Сергей Алексеевич Огай, доктор технических наук, доцент, профессор
кафедра теории и устройства судна
690059; ул. Верхнепортовая, 50а; Владивосток
Sergei A. Ogay, Grand PhD in Technical Sciences, Associate Professor, Professor
Department of Ship Theory and Design
690059; 50a, Verkhneportovaya Str.; Vladivostok
Ле Чонг Тхинь, аспирант
кафедра теории и устройства судна
690059; ул. Верхнепортовая, 50а; Владивосток
Le Trong Thinh, Postgraduate Student
Department of Ship Theory and Design
690059; 50a, Verkhneportovaya Str.; Vladivostok