی دیجیتال، توانست فرآیند تست توربین‌های جدید را تا ۳۰٪ سریع‌تر انجام دهد و هزینه‌های تست را کاهش دهد.

۴. شبیه‌سازی و تست مجازی با استفاده از دوقلوی دیجیتال

دوقلوی دیجیتال (Digital Twin) یکی از فناوری‌های نوین است که به کمک هوش مصنوعی و داده‌های بلادرنگ، یک مدل مجازی از تجهیزات واقعی ایجاد می‌کند.

این مدل دیجیتال می‌تواند:

• عملکرد تجهیزات را تحت شرایط مختلف شبیه‌سازی کند.
• تست‌های مجازی برای ارزیابی سناریوهای مختلف انجام دهد.
• پیش از اجرای تست‌های واقعی، مشکلات احتمالی را شناسایی کند.

مثال کاربردی:

یک شرکت تولیدکننده کمپرسورهای صنعتی از دوقلوی دیجیتال برای پیش‌بینی عملکرد کمپرسورها قبل از تست فیزیکی استفاده کرد. این روش باعث شد عیوب طراحی در مرحله شبیه‌سازی شناسایی شوند و هزینه‌های اصلاح بعدی کاهش یابد.

در این رابطه: دوقلوی دیجیتال و نقش آن در تجهیزات دوار، از جمله توربین‌های گاز و کمپرسورها

۵. پردازش تصویر برای تحلیل تست‌های غیرمخرب (NDT)

در روش‌های تست غیرمخرب (NDT) مانند تصویربرداری حرارتی، اولتراسونیک و تحلیل موج‌های آکوستیک، حجم زیادی از داده‌های تصویری تولید می‌شود که تحلیل آن‌ها به‌صورت دستی دشوار است.

هوش مصنوعی، به‌ویژه پردازش تصویر (Computer Vision)، می‌تواند:

• تصاویر تست را به‌صورت خودکار تحلیل کند.
• ترک‌های میکروسکوپی، فرسایش و عیوب ساختاری را شناسایی کند.
• دقت و سرعت تست‌های غیرمخرب را افزایش دهد.

مثال کاربردی:

یک شرکت هوافضا از الگوریتم‌های پردازش تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی برای تحلیل تصاویر اولتراسونیک پره‌های توربین استفاده کرد. این روش باعث شد دقت تشخیص ترک‌ها تا ۴۰٪ افزایش یابد.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی در حال تغییر روش‌های تست و ارزیابی تجهیزات دوار و توربوماشین‌ها است. با تحلیل داده‌های تست، پیش‌بینی خرابی‌ها، بهینه‌سازی فرآیندها و استفاده از دوقلوی دیجیتال، می‌توان عملکرد تجهیزات را بهبود بخشید، هزینه‌ها را کاهش داد و از خرابی‌های ناگهانی جلوگیری کرد.

با پیشرفت فناوری‌های هوش مصنوعی، انتظار می‌رود که این روش‌ها در آینده به استانداردی برای تست و نگهداری تجهیزات صنعتی تبدیل شوند.

در این رابطه: دریافت پایان‌نامه‌های دکترا دانشگاه ETH زوریخ در حوزه توربوماشین‌ها