{"id":9313,"date":"2025-03-12T11:24:00","date_gmt":"2025-03-12T16:24:00","guid":{"rendered":"https:\/\/iarcor.com\/?p=9313"},"modified":"2025-08-07T10:05:43","modified_gmt":"2025-08-07T15:05:43","slug":"mejora-de-la-evaluacion-directa-direct-assessment-de-la-corrosion-externa-mediante-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/iarcor.com\/pt_br\/mejora-de-la-evaluacion-directa-direct-assessment-de-la-corrosion-externa-mediante-machine-learning\/","title":{"rendered":"Mejora de la evaluaci\u00f3n directa (direct assessment) de la corrosi\u00f3n externa mediante Machine Learning."},"content":{"rendered":"\t\t
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Por L. Barton – Rosen<\/p>

Resumen<\/strong>
Los operadores necesitan mantener sus oleoductos en buen estado, maximizar su vida \u00fatil y controlar los costes. La corrosi\u00f3n externa es una de las principales amenazas a las que se enfrentan los operadores, con un coste anual de millones en identificaci\u00f3n, mitigaci\u00f3n y reparaci\u00f3n. Aunque existen muchos m\u00e9todos para modelizar el crecimiento de las caracter\u00edsticas de la corrosi\u00f3n, la situaci\u00f3n suele ser m\u00e1s complicada en el caso de las tuber\u00edas no raspables (non – piggable).<\/p>

Cuando la inspecci\u00f3n en l\u00ednea (ILI) no es posible, se utilizan modelos basados en el conocimiento que dependen de datos y suposiciones para m\u00faltiples variables. La combinaci\u00f3n de las variables que se cree que contribuyen a la corrosi\u00f3n se conoce como evaluaci\u00f3n directa de la corrosi\u00f3n externa (ECDA). Sin embargo, el ECDA puede requerir a menudo m\u00faltiples iteraciones de costosas excavaciones para llegar a buen puerto.<\/p>

En este art\u00edculo se analiza el uso de la herramienta ROSEN Virtual-ILI (V-ILI) para mejorar el proceso ECDA y se demuestra d\u00f3nde se utiliz\u00f3 V-ILI como arte del proceso ECDA para proporcionar datos de entrada adicionales y una mayor confianza sin necesidad de m\u00e1s excavaciones.<\/p>

1. Introducci\u00f3n<\/strong><\/p>

El proceso ECDA se ha utilizado de muchas formas durante los \u00faltimos 30 a\u00f1os, pero no se incluy\u00f3 en una norma reconocida internacionalmente hasta 2010 (ANSI\/ NACE SP502). Esta norma formaliz\u00f3 el enfoque de ECDA en las cuatro etapas que reconocemos hoy en d\u00eda, basadas en el sencillo bucle de gesti\u00f3n de la integridad de Planificar, Hacer, Comprobar, Actuar:
\u2022 Etapa 1 – Planificar – Preevaluaci\u00f3n:<\/strong> Recopilaci\u00f3n de datos y an\u00e1lisis inicial para decidir los m\u00e9todos de inspecci\u00f3n que se utilizar\u00e1n y, lo que es m\u00e1s importante, si el enfoque ECDA es viable.
\u2022 Etapa 2 – Hacer – Inspecci\u00f3n indirecta:<\/strong> Inspecci\u00f3n indirecta de la tuber\u00eda mediante estudio documental y estudios sobre el terreno para identificar y clasificar los puntos calientes de corrosi\u00f3n externos
\u2022 Etapa 3 – Comprobar – Examen directo:<\/strong> Excavaci\u00f3n en los puntos calientes para confirmar o refutar la presencia de corrosi\u00f3n.
\u2022 Etapa 4 – Actuar – Evaluaci\u00f3n posterior:<\/strong> Revisi\u00f3n de los resultados del proceso ECDA y de la evaluaci\u00f3n de la idoneidad para el servicio\/prop\u00f3sito para generar finalmente la definici\u00f3n del intervalo de reevaluaci\u00f3n. La base del enfoque est\u00e1ndar ECDA es su dependencia de la cantidad de datos y, lo que es m\u00e1s importante, de la calidad de los datos, que es sin duda el eslab\u00f3n d\u00e9bil de la cadena. Como en cualquier modelizaci\u00f3n predictiva, \u00abmalos datos de entrada = mala informaci\u00f3n de salida\u00bb. De ah\u00ed que utilizar el factor de entrada de forma descuidada pueda inutilizar todo el ECDA a ojos de operadores y reguladores. Para mejorar la resoluci\u00f3n de datos del proceso ECDA est\u00e1ndar, se utiliz\u00f3 la inspecci\u00f3n virtual en l\u00ednea (V-ILI) basada en el Almac\u00e9n de Datos de Integridad (IDW) para incorporar los datos recogidos durante muchos a\u00f1os por ILI. V-ILI combina otros datos relevantes, como la pluviometr\u00eda, el tipo de suelo y el revestimiento, con informaci\u00f3n sobre tendencias de corrosi\u00f3n en miles de segmentos de tuber\u00edas almacenados en el IDW. Mediante algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico entrenados en estos datos hist\u00f3ricos, la incorporaci\u00f3n de V-ILI tiene el potencial de reducir sustancialmente la incertidumbre de ECDA al observar el comportamiento de la corrosi\u00f3n en miles de tuber\u00edas piggables similares. Este proceso ampl\u00eda el horizonte de datos, ya que no s\u00f3lo tiene en cuenta los resultados locales de la tuber\u00eda en cuesti\u00f3n, sino tambi\u00e9n el comportamiento de todas las dem\u00e1s tuber\u00edas identificadas en el IDW.<\/p>

