Un mismo fenómeno de corrosión puede dar lugar a diferentes interpretaciones válidas de la profundidad. Cuando esas diferencias afectan a los cálculos de la presión de fallo o a las decisiones de intervención, la tecnología MFL Data Fusion de ROSEN combina las señales complementarias de MFL-A y MFL-C en un único perfil continuo de profundidad de corrosión.
Reto de la evaluación
Las tecnologías MFL axial y circunferencial responden de forma diferente a la morfología y la Orientación de la corrosión. Ambas respuestas pueden ser técnicamente válidas, pero la interpretación resultante de las profundidades puede diferir. Esto se debe a que las tecnologías MFL-A y MFL-C son sensibles a distintos aspectos de la geometría de la corrosión.
En muchos casos, estas diferencias no afectan de manera significativa a la evaluación. Sin embargo, en casos de corrosión complejos en los que el funcionamiento de la tubería es crítico, la profundidad indicada puede influir en las estimaciones de la presión de fallo, la priorización de los defectos y la planificación de la intervención.
Esto plantea un problema práctico a la hora de tomar decisiones:
- ¿Qué interpretación de la profundidad debe utilizarse?
- ¿Cómo debe representarse la corrosión interactiva?
- ¿Cambiaría el resultado de la evaluación si se utilizara otra interpretación?
- ¿Son los datos disponibles lo suficientemente coherentes como para respaldar la decisión?
MFL Data Fusion de ROSEN aborda estos retos combinando información de señales complementarias antes de que sea necesario conciliar interpretaciones separadas. El resultado es un perfil de profundidad de corrosión en 3D reconstruido para futuras evaluaciones de Ingeniería.
Cuándo considerar MFL Data Fusion
MFL Data Fusion de ROSEN es un servicio específico destinado a la corrosión compleja de activos críticos en los que la variabilidad de las dimensiones influye en las decisiones sobre la integridad.
Considere MFL Data Fusion cuando:
Los conjuntos de datos complementarios de MFL proporcionan resultados de profundidad válidos diferentes para la misma característica de corrosión.
Los perfiles de corrosión axiales, circunferenciales o irregulares producen respuestas de señal diferentes en función de la dirección de magnetización.
Un cambio en la profundidad de la corrosión indicada afecta de manera significativa a las presiones de fallo estimadas o al margen de seguridad disponible.
Las inspecciones repetidas o las evaluaciones independientes dan lugar a mediciones de profundidad incoherentes que requieren revisiones técnicas adicionales.
Las prioridades en materia de excavación, reparación, seguimiento o reevaluación dependen de la interpretación que se elija.
MFL Data Fusion de ROSEN no está concebida como una mejora estándar para todas las inspecciones MFL. Su valor es mayor cuando la variabilidad en las dimensiones tiene un efecto significativo en el resultado de la evaluación.
Analice si Data Fusion es pertinente para su caso.
Cómo funciona
MFL-A y MFL-C proporcionan información complementaria sobre la corrosión. Cada tecnología responde de forma diferente a la morfología y la Orientación de las características. La evaluación convencional analiza estas respuestas por separado.
MFL Data Fusion de ROSEN adopta un enfoque diferente: combina la información complementaria a nivel de la señal magnética.
El aprendizaje automático facilita la reconstrucción del perfil de corrosión. La representación de la corrosión resultante puede utilizarse como dato de entrada para estimar la presión de fallo y tomar decisiones eficaces sobre la integridad.
MFL Data Fusion de ROSEN utiliza un modelo de aprendizaje automático desarrollado internamente para reconstruir perfiles de corrosión a partir de señales MFL complementarias.
El modelo se ha desarrollado utilizando las relaciones entre los datos de MFL y los escaneos láser de campo. Esto permite que el método reconozca cómo las diferentes respuestas de las señales se relacionan con las variaciones en la profundidad y la morfología reales de la corrosión.
El modelo no:
- toma decisiones sobre la integridad
- sustituye la interpretación de la Ingeniería
- determina automáticamente los requisitos de reparación de la reparación
- elimina la necesidad de una validación técnica
- aplicar por igual a todos los casos de inspección o corrosión
El perfil reconstruido se revisa como parte de los servicios de integridad de activos de ROSEN. El operador y el experto en integridad responsable conservan la responsabilidad de la decisión final sobre la integridad.
Por qué son importantes los perfiles de corrosión
La corrosión no se forma como una simple caja. A menudo se representa utilizando un conjunto limitado de dimensiones, como la longitud, el ancho y la profundidad máxima. Esta representación simplificada sirve de base para procesos de evaluación establecidos y simplificados, pero no siempre refleja cómo varía la profundidad a lo largo de una zona de corrosión.
Esta distinción cobra importancia cuando se trata de:
- morfologías de corrosión complejas
- características que interactúan
- corrosión estrecha y profunda
- zonas extensas con profundidad variable
- corrosión con componentes axiales y circunferenciales
- características cercanas a un umbral de evaluación o intervención
Un perfil de profundidad de corrosión fusionado proporciona más información sobre cómo se distribuye la profundidad a lo largo de la característica. Esto puede aportar a la evaluación un dato más representativo que la selección de un único valor de profundidad entre varias interpretaciones válidas.
