طراحی مدل هوشمند پیش بینی خوردگی در خطوط لوله انتقال نفت و گاز با استفاده از یادگیری ماشین و بهینه سازی چندهدفه

خوردگی در تجهیزات و خطوط لوله صنعت نفت و گاز یکی از مهم ترین چالش های بهره برداری محسوب می شود و منجر به کاهش قابلیت اطمینان، افزایش توقفات عملیاتی و تحمیل هزینه های سنگین نگهداری و تعمیرات می گردد. این پژوهش با هدف ارائه یک چارچوب هوشمند برای پیش بینی نرخ خوردگی و بهینه سازی تصمیمات مربوط به نگهداری پیشگیرانه، از مدل های یادگیری ماشین و الگوریتم های بهینه سازی چندهدفه بهره گرفته است. در این مطالعه ابتدا مجموعه ای از داده های عملیاتی شامل دما، فشار، سرعت سیال، اسیدیته، ویژگی های محیطی و ترکیبات شیمیایی گردآوری شده و پس از پیش پردازش، چندین مدل یادگیری ماشین آموزش داده شد. ارزیابی مدل ها بر اساس شاخص های خطا نشان داد که مدل XGBoost با دقت بالا قادر است رفتار پیچیده و غیرخطی خوردگی را پیش بینی کند. سپس خروجی مدل منتخب در یک الگوریتم بهینه سازی چندهدفه مبتنی بر NSGA-II به کار گرفته شد تا شرایط عملیاتی و اقدامات تعمیراتی بهینه با هدف کاهش هم زمان نرخ خوردگی و هزینه های نگهداری تعیین شود. نتایج بهینه سازی نشان داد که رویکرد پیشنهادی می تواند به کاهش قابل توجه هزینه ها، کاهش توقفات و افزایش قابلیت اطمینان تجهیزات منجر شود. یافته های تحقیق نشان می دهد که ترکیب تحلیل داده، یادگیری ماشین و بهینه سازی تکاملی می تواند ابزاری موثر برای تصمیم سازی در مدیریت خوردگی در صنعت نفت و گاز باشد و امکان توسعه استراتژی های نگهداری هوشمند را برای سازمان ها فراهم کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، خوردگی ، بهینه سازی چندهدفه ، صنعت نفت و گاز ، نگهداری پیش بینانه