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Figura 1: Fundamentos de Virtual-ILI<\/strong><\/p>

2. Virtual-ILI<\/strong>
Una tuber\u00eda (o uni\u00f3n de tuber\u00edas) tiene una serie de par\u00e1metros que la describen, entre los que se incluyen informaci\u00f3n sobre el dise\u00f1o, la construcci\u00f3n y la ubicaci\u00f3n; se utilizan como variables predictoras y constituyen la base de las entradas para los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. Estudios anteriores [1, 2, 3] han mostrado resultados positivos utilizando V-ILI para predecir da\u00f1os a terceros, as\u00ed como la densidad y profundidad m\u00e1xima de las anomal\u00edas de corrosi\u00f3n externa. Adem\u00e1s, tambi\u00e9n se han generado distribuciones generalizadas de la tasa de crecimiento de la corrosi\u00f3n que pueden aplicarse a tuber\u00edas con atributos similares de ubicaci\u00f3n y construcci\u00f3n. Aprovechando el \u00e9xito de estos estudios, se ha adaptado el modelo V-ILI para utilizarlo en apoyo de ECDA. V-ILI [1] es el proceso de utilizar m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico para aprender de una base de datos global de informaci\u00f3n de inspecciones de tuber\u00edas con el fin de predecir el estado probable de una tuber\u00eda que no se ha visto, una que todav\u00eda tiene que inspeccionarse o que no puede inspeccionarse con herramientas ILI convencionales (Figura 1). La etapa final del ECDA (evaluaci\u00f3n posterior) consiste en correlacionar los hallazgos esperados con los resultados del examen directo, es decir, \u00bfhemos encontrado lo que esper\u00e1bamos: mucha corrosi\u00f3n o ninguna? Aunque encontrar lo que se espera es un signo positivo, sigue existiendo la incertidumbre con respecto a la cobertura de la inspecci\u00f3n; por ejemplo, \u00absi hubiera excavado 10 cm m\u00e1s, \u00bfhabr\u00eda encontrado un defecto en el espesor de la pared del 80%?\u00bb.<\/p>

Aqu\u00ed es donde V-ILI pretende aportar confianza, especialmente a la hora de respaldar las expectativas del examen directo. Como tal, los modelos V-ILI han sido entrenados para predecir dos m\u00e9tricas relevantes del estado de corrosi\u00f3n externa: (i) profundidad m\u00e1xima (% del espesor de la pared), y (ii) n\u00famero de defectos de corrosi\u00f3n externa por metro cuadrado. Estas m\u00e9tricas de predicci\u00f3n proporcionan al equipo de verificaci\u00f3n sobre el terreno una previsi\u00f3n de lo que es probable que encuentren, aliviando la preocupaci\u00f3n de que puedan haber pasado algo por alto inadvertidamente.<\/p>

Se utilizan tres variaciones de V-ILI para predecir la condici\u00f3n de la tuber\u00eda objetivo. Estos modelos se definen en:<\/p>

