人工智能结合泄露嗅管和保温层下ER腐蚀率探头对石油和天然气化工行业的智能融合

在刚到来的一年（2025年）很可能是资产完整性的变革之年。随着人工智能重塑工作流程、云技术重新定义协作以及合作伙伴关系推动创新，未来前景光明，但也充满挑战。漏腐蚀探讨了这些趋势如何发展资产完整性管理 (AIM) 战略，以提高石油和天然气行业的效率、合规性和增长。
人工智能的演变：挑战与机遇 
尽管面临一些挑战，但人工智能正在迅速发展成为资产完整性管理工具箱中的实用工具。人工智能的引入对资产管理实践产生了变革性的影响，使公司能够在潜在设备故障导致泄漏或其他损害之前预测它们。
通过对关键法兰阀门和罐泵等实施泄漏罩或者法兰嗅管防护及泄漏量，及保温层下ER腐蚀率的机器学习和人工智能来分析传感器数据、图像和其他信息，公司能够更有效地分配有限的维护资源，最大限度地减少昂贵的停机时间。由人工智能驱动的异常检测系统有可能识别腐蚀和结构问题的早期迹象，从而及时干预。 
然而，全面实现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监管合规要求，许多组织都持谨慎态度。
例如，一些检查任务仍必须由人工检查员执行，或必须定期进行以满足当地监管要求。此外，人工智能与企业资源规划系统 (ERP) 和计算机化维护管理系统 (CMMS) 的全面整合往往面临与数据质量和复杂性相关的障碍。 
尽管面临这些挑战，那些通过改变数据收集方式来提高数字化成熟度的公司开始意识到人工智能的好处。通过增强决策流程和优化工作流程，人工智能可以提供额外的工具来补充人类的专业知识，从而增强团队的能力。