IoT-sensorer för korrosionsövervakning av rostfritt stål i realtid

Vad är IoT-baserad korrosionsövervakning?

Traditionell korrosionsövervakning på processutrustning av rostfritt stål bygger vanligtvis på ett av två tillvägagångssätt: mass-förlustkuponger, små metallprover som exponeras för processmiljön och fysiskt avlägsnas, rengörs och vägs med bestämda intervall; eller manuella undersökningar av ultraljudstjocklek (UT), där en tekniker går linjen med en handhållen mätare och registrerar väggtjocklek vid fasta testpunkter. Båda metoderna fungerar, men båda är till sin natur periodisk - korrosion som accelererar mellan inspektionsintervallen, eller som inträffar på en plats som inte täcks av en fast testpunkt, kan förbli oupptäckt tills nästa planerade kontroll eller, ännu värre, tills den orsakar en läcka.

IoT-korrosionsövervakning stänger det gapet genom att installera sensorer permanent på platsen av intresse och ansluta dem till ett trådlöst nätverk (vanligtvis WirelessHART eller LoRaWAN) som rapporterar avläsningar på ett definierat intervall - var som helst från flera gånger per timme till en gång per dag, beroende på applikation. Resultatet är en kontinuerlig-korrosionshastighet eller vägg-tjocklekstrend för den specifika punkten, snarare än en serie frånkopplade ögonblicksbilder, vilket gör det möjligt att fånga en accelererande korrosionshastighet långt innan det blir ett integritetsproblem.

Vilka avkänningstekniker använder faktiskt IoT-korrosionsövervakningssystem?

Sammanställd från ASTM G96 och publicerad teknisk litteratur för-korrosionsövervakning och kommersiell systemdokumentation. Sensorvalet bör matchas till den specifika korrosionsmekanismen, produktformen och tillgängligheten för den övervakade tillgången.

Hur upptäcker dessa sensorer lokaliserad gropbildning och klorid-driven korrosion i rostfritt stål specifikt?

Denna distinktion är viktigare för rostfritt stål än för kolstål. Rostfritt ståls korrosionsbeständighet beror på en intakt passiv kromoxidfilm, och dess vanligaste felläge i miljöer som innehåller klorid- - havsvatten, kylvatten, a-exponering av avisningssalt, kustatmosfärer - är lokaliserad gropbildning eller kloridspänningskorrosionssprickning snarare än likformig sprickbildning i väggarna. En sensor byggd för genomsnittlig metallförlust över hela sin yta kan rapportera en allmänt godartad-allmän korrosionshastighet samtidigt som den saknar en enda aggressiv grop som är den faktiska integritetsrisken.

Nyligen publicerad forskning tar upp detta direkt: metoder för multi-sensorfusion som kombinerar ultraljudstjockleksdata med andra sondtyper, bearbetade genom maskin-inlärningsmodeller, har utvecklats specifikt för att identifiera gropkorrosion och uppskatta gropdjupet på ett sätt som ett enda system av-sensor-typ inte kan. För en anläggning som kör austenitiskt eller duplext rostfritt stål i en kloridexponerad service- betyder detta att sensorval och placering bör styras av den förväntade korrosionsmekanismen - inte bara av vilken sensor som är lättast att installera.

Hur kommer trådlös data från sensorn till anläggningens övervakningspanel?

WirelessHART, en förlängning av det allmänt använda industriprotokollet HART, och LoRaWAN, en trådlös standard med lång-låg-effekt, är de två nätverkstekniker som oftast nämns i kommersiella trådlösa UT- och korrosions-sändarsystem. Batterilivslängden på dessa kontinuerligt rapporterande sensorer uppskattas vanligtvis till cirka tio år, vilket spelar roll eftersom sensorerna ofta monteras på svåråtkomliga{-platser - under isolering, på höjden, i trånga utrymmen - där täta batteribyten i sig skulle bli en underhållsbörda.

En alternativ design undviker batterifrågan helt och hållet: vissa ultraljudstjocklekssystem använder passiva,-batterifria sensorer som är permanent monterade men förblir vilande tills en handhållen sond, med hjälp av icke-kontakt induktiv koppling, driver sensorn på distans och samlar in en avläsning. Detta byter ut bekvämligheten med helautomatisk, kontinuerlig rapportering mot en sensor med en effektivt obegränsad livslängd, vilket kan passa bättre för platser där trådlös nätverkstäckning eller batteribyte är opraktisk.

Vilka standarder styr implementering av korrosionsövervakningssensorer och datatolkning?

ASTM G96 täcker proceduren för att utföra korrosionsövervakning online av metaller i anläggningsutrustning under driftsförhållanden, utan att behöva ta sonden ur drift, och noterar uttryckligen att allmänna korrosionsuppskattningar från sonder innefattar ett medelvärdesantagande över sondens yta - samma begränsning som diskuterats ovan i samband med gropdetektion. Testmetod A (elektrisk resistans) rapporterar ackumulerad metallförlust, från vilken en korrosionshastighet härleds; Testmetod B (polarisationsresistans) rapporterar en momentan elektrokemisk korrosionshastighet men kan kräva kalibrering mot en annan teknik, såsom kupongviktsförlust, för att fastställa en sann hastighet för en specifik processmiljö.