\u2022 Modelo A:<\/strong> Un modelo b\u00e1sico, entrenado con un n\u00famero limitado de variables predictoras con la intenci\u00f3n de ofrecer una visi\u00f3n general del estado de la tuber\u00eda basada principalmente en tendencias relacionadas con el dise\u00f1o y la construcci\u00f3n de la tuber\u00eda.
\u2022 Modelo B:<\/strong> Un modelo m\u00e1s sofisticado, con variables de predicci\u00f3n medioambientales adem\u00e1s de los datos b\u00e1sicos de dise\u00f1o y construcci\u00f3n. Al igual que el modelo A, su objetivo es ofrecer una visi\u00f3n general del estado de las tuber\u00edas, pero m\u00e1s precisa que la obtenida \u00fanicamente a partir de la informaci\u00f3n sobre dise\u00f1o y construcci\u00f3n.
\u2022 Modelo C:<\/strong> Una ampliaci\u00f3n del modelo B que segmenta la tuber\u00eda y proporciona una predicci\u00f3n del estado por segmento. Las variables de predicci\u00f3n son las mismas que en el modelo B, es decir, datos sobre dise\u00f1o, construcci\u00f3n y medio ambiente. La intenci\u00f3n es predecir qu\u00e9 segmentos es probable que est\u00e9n en mejor o peor estado, reflejando la realidad de que muchas tuber\u00edas est\u00e1n en general en buen estado y algunas tienen algunos segmentos \u00abmalos\u00bb.<\/p>

Para que un modelo pueda ser entrenado y evaluado, debe disponerse de suficientes datos de inspecci\u00f3n de ILI por p\u00e9rdida de metal, representativos de la poblaci\u00f3n objetivo que el V-ILI est\u00e1 intentando predecir. Por ejemplo, si intentamos predecir el estado de las tuber\u00edas no inspeccionadas instaladas durante un periodo determinado, es importante que el IDW disponga de un n\u00famero suficiente de estos grupos para aprender de ellos. La misma l\u00f3gica se aplica a otras categor\u00edas, como el revestimiento externo, el grado de la tuber\u00eda, la ubicaci\u00f3n, etc. Un reparto desequilibrado de los datos entre estos grupos (por ejemplo, si los datos est\u00e1n dominados por tuber\u00edas con un revestimiento concreto) puede dar lugar a sesgos, con efectos perjudiciales sobre la capacidad del modelo para realizar predicciones con \u00e9xito.<\/p>

El IDW es un repositorio central que contiene datos de inspecci\u00f3n en l\u00ednea de decenas de miles de tuber\u00edas que ROSEN ha inspeccionado a lo largo de varias d\u00e9cadas, incluidos los metadatos de tuber\u00edas asociados. La tabla 1 resume el estado del IDW con respecto a las inspecciones de p\u00e9rdida de metal en el momento de redactar este informe.<\/p>

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Tabla 1: Resumen del almac\u00e9n de datos de integridad (2023)<\/strong><\/p>

\"\"Tabla 2: Resumen de los proyectos<\/strong><\/p>

3. Una aplicaci\u00f3n de Virtual-ILI <\/strong><\/p>

El enfoque combinado ECDA y V-ILI se investig\u00f3 para un oleoducto que consideramos t\u00edpico para la aplicaci\u00f3n de ECDA.<\/p>

Se trata de un gasoducto relativamente corto, de s\u00f3lo 7 km de longitud. Atraviesa terrenos agr\u00edcolas y es una secci\u00f3n de presi\u00f3n relativamente alta de un sistema de distribuci\u00f3n de gas que toma gas natural de un sistema nacional de transporte y lo suministra a una peque\u00f1a ciudad. El gasoducto se instal\u00f3 a mediados de los a\u00f1os 70 y, durante su vida \u00fatil, nunca se hab\u00eda sometido a inspecciones ni a actividades de limpieza. En el cuadro 2 se resumen los detalles de la tuber\u00eda.<\/p>

Antes de este estudio, exist\u00eda cierta incertidumbre sobre el estado de la tuber\u00eda. No se hab\u00eda realizado ninguna inspecci\u00f3n interna y no se dispon\u00eda de los resultados de ning\u00fan estudio hist\u00f3rico sobre el terreno, lo que no daba ninguna pista sobre el funcionamiento de las barreras de mitigaci\u00f3n de la corrosi\u00f3n de la tuber\u00eda, como la protecci\u00f3n cat\u00f3dica (CP). Sin embargo, no hab\u00eda pruebas f\u00edsicas o directas de que la tuber\u00eda estuviera en mal estado o degradada. Para comprender mejor la tuber\u00eda, se adopt\u00f3 un enfoque por fases basado en ECDA en combinaci\u00f3n con V-ILI para respaldar los hallazgos y priorizar los lugares de excavaci\u00f3n y examen directo.<\/p>

