人工智能結合泄露嗅管和保溫層下ER腐蝕率探頭對石油和天然氣化工行業(yè)的智能融合

在剛到來的一年（2025年）很可能是資產(chǎn)完整性的變革之年。隨著人工智能重塑工作流程、云技術重新定義協(xié)作以及合作伙伴關系推動創(chuàng)新，未來前景光明，但也充滿挑戰(zhàn)。漏腐蝕探討了這些趨勢如何發(fā)展資產(chǎn)完整性管理 (AIM) 戰(zhàn)略，以提高石油和天然氣行業(yè)的效率、合規(guī)性和增長。
人工智能的演變：挑戰(zhàn)與機遇 
盡管面臨一些挑戰(zhàn)，但人工智能正在迅速發(fā)展成為資產(chǎn)完整性管理工具箱中的實用工具。人工智能的引入對資產(chǎn)管理實踐產(chǎn)生了變革性的影響，使公司能夠在潛在設備故障導致泄漏或其他損害之前預測它們。
通過對關鍵法蘭閥門和罐泵等實施泄漏罩或者法蘭嗅管防護及泄漏量，及保溫層下ER腐蝕率的機器學習和人工智能來分析傳感器數(shù)據(jù)、圖像和其他信息，公司能夠更有效地分配有限的維護資源，最大限度地減少昂貴的停機時間。由人工智能驅動的異常檢測系統(tǒng)有可能識別腐蝕和結構問題的早期跡象，從而及時干預。 
然而，全面實現(xiàn)人工智能融合的道路并不平坦。由于缺乏完善的法律框架和監(jiān)管合規(guī)要求，許多組織都持謹慎態(tài)度。
例如，一些檢查任務仍必須由人工檢查員執(zhí)行，或必須定期進行以滿足當?shù)乇O(jiān)管要求。此外，人工智能與企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng) (ERP) 和計算機化維護管理系統(tǒng) (CMMS) 的全面整合往往面臨與數(shù)據(jù)質(zhì)量和復雜性相關的障礙。 
盡管面臨這些挑戰(zhàn)，那些通過改變數(shù)據(jù)收集方式來提高數(shù)字化成熟度的公司開始意識到人工智能的好處。通過增強決策流程和優(yōu)化工作流程，人工智能可以提供額外的工具來補充人類的專業(yè)知識，從而增強團隊的能力。