För vägg-tjockleksbaserad-övervakning är den relevanta referenspunkten vanligtvis anläggningens eget mekaniska integritetsprogram och tillämpliga rör-/kärlkoder (som API 570 för rörledningar eller API 510 för tryckkärl i processindustrier), som definierar minsta nödvändiga väggtjocklek och inspektionsintervall; IoT UT-sensorer matar in data i det programmet istället för att ersätta dess acceptanskriterier.

Var är IoT-korrosionssensorer mest värdefulla för tillgångar i rostfritt stål?

Korrosion under isolering (CUI)

CUI är ett av de svåraste korrosionsproblemen att fånga med manuell inspektion, just för att isoleringen och beklädnaden som döljer det också blockerar visuell och rutinmässig UT-åtkomst. Trådlösa UT- och magnetiska virvelströmssensorer installerade under isoleringen, med kablar eller trådlösa sändare dragna till en åtkomlig punkt, tillåter kontinuerlig övervakning utan att periodiskt skala och byta isolering bara för att kontrollera väggtjockleken -, vilket är en betydande arbets- och kostnadsbesparing i sig.

Otillgängliga, nedgrävda eller undervattensrör

Guidade-våg ultraljudssensorer, som kan inspektera tiotals meter rör från en enda monteringspunkt, och permanent installerade punktsensorer på nedgrävda eller undervattenssektioner, utökar övervakningstäckningen till platser där manuell inspektion skulle kräva grävning, dykning eller förlängda avstängningar.

Kontinuerligt arbetande process-, marin- och avsaltningsutrustning

Klorid-exponerad rostfri och duplex rostfri utrustning i marina miljöer, avsaltningsanläggningar och kemisk bearbetning där avstängning för inspektion medför verkliga produktionskostnadsfördelar från kontinuerliga trenddata som kan motivera - eller skjuta upp - en avstängning baserat på faktiskt uppmätta tillstånd snarare än ett fast{3}-underhållsintervall som beskrivs i förväg{3}.

Vilka är begränsningarna för IoT-korrosionsövervakningssensorer?

Täckningsluckor: en fast sensor mäter korrosion på sin egen plats; en grop eller förtunningszon som bildas någon annanstans på tillgången, även en kort bit bort, kommer inte att upptäckas förrän den når en övervakad punkt -, vilket är anledningen till att strategin för sensorplacering är lika viktig som sensorval.

Lokaliserade döda fläckar för korrosion: som diskuterats ovan är ER- och LPR-sensorer byggda kring ett genomsnittsantagande som passar allmän korrosion men som är dokumenterat dåligt lämpade för att detektera grop- och sprickangrepp som är mest relevanta för kloridexponerat rostfritt stål.

Temperatur- och miljökänslighet: elektriska resistansmätningar påverkas av temperaturen, vilket kräver kompensation (vanligtvis en referenselektrod eller Wheatstone-brodesign) för att undvika att en temperatursvängning förväxlas med en förändring i korrosionshastigheten.

Kopplings- och installationsbegränsningar: konventionella ultraljudssensorer behöver en koppling mellan sensorn och metallytan, vilket begränsar vissa monteringsplatser; alternativ som magnetisk virvelström eller batteri-fria induktiva UT-sensorer åtgärdar detta men är mindre spridda och kan kosta mer per punkt.

Kalibrering och verifiering: LPR-baserade momentana hastigheter kan specifikt behöva kalibreras mot en annan metod, som t.ex. kupongviktsförlust, för att fastställa en sann korrosionshastighet för en given processkemi - ett sensornätverk eliminerar inte behovet av någon periodisk mark-sanningsverifiering.

Sensordensitet och kostnad: För att uppnå förtroende för en stor tillgång (en fullständig processenhet, en lång pipeline) med punktsensorer krävs tillräckligt många sensorer, på rätt platser, för att vara statistiskt meningsfulla - under-instrumentering av en tillgång kan skapa en falsk känsla av säkerhet.

Hur ska en tillverkare eller ägare utvärdera ROI för IoT-korrosionsövervakning?

Det tydligaste ekonomiska fallet för IoT-korrosionsövervakning är tillgångar där ett oupptäckt fel är dyrt - en oplanerad processavstängning, en miljöutsläpp eller en säkerhetsincident - och där manuell inspektion i sig är kostsam eller farlig, till exempel CUI-platser som annars kräver avisolering, eller förhöjda och begränsade utrymmen som kräver{3} begränsat utrymme{{2} inträdesprocedurer för att inspektera manuellt.