La preevaluaci\u00f3n de la etapa 1 concluy\u00f3 que, dado que la tuber\u00eda transporta gas de venta en seco para uso de los clientes, era poco probable que la corrosi\u00f3n interna fuera significativa; por lo tanto, los esfuerzos deber\u00edan centrarse en un enfoque ECDA. Una brecha en el an\u00e1lisis mostr\u00f3 que no hab\u00eda datos suficientes para pasar inmediatamente a la Etapa 3 y seleccionar lugares para excavar y comprobar el estado. La combinaci\u00f3n de la antig\u00fcedad de la tuber\u00eda (> 40 a\u00f1os) y la falta de registros fiables indicaba que el estado de la tuber\u00eda pod\u00eda estar degradado. La experiencia indica que los operadores diligentes que mantienen sus tuber\u00edas en buen estado tambi\u00e9n llevan registros exhaustivos, por lo que la opini\u00f3n de los expertos se inclina por la cautela cuando faltan registros.<\/p>

En el siguiente paso, como parte de la Etapa 2, se llevaron a cabo un estudio de protecci\u00f3n de intervalo cercano (CIPS) y un estudio de gradiente de tensi\u00f3n de corriente continua (DCVG) para recopilar informaci\u00f3n sobre el rendimiento de la polarizaci\u00f3n CP y el estado del recubrimiento. Aunque las inspecciones sobre el terreno suelen ser m\u00e1s f\u00e1ciles de realizar que las ILI o las pruebas hidrot\u00e9rmicas, no se trata de una tarea trivial, y para obtener resultados de alta calidad es necesario movilizar a un equipo experimentado y tener acceso para recorrer la ruta de la tuber\u00eda, lo que tambi\u00e9n puede ser dif\u00edcil de organizar y costoso.<\/p>

En resumen, no se encontraron caracter\u00edsticas significativas en las inspecciones CIPS y DCVG, y la mayor\u00eda de los defectos del recubrimiento se consideraron menores, mientras que todos los defectos satisfac\u00edan los criterios m\u00ednimos de protecci\u00f3n de -850mVCSE. S\u00f3lo un defecto del recubrimiento se consider\u00f3 significativo, pero de nuevo cumpl\u00eda los criterios m\u00ednimos de protecci\u00f3n. Por consiguiente, el proceso de evaluaci\u00f3n indirecta no proporcion\u00f3 muchas localizaciones de inter\u00e9s, aparte de la localizaci\u00f3n singular impulsada por la indicaci\u00f3n DCVG significativa. En este tipo de situaci\u00f3n, el n\u00famero de excavaciones necesarias para demostrar el estado de la tuber\u00eda puede ser considerable, especialmente cuando se trata de demostrar la ausencia de defectos de corrosi\u00f3n, lo que es intr\u00ednsecamente m\u00e1s dif\u00edcil que demostrar la presencia de corrosi\u00f3n.<\/p>

Con el fin de proporcionar un mayor contexto para el n\u00famero de excavaciones necesarias y para obtener una mayor confianza en el alcance y la gravedad de la corrosi\u00f3n, se utiliz\u00f3 V-ILI. El objetivo era segmentar a\u00fan m\u00e1s la tuber\u00eda para identificar cu\u00e1ntos segmentos posibles tendr\u00edan m\u00e1s probabilidades de contener corrosi\u00f3n, si se trata de segmentos concretos y cu\u00e1l podr\u00eda ser su gravedad bas\u00e1ndose en los miles de tuber\u00edas similares presentes en el IDW. Este proceso aumenta la confianza en los resultados de la metodolog\u00eda de evaluaci\u00f3n directa y proporciona una mayor justificaci\u00f3n del estado de la tuber\u00eda.<\/p>