La diferencia está en cómo se presenta y se usa la información sobre la corrosión en el proceso de evaluación.
Evaluacion convenciónal |
| MFL Data Fusion |
| Evaluación por separado de MFL-A y MFL-C | → | Fusión a nivel de señal de datos complementarios |
| Múltiples interpretaciones válidas de la profundidad | → | Un perfil de corrosión tridimensional continuo |
| Se requiere la conciliación de las interpretaciones | → | Representación unificada de la corrosión |
| La evaluación depende de la interpretación seleccionada | → | Menor dependencia de la selección tecnológica |
El resultado depende de cada caso concreto. MFL Data Fusion puede confirmar una evaluación existente, aportar mayor confianza en el resultado de la evaluación o identificar situaciones en las que la representación de la corrosión seleccionada afecte de manera significativa a la decisión sobre la integridad.
Ventajas para los operadores
Perfil de corrosión continuo
Menor dependencia de la selección de la tecnología de inspección interna (ILI)
Estimaciones más estables de la presión de fallo
Mayor confianza en las decisiones de intervención
Integración en los flujos de trabajo existentes
Cada evaluación de corrosión es diferente. Nuestros especialistas pueden ayudarte a determinar si MFL Data Fusion puede aportar un valor agregado a la tuya.
Obtenga una visión más detallada de nuestra experiencia
Reconocimiento
Nuestro artículo titulado «Data Fusion de inspecciones en línea complementarias de fuga de flujo magnético axial y circunferencial y sus efectos sobre la vida útil restante segura» recibió el Premio al Mejor Artículo en la Conferencia Internacional sobre Tuberías de 2024.
El premio reconoció el trabajo realizado en la combinación de inspecciones complementarias de fuga de flujo magnético (MFL) axiales y circunferenciales para mejorar la evaluación de la corrosión.
Comente su caso con nuestro experto en MFL Data Fusion
¿Su evaluacion se afecta por la variabilidad de la profundidad de la corrosión?
Si diferentes interpretaciones válidas de MFL dan lugar a estimaciones de presión de fallo o prioridades de intervención distintas, MFL Data Fusion puede proporcionar una base más coherente para la evaluación.
Comparta la información que disponga, el problema de corrosión o la decisión que necesite respaldar. Un especialista de ROSEN evaluará si MFL Data Fusion resulta pertinente para el caso.
Preguntas frecuentes
No. MFL Data Fusion es ideal para situaciones de corrosión complejas. Resulta útil en aquellos casos en los que las diferencias en la medición de la profundidad de la corrosión afectan a la evaluación o a las decisiones sobre la integridad. La evaluación convencional sigue siendo adecuada para muchas morfologías de corrosión y objetivos de inspección.
Sí. MFL Data Fusion se basa en información complementaria procedente de señales MFL axiales y circunferenciales. Su idoneidad depende de la disponibilidad y la calidad de los conjuntos de datos pertinentes.
En principio, sí. Cuando ya existan conjuntos de datos MFL-A y MFL-C adecuados, estos pueden servir de base para una aplicación de MFL Data Fusion. La disponibilidad de datos no implica automáticamente que el caso sea adecuado, por lo que primero deben revisarse los conjuntos de datos y el objetivo de la evaluación.
No. El aprendizaje automático sirve de apoyo para la reconstrucción del perfil de corrosión. El resultado se revisa técnicamente, y las decisiones sobre la integridad siguen correspondiendo a los equipos de Ingeniería y a los operadores responsables.
La comparación de informes de inspección comienza con la interpretación por separado de los resultados y, a continuación, se intenta conciliar las diferencias. MFL Data Fusion combina información complementaria a nivel de señal antes de reconstruir un único perfil de profundidad de corrosión.
No. La verificación sobre el terreno sigue siendo una herramienta importante en la gestión de la integridad de las tuberías, donde se requiere una confirmación directa de las condiciones de corrosión.
MFL Data Fusion está diseñado para mejorar la representación de la corrosión utilizada en la evaluación mediante la reconstrucción de un perfil de corrosión 3D continuo a partir de conjuntos de datos MFL complementarios. En algunas aplicaciones, esto puede proporcionar una mayor confianza en los datos de la evaluación y en la toma de decisiones antes de plantearse la realización de actividades sobre el terreno.
Sí. El perfil de corrosión reconstruido proporciona información para una evaluación de Ingeniería más detallada, sin sustituir por ello el proceso general de gestión de la integridad.
Entre la información útil se incluye:
- El tipo de amenazas de corrosión que suscitan preocupación
- El activo y el contexto operativo
- Las fechas previstas para las nuevas inspecciones
- La disponibilidad de datos anteriores de MFL-A y/o MFL-C
- Resultados de evaluaciones existentes, si están disponibles