기계 학습 및 로봇 공학이 재난을 예방하고 생명을 보존하는 방법
기계 학습 및 로봇 공학이 재난을 예방하고 생명을 보존하는 방법
  • 성열우 기자(sss8943@hanmail.net)
  • 승인 2020.05.14 19:41
  • 댓글 0
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How Machine Learning and Robotics Can Prevent Disasters & Preserve Lives

Marketing Manager - Gecko Robotics

저자 사만다(Samantha) 프로필
저자 사만다(Samantha) 프로필

【대전=코리아플러스】 성열우 기자 = 인명에 영향을 미치는 치명적인 사건이든 재무에 영향을 미치는 손상 메커니즘에 의한 고장이든, 정유 공장 직원 및 무결성 엔지니어에게는 신뢰성과 안전이 항상 중요하다는 데는 의문의 여지가 없습니다. 

ML과 로봇을 사용하여 전통적인 인간 기반 검사가 미국 전역에서 여전히 시행되고 있지만 운영자는 생명을 위협하지 않고 최소한의 서비스 중단으로 더 심층적으로 검사 할 수 있습니다.

로봇 공학 및 기계 학습의 이점

산업 안전을 지원하기위한 가장 큰 개발 중 하나는 검사 중 로봇의 구현이었습니다. 벽 등반 로봇은 탱크, 선박, 배관 등에서 비파괴 테스트를 수행합니다. 

로봇은 다양한 검사 페이로드를 사용하여 부식, 균열, 구멍 및 기타 형태의 열화를 검사 할 수 있습니다. 

지속적인 데이터 캡처를 통해 로봇은 1,000 배 더 많은 정보를 수집하는 동시에 이전 방법보다 평균 10 배 빠른 검사를 수행 할 수 있습니다. 

그런 다음 수집 된 데이터를 검사관이 분석, 확인 및 확인하여 안전뿐만 아니라 적절한 기능을 보장 할 수 있습니다. 

더 많은 로봇과 ML을 전체 운영에 통합함으로써, 이익을 위해 운영을 모니터링하고 증가시킬 더 많은 데이터를 보유 할뿐만 아니라 새로운 기술 또는 새로운 안전 지침을보다 쉽게 ​​통합 할 수 있습니다. 

포괄적 인 검사로 장애 방지

정유 생태계에 중요하지만 부탄 구체는 현장에서 위험을 측정 할 때 검사하기 어려운 경향이 있습니다. 

수동 방법으로 평방 피트 당 1 UT 판독 값을 기준으로 수리 및 유지 관리 결정을 내리면 고급 RBI 수준이 부족하여 신뢰할 수 없게됩니다. 

현재의 기술은 과거에 위험한 로프 접근 및 광범위한 검사 기간을 가졌습니다. 

로봇 중심의 구형 구체 프로젝트의 최근 예는 Gecko Robotics 에서 나옵니다 .

사례 연구에 따르면 텍사스의 정유 공장에서는 검사원을 위험에 빠뜨리지 않고 부탄 영역에 대한 밀도 높은 데이터를 얻는 것이 최우선 순위였습니다.

적용 범위 때문에 전통적인 검사는 그들의 요구를 충족시킬 수 없었습니다.

따라서 Gecko Robotics는 TOKA 로봇 플랫폼을 사용하여 12 시간 이내에 RAG (Rapid Ultrasonic Gridding) 검사를 수행하도록 선택되었습니다.

검사 범위는 구의 모든 장애물이없는 영역을 검사하는 것이었고, Gecko 로봇 검사 팀 (GRIT) 레벨 II NDT 검사관은 노즐과지지 빔 주위에서 핸드 헬드 검사를 수행했습니다. 

지름 40.5 인치 구의 경우, Gecko는 평방 피트 당 178 개의 판독 치로 데이터 밀도 그리드를 제공 할 수있어 고객이 즉시 필요한 수리를 계획하고 찾을 수 있습니다. 

이전의 수동 검사는 전체 표면적에 대해 5K에 불과한 총 판독 값을 수집했습니다.

검사가 완료되면 641,505 개의 A- 스캔 두께 측정 값이 직관적으로 결합되어 구의 대화 형 C- 스캔 부식 맵을 시각적으로 표시합니다. 

고객은 RUG 방법과 Gecko의 TOKA 검사 로봇을 사용하여 오늘날의 의사 결정에 대한 신뢰를 높이고 향후 검사를위한 포괄적 인 기준을 설정할 수있었습니다.

이것은 머신 러닝과 로봇 공학이 금융 및 물리적 재난을 예방하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 한 가지 예일뿐입니다. 

ML 및 로봇을 통한 모든 분석에 팀이 확실하게 참여하도록함으로써 플랜트 운영에 대한 긍정적 인 미래를 지속적으로 모니터링 할 위험이없는 방법을 갖게됩니다. 

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