El modelo C (geoenriquecido y segmentado) identific\u00f3 dos segmentos:
\u2022 Segmento 1<\/strong>, que va desde el inicio de la tuber\u00eda hasta aproximadamente el punto de 6 km.
\u2022 Segmento 2<\/strong>, que comprende el resto de la tuber\u00eda.
Los segmentos se muestran en un mapa a continuaci\u00f3n en la Figura 2. Los colores azul y rojo corresponden a los segmentos 1 y 2. Dentro del IDW global de oleoductos, el conjunto de datos utilizado para este estudio comprend\u00eda datos de 1.868 oleoductos coincidentes, considerados un subconjunto con buena representaci\u00f3n para el oleoducto objetivo. Se incluyeron oleoductos de Europa y Norteam\u00e9rica con a\u00f1os de construcci\u00f3n comprendidos entre 1940 y 2020.<\/p>

Utilizando los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico del conjunto de datos emparejados, se predijo que la densidad de caracter\u00edsticas dentro de la tuber\u00eda objetivo era de Clase 3 (\u2265 0,001 – \u2264 0,03 defectos por m2) con una confianza del 80% tanto para el Segmento 1 como para el Segmento 2, lo que sugiere una distribuci\u00f3n uniforme baja de caracter\u00edsticas a lo largo de toda la longitud.<\/p>

Se predijo que la profundidad m\u00e1xima de las caracter\u00edsticas era de Clase 2 (0% – 25% de espesor de pared) para el Segmento 1 con una confianza del 32%, y de Clase 3 (entre 25% y 50% de p\u00e9rdida de metal en profundidad) para el Segmento 2 con una confianza del 39%. Esto sugiere que se prev\u00e9 que los defectos m\u00e1s profundos se encuentren en el tramo 2, el \u00faltimo 1 km de la tuber\u00eda. Obs\u00e9rvese que la confianza en esta predicci\u00f3n de p\u00e9rdida de pared es baja.<\/p>

En este estudio no se investigaron las razones de esta baja confianza, pero podr\u00edan ser:
\u2022 Los datos de entrenamiento no eran lo suficientemente representativos como para proporcionar una coincidencia de alta confianza.
\u2022 El estado de los segmentos coincidentes en los datos IDW puede haber sido muy variable.
\u2022 Segmentos similares en los datos IDW pueden estar cerca del borde de los umbrales definidos.<\/p>

Tras un an\u00e1lisis de los datos de la prospecci\u00f3n sobre el terreno y de los resultados del V-ILI, se eligieron cuatro lugares de excavaci\u00f3n que ofrec\u00edan las mayores posibilidades de encontrar corrosi\u00f3n significativa y representaban mejor la posible dispersi\u00f3n de los datos. La combinaci\u00f3n de los estudios V-ILI y sobre el terreno suger\u00eda que era poco probable encontrar corrosi\u00f3n significativa en ninguna de las localizaciones, pero que los defectos m\u00e1s profundos deber\u00edan estar presentes en el Tramo 2. Se consider\u00f3 que las localizaciones 1, 2 y 4, todas ellas en el Tramo 2, ten\u00edan la mayor probabilidad de presentar corrosi\u00f3n significativa, mientras que la localizaci\u00f3n 3 era necesaria para realizar la validaci\u00f3n en el Tramo 1, donde se consideraba que la probabilidad de corrosi\u00f3n profunda era menor.
Las distancias y criterios se resumen en la Tabla 3.<\/p>

\"\"Cuadro 3: Excavaciones resultantes de la prospecci\u00f3n sobre el terreno y del V-ILI – ID de localizaci\u00f3n, <\/strong>distancias asociadas y criterios.<\/strong><\/p>

4. Resultados sobre el terreno<\/strong><\/p>

4.1 Ubicaci\u00f3n 1<\/strong>
Contrariamente al dise\u00f1o previsto, se comprob\u00f3 que el revestimiento era una cinta de polietileno (PE) de una sola capa, no bituminosa (seg\u00fan los datos facilitados), lo que arroja m\u00e1s dudas sobre los registros del sistema. Se observ\u00f3 un \u00fanico defecto en el revestimiento debido a la carga de tierra de la envoltura junto con una mala adherencia, ya que el revestimiento se despegaba con facilidad; tambi\u00e9n se apreciaba una ligera corrosi\u00f3n superficial en la superficie de la tuber\u00eda, probablemente como resultado de una mala preparaci\u00f3n de la superficie durante el proceso de envoltura, ya que la cascarilla de laminaci\u00f3n se desprend\u00eda y quedaba impregnada en el adhesivo. Se confirm\u00f3 que el sistema CP funcionaba, como demostraban los dep\u00f3sitos de hidr\u00f3xido blanco bajo el revestimiento. Y lo que es m\u00e1s importante, no hab\u00eda indicios de corrosi\u00f3n de profundidad significativa en el emplazamiento, lo que cumpl\u00eda las expectativas.<\/p>

