Artificial Intelligence（AI） System Development of Metal Corrosion Mechanism

Hiroyasu Matsuda、Masazumi Miyazawa、Fumio Kawamura、Shigemitsu Kihara、Nobuo Mitomo

2022Corrosion engineering digestEngineering被引 1开放获取

摘要

RBM（リスク基準保全手法）により設備のリスク評価を実施する際，腐食や設備の専門家が損傷機構予測を行ってきた．しかし，膨大な腐食環境に対し完全な評価は難しく，専門家人口の減少が予想される．そこで予測精度の向上を目的として，2種類のパイソンコードによるAIシステム（RBS（ルールベースシステム）及び決定木解析）により金属材料の劣化機構を予測するシステムを開発した．工場・装置・材料・化学環境等の少ない情報から金属材料の172個の損傷機構を予見し，化学成分を得てRBMを効率良く実施管理する方法を提案する．課題として予測精度を減じる文字情報が多すぎることである．

引用本文（GB/T 7714）

Hiroyasu Matsuda, Masazumi Miyazawa, Fumio Kawamura, 等. Artificial Intelligence（AI） System Development of Metal Corrosion Mechanism[J]. Corrosion engineering digest, 2022.

引文网络

参考文献与被引分析加载中…

DOI：https://doi.org/10.3323/jcorr.71.180

本站仅收录题录与摘要供学习参考，全文版权归属出版方；如有侵权请联系我们删除。