Kontinuerliga data stöder också skiftning från tids-baserade till konditionsbaserade-underhållsintervall, vilket kan skjuta upp onödiga avstängningar av utrustning som korroderar långsammare än det kalenderbaserade inspektionsintervallet förutsätter, samtidigt som utrustning som korroderar snabbare än förväntat flaggas innan den blir ett fel.

Som med all ny inspektionsteknik är en begränsad pilotimplementering - som instrumenterar en definierad uppsättning CUI-platser eller ett enstaka klorid-exponerat system och jämför sensortrenddata med nästa schemalagda manuella inspektion - det mest tillförlitliga sättet att validera både sensornoggrannhet och de beräknade arbets- och stilleståndsbesparingarna till en stor utrullning.

Vanliga frågor

F: Kan IoT-korrosionssensorer helt ersätta manuell inspektion och kupongtestning?

S: Nej. IoT-sensorer tillhandahåller kontinuerliga data på sina installerade platser, men de behöver fortfarande periodisk kalibrering och verifiering mot kupongdata eller manuell inspektionsdata, och de täcker bara de specifika punkter eller linjer där de är installerade. De flesta mogna implementeringar använder IoT-sensorer för att minska frekvensen och omfattningen av manuell inspektion och för att prioritera var manuell inspektion går, snarare än att eliminera den helt.

F: Är sensorer för elektriskt motstånd (ER) bra på att detektera gropkorrosion i rostfritt stål?

A: Inte tillförlitligt på egen hand. ER-sensorer är dokumenterade i korrosions-övervakningslitteraturen som bättre lämpade för allmän, enhetlig korrosion eftersom de ger en genomsnittlig metallförlust över sondens yta; Lokaliserad gropbildning, som är det dominerande problemet för kloridexponerat rostfritt stål, är bättre åtgärdat med ultraljudstjockleksdata vid flera punkter, guidad-vågskärmning eller nyare metoder för multi-sensor och maskin-inlärning som utformats specifikt för gropdetektering.

F: Vad är korrosion under isolering (CUI), och varför passar det särskilt bra för IoT-övervakning?

S: CUI är korrosion som uppstår på isolerade rörledningar eller utrustning, gömd under isoleringen och beklädnaden, där den inte kan ses under en rutinmässig visuell inspektion och är dyr att kontrollera manuellt eftersom isoleringen måste tas bort. Permanent installerade trådlösa UT- eller magnetiska virvelströmssensorer under isoleringen tillåter kontinuerlig övervakning utan att upprepade gånger strippa och ersätta isolering, vilket är anledningen till att CUI är ett av de vanligaste användningsfallen för denna teknik.

F: Vilket trådlöst nätverk använder industriella korrosionssensorer vanligtvis?

S: WirelessHART och LoRaWAN är de två nätverkstekniker som oftast används i kommersiella trådlösa korrosions- och UT-övervakningssystem, valda för sin långa räckvidd, låga strömförbrukning och kompatibilitet med anläggningskontrollsystem. Batteridrivna-sensorer i dessa nätverk är vanligtvis klassade för upp till cirka tio års livslängd.

F: Vilken ASTM-standard styr korrosionsövervakning online, och vad specificerar den egentligen?

S: ASTM G96 är standardguiden för onlineövervakning av korrosion i anläggningsutrustning med hjälp av elektriska och elektrokemiska metoder. Den definierar elektrisk resistansmätning som testmetod A (kumulativ metallförlust) och polarisationsresistansmätning som testmetod B (momentan elektrokemisk korrosionshastighet), och den bör läsas tillsammans med ASTM G102 för hur dessa råmätningar omvandlas till rapporterade korrosionshastigheter.

Sammanfattning

IoT-korrosionsövervakning förvandlar korrosion från en periodisk inspektion till en kontinuerlig dataström, med hjälp av elektriskt motstånd, polarisationsmotstånd och trådlösa ultraljudstjocklekssensorer för att spåra metallförluster och korrosionshastighet i nästan realtid snarare än vid schemalagda intervall. Specifikt för rostfritt stål beror teknikens värde på att matcha sensortyp med korrosionsmekanism: generella-korrosionssensorer som ER och LPR är väl lämpade för enhetlig väggförtunning men dokumenterade som svaga på att fånga upp den lokaliserade gropfrätningen och klorid-drivna attacken som är rostfritt ståls vanligare fellägesdatalager, vilket är anledningen till att seriösa{{2} tjockleksdatalager används, vilket är anledningen till{3} screening, eller multi-sensormetoder utöver grundläggande elektrokemisk övervakning.

Den tydligaste avkastningen visas på svår--att inspektera tillgångar - korrosion under isolering, nedgrävda eller förhöjda rör och kontinuerligt arbetande klorid-exponerad utrustning - där kontinuerliga data ersätter dyra eller farliga manuella inspektionsrundor, alltid tolkade mot ASTM G96s integritetsmekanismer och inte som en integritetsmekanism och integritetsprogram. fristående ersättning för den.