\"\"Figura 2: Mapa que muestra el trazado de la tuber\u00eda con el tramo 1 en azul y el tramo 2 en rojo, adem\u00e1s de los lugares de excavaci\u00f3n<\/strong><\/p>

4.2 Ubicaci\u00f3n 2<\/strong>
El revestimiento era de nuevo una cinta de PE de una sola capa, no bituminosa. De nuevo, se observaron peque\u00f1os defectos en el revestimiento. Se encontr\u00f3 un \u00fanico defecto de revestimiento debido a un solapamiento insuficiente de la envoltura en la posici\u00f3n de las 6 en punto, junto con una adhesi\u00f3n deficiente atribuida a una mala preparaci\u00f3n de la superficie durante la aplicaci\u00f3n del revestimiento. Se confirm\u00f3 que el sistema CP funcionaba, como demostraban los dep\u00f3sitos de hidr\u00f3xido blanco bajo el revestimiento. Y lo que es m\u00e1s importante, una vez m\u00e1s no hab\u00eda indicios de corrosi\u00f3n de profundidad significativa en el lugar.<\/p>

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Figura 3: Resultados generales en el emplazamiento 1<\/strong><\/p>

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Figura 4: Resultados generales en el emplazamiento 2<\/strong><\/p>

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Figura 5: Resultados generales en el emplazamiento 3
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Figura 6: Resultados generales en el emplazamiento 4<\/strong><\/p>

4.3 Ubicaci\u00f3n 3<\/strong>
El recubrimiento en esta ubicaci\u00f3n era un sistema de envoltura de goma, no el bituminoso esperado ni la cinta de PE vista en las ubicaciones 1 y 2, lo que arroja m\u00e1s dudas sobre los registros del sistema. Se descubrieron defectos menores en el recubrimiento, adem\u00e1s de pruebas de una adhesi\u00f3n deficiente, ya que el revestimiento se desprend\u00eda con facilidad y se apreciaba una ligera corrosi\u00f3n superficial en la superficie de la tuber\u00eda en las zonas de solapamiento. El sistema CP funcionaba; sin embargo, era evidente que se hab\u00eda producido cierto apantallamiento, lo que hab\u00eda dado lugar a la formaci\u00f3n de algunas peque\u00f1as picaduras de corrosi\u00f3n de < 1 mm de profundidad (< 11% del peso).<\/p>

4.4 Ubicaci\u00f3n 4<\/strong>
En la ubicaci\u00f3n final, se confirm\u00f3 que el recubrimiento era el bituminoso original de la d\u00e9cada de 1970. Dada la edad relativa del recubrimiento y las apariencias iniciales, se comprob\u00f3 que estaba en buenas condiciones, sin defectos en el recubrimiento. El bituminoso se mostr\u00f3 quebradizo y f\u00e1cil de retirar; sin embargo, esto es lo que cabe esperar de los recubrimientos bituminosos. Tras retirar una peque\u00f1a secci\u00f3n del recubrimiento para confirmar su estado, se comprob\u00f3 que el sistema CP funcionaba correctamente, con una fina capa de carbonato en la superficie y sin indicios de corrosi\u00f3n de profundidad significativa.<\/p>

En resumen, los defectos de corrosi\u00f3n medibles eran m\u00ednimos en cualquiera de los cuatro lugares excavados. Tres de los lugares de excavaci\u00f3n se encontraban en el segmento de la tuber\u00eda que V-ILI predijo que se encontraba en peor estado, y dos se encontraban en las ubicaciones de las zonas m\u00e1s significativas derivadas de los estudios sobre el terreno, es decir, CIPS y DCVG.<\/p>

\"\"Tabla 4: Resumen de los resultados de la excavaci\u00f3n<\/strong><\/p>

5. Conclusiones<\/strong>
La tuber\u00eda, a pesar de su antig\u00fcedad y de la falta de registros de datos hist\u00f3ricos, se encuentra en buen estado y es apta para el servicio futuro, con el apoyo de evaluaciones posteriores para controlar los cambios.<\/p>

