Современные подходы к моделированию и симуляции неразрушающего контроля труб из армированного волокнами полимера: обзор

Advanced Non-Destructive Testing Simulation and Modeling Approaches for Fiber-Reinforced Polymer Pipes: A Review
Jan Lean Tai, Mohamed Thariq Hameed Sultan, Andrzej Łukaszewicz, Jerzy Jóźwik, Zbigniew Oksiuta, Farah Syazwani Shahar
2025-05-24

моделирование методом Монте-Карлоцифровой неразрушающий контрольтрубы из армированного волокнами полимераметод конечных элементовмашинное и глубокое обучение
Трубы из армированного волокнами полимера (FRP) стали предпочтительной альтернативой традиционным металлическим трубопроводным системам в различных отраслях, включая химическую промышленность, судостроение и морскую отрасль, а также нефтегазовую промышленность, благодаря высокой коррозионной стойкости, значительному отношению прочности к массе и длительному сроку службы. Однако обеспечение долговременной надежности и структурной целостности труб из FRP сопряжено с серьезными трудностями, главным образом из-за их анизотропной и неоднородной природы, которая осложняет обнаружение и характеристику дефектов. Широко применяемые традиционные методы неразрушающего контроля (НК) часто не позволяют учитывать эти особенности, что обусловливает необходимость внедрения современных цифровых методов. В настоящем обзоре систематически рассматриваются последние достижения в области цифровых методов НК с особым акцентом на их применение к композиционным материалам. На основе анализа 140 рецензируемых статей, опубликованных в период с 2016 по 2024 год, показана роль численного моделирования, симуляции, машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL) в повышении чувствительности обнаружения дефектов, автоматизации интерпретации данных и поддержке стратегий прогнозного технического обслуживания. Показано, что численные методы, такие как метод конечных элементов (FEM) и моделирование методом Монте-Карло, повышают надежность контроля за счет виртуального моделирования дефектов и оптимизации параметров. В то же время алгоритмы ML и DL обладают значительным потенциалом для автоматизации классификации, сегментации и оценки степени тяжести дефектов, существенно сокращая время контроля и зависимость от участия человека. Несмотря на эти перспективные разработки, обзор выявляет критический пробел в данной области: современные цифровые методы пока в ограниченной степени преобразуются в решения, пригодные для эксплуатации в реальных условиях и специально адаптированные к трубопроводным системам из FRP. Уникальная структурная сложность и эксплуатационные требования к трубам из FRP обусловливают необходимость целенаправленных исследований для разработки валидированных цифровых моделей, наборов данных, специфичных для конкретных применений, и протоколов оценки, соответствующих требованиям промышленности. В обзоре представлены стратегические выводы и перспективные направления исследований, направленные на устранение этого разрыва и содействие интеграции цифровых технологий НК в реальные системы контроля труб из FRP и управления их жизненным циклом.
1
Ключевая нерешённая проблема — ограниченный перенос цифровых методов в валидированные решения для эксплуатации, адаптированные к FRP-трубам, что требует специализированных наборов данных и согласованных с промышленностью протоколов оценки.
2
Передовые цифровые методы повышают чувствительность обнаружения дефектов и поддерживают предиктивное техническое обслуживание анизотропных и неоднородных трубопроводов из FRP.
3
Алгоритмы машинного и глубокого обучения автоматизируют классификацию, сегментацию и оценку тяжести дефектов, сокращая время контроля и зависимость от интерпретации человеком.
4
Численные методы, включая метод конечных элементов и моделирование Монте-Карло, повышают надёжность контроля за счёт виртуального моделирования дефектов и оптимизации параметров.
5
В обзоре проанализированы 140 рецензируемых исследований за 2016–2024 годы, посвящённых передовым цифровым методам НК для труб из волокнистых полимерных композитов.

Трубы из армированного волокнами полимерного материала (FRP), а также их инспекция и управление жизненным циклом

Применение передовых цифровых методов неразрушающего контроля, включая численное моделирование, симуляцию, машинное обучение и глубокое обучение, для обнаружения, характеристики, классификации и оценки тяжести дефектов, а также прогнозного технического обслуживания труб FRP

Publication Details
Publication Date
2025-05-24
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
11
Access Type
Author Information
Authors
Jan Lean Tai
Mohamed Thariq Hameed Sultan
Andrzej Łukaszewicz
Jerzy Jóźwik
Zbigniew Oksiuta
Farah Syazwani Shahar
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%