View Project

Norwegian AI Directory

KVAL: Digital solutions for integrating physical models with sensor data to combat corrosion under insulation


Description:

Innenfor olje & gass-, kjemisk- og prosessindustri på norsk sokkel og landanlegg finnes det hundrevis av kilometer med isolerte rør, der isolasjonen bla. skal beskytte mot brann, dempe lyd, eller stabilisere prosesstemperaturen. Selv om isolasjonen er innkapslet, er det vanlig at vann trenger inn i systemet, og under visse omstendigheter fører til korrosjon under isolasjon (KUI). KUI kan føre til driftsstans og i verste fall storulykker. Uvissheten om hvor vannet har flyttet seg og hvor korrosjonen oppstår, medfører at isolasjonen og kapslingen må inspiseres manuelt med jevne mellomrom. Dette er svært kostbart og lite effektivt, da kontroll muligens utføres for sent, eller avslører at det undersøkte området ikke har behov for vedlikehold. Inspeksjonen er i dag ikke skreddersydd de underliggende fysiske fenomen. Årlige kostnader knyttet til KUI vedlikehold og inspeksjon i olje & gass industrien i Norge er i milliardklassen. SINTEF Energi utvikler modeller som kan forutsi hvordan fukt oppfører seg i isolasjonsmaterialet under relevante anleggsforhold. Ved hjelp av modellene kan vi forutsi hvor fuktigheten vil samle seg i rørsystemet, og hvilke røravsnitt som dermed står i fare for å utvikle KUI. Basert på denne informasjonen, kan anleggsoperatøren sette opp en målrettet vedlikeholdsplan. Målrettet vedlikehold vil styrke anleggsintegriteten ved å redusere storulykkepotensialet, redusere avfall, forbedre HMS vilkårene for inspeksjonspersonalet. I tillegg vil anleggsoperatørens vedlikeholdsutgifter minskes. I dette prosjektet har vi undersøkt hvordan vår modelleringsprogramvare kan kommersialiseres.


Project leader: Jon Magne Johansen

Started: 2021

Ends: 2021

Category: Næringsliv

Sector: Næringsliv

Budget: 497804

Institution: SINTEF TTO AS

Address: NA