La opini\u00f3n de los expertos por s\u00ed sola habr\u00eda llegado a la conclusi\u00f3n de que el estado era incierto y que pod\u00eda haber una p\u00e9rdida de metal potencialmente significativa debido a la antig\u00fcedad de la tuber\u00eda y a la falta de datos pertinentes sobre el sistema CP y el revestimiento. A falta de datos hist\u00f3ricos pertinentes y fiables, la opini\u00f3n de los expertos era limitada y, por tanto, conservadora.<\/p>

El modelo V-ILI desarrollado mediante aprendizaje autom\u00e1tico basado en un conjunto de datos de casi 2.000 tuber\u00edas predijo que el estado era aceptable. Es decir, se predijo cierta corrosi\u00f3n (de 0,001 a 0,03 rasgos por m2, o hasta 1 rasgo cada 2,5 juntas de tuber\u00eda), y se predijeron profundidades m\u00e1ximas del 25% al 50% del grosor de la pared para el \u00faltimo 1 km de la tuber\u00eda. En las excavaciones realizadas en los lugares en los que la corrosi\u00f3n era m\u00e1s probable (seg\u00fan los modelos V-ILI y ECDA), aunque la probabilidad segu\u00eda siendo baja, se encontraron algunos defectos en el recubrimiento y en la superficie. Sin embargo, no se observaron rasgos de corrosi\u00f3n significativos, siendo el m\u00e1ximo < 11% en peso. Por lo tanto, se espera que el estado general de la tuber\u00eda sea bueno, evaluaci\u00f3n respaldada por la correlaci\u00f3n con las excavaciones sobre el terreno de las predicciones tanto de ECDA como de V-ILI.<\/p>

Los modelos para predecir el estado de la tuber\u00eda desarrollados mediante Machine Learning y una muestra adecuada tomada del IDW resultaron \u00fatiles para apoyar el proceso ECDA, sobre todo como parte de la evaluaci\u00f3n previa con datos iniciales m\u00ednimos, mediante la interpretaci\u00f3n de los resultados de la inspecci\u00f3n sobre el terreno y la selecci\u00f3n y realizaci\u00f3n de las excavaciones pertinentes. De este modo, la V-ILI demostr\u00f3 ser una herramienta \u00fatil para mejorar la confianza en los resultados del examen, por ser representativos de la tuber\u00eda.<\/p>

La integraci\u00f3n de V-ILI en un proceso ECDA proporciona datos para respaldar la experiencia y las opiniones de los expertos en integridad\/corrosi\u00f3n de tuber\u00edas, reforzando la posici\u00f3n de los expertos y proporcion\u00e1ndoles una aportaci\u00f3n adicional que puede utilizarse cuando los datos hist\u00f3ricos de inspecci\u00f3n o estudio son escasos. Esto es especialmente cierto en el caso de tuber\u00edas en las que la corrosi\u00f3n puede ser m\u00ednima, ya que demostrar la ausencia de corrosi\u00f3n puede ser m\u00e1s dif\u00edcil que identificar su presencia.<\/p>

6. Trabajo adicional<\/strong>
Los resultados iniciales de la integraci\u00f3n de V-ILI en el proceso ECDA como herramienta de cribado son prometedores, especialmente en lo que se refiere a aumentar la confianza en los resultados ECDA cuando se dispone de datos limitados. La integraci\u00f3n de datos adicionales de ILI en el IDW aumenta la variedad y la cantidad de datos de canalizaci\u00f3n relevantes de casos diferentes y similares, ampliando tambi\u00e9n la capacidad de V-ILI para ofrecer predicciones m\u00e1s precisas. ROSEN seguir\u00e1 desarrollando no s\u00f3lo los algoritmos del modelo, sino tambi\u00e9n el modo en que V-ILI puede integrarse en el n\u00facleo del proceso ECDA.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Por L. Barton – Rosen ResumenLos operadores necesitan mantener sus oleoductos en buen estado, maximizar su vida \u00fatil y controlar los costes. La corrosi\u00f3n externa es una de las principales amenazas a las que se enfrentan los operadores, con un coste anual de millones en identificaci\u00f3n, mitigaci\u00f3n y reparaci\u00f3n. Aunque existen muchos m\u00e9todos para modelizar […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":9317,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1,98],"tags":[],"class_list":["post-9313","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-articulo","category-corrosion"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t