Forudsigelig automatisk korrosions håndtering (PACMAN)

Innovation

Håndtering af offshore korrosion er et emne, der er stærkt reguleret og kombineret med adskillige industristandarder, der skal følges for at sikre aktivernes strukturintegritet. Alligevel, mens, og måske endda på grund af disse reglementer, er den nuværende proces med korrosionshåndtering for offshore aktiver stadig tidskrævende, ustruktureret, ineffektiv og ret subjektiv

PACMAN-projektet udvikler og demonstrerer anvendelsen af predictive corrosion management. Drivkraften i dette projekt er at reducere antallet af manuelle timer, idet dette i dag gør detektion af korrosion for tidskrævende. Værktøjerne til at kunne gøre dette er: automatisk positionsmærkning, forbedret korrosionsdetektering gennem mere avanceret kamerateknologi, forbedrede maskinindlæringsmetoder til visuel detektion af korrosion i 2D-billeder og automatisk overførsel af 2D-billedkorrosionsresultater til en 3D-fortolkning for mere effektiv håndtering af disse korrosionsresultater. Alle disse værktøjer bruges i den forudsigelige korrosionshåndtering, som i det væsentlige handler om klassificering af hvor alvorlig ​​den fundne korrosion er.

Projektbeskrivelse

Projektet involverer udvikling og modning af en automatisk korrosionsdetektion og forudsigelsesprogram. Programmet skal via AI og machine learning være i stand til at udføre autonome korrosionsforudsigelser baseret på adskillige input, både i form af billeder og sensorteknologi.

Projektet er delt op i 8 arbejdspakker, hver den vittigste tekniske udvikling er i arbejdspakke 1 Position technology, arbejdspakke 2 Corrosion detection technologies, arbejdspakke 4 Predictive methods and classification, og arbejdspakke 5 Software architecture and infrastructure.

Semco Maritime har allerede stået i spidsen for et tidligere projekt, ACM (Automatic Corrosion Management), hvor et proof-of-concept korrosionsdetektionsprogram er blevet udviklet. Det er målet med dette projekt at 1) modne proof-of-concept programmet til et højere teknologisk niveau, TRL, og 2) udvide og forsætte med at udvikle på allerede identificerede nøgleapplikationer.

Inden for projektet er hele værdikæden repræsenteret. Semco Maritime er leder og leverandør af løsningen, AAU udfører positioneringsteknologier, IPU udfører detektion, forudsigelse og3D billeddannelsessoftware, MM Survey udfører billedbehandlings- og datalagringsplatform, og TREFOR El-net er slutkunden. Derfor er Semco Maritime ansvarlig for den nye, bæredygtige og digitaliserede proces for korrosionsbearbejdning, mens IPU, MM Survey og TREFOR skal rådgive om en værdiskabende løsning.

8
9

 

Key figures

Periode:
2022 - 2024
Bevillingsår:
2021
Egen finansiering:
6,05 mio.
Støttebeløb:
9,77 mio.
Støtteprocent:
62 %
Projektbudget:
15,81 mio.

Kategori

Program
EUDP
Fælles overordnet teknologiområde
Vind
Keywords
Data, digitalisering og automatisering Kunstig intelligens / maskinlæring
Projekttype
Udvikling Demonstration
Journalnummer
64021-2072

Deltagere

SEMCO Maritime (Main Responsible)
Partner og Økonomi
Partner Tilskud Eget bidrag
SEMCO Maritime 1.10 mio. 1.66 mio.
IPU 3.59 mio. 2.39 mio.
Aalborg Universitet (Fredrik Bajers Vej) 2.67 mio. 0.30 mio.
MM SURVEY ApS 1.77 mio. 1.18 mio.
Energy Cluster Denmark 0.52 mio. 0.35 mio.
TREFOR El-net 0.12 mio. 0.18 mio.

Kontakt

Kontakperson
Alexia Jacobsen
Adresse

Esbjerg Brygge 30
6700 Esbjerg
Tlf.: +45 30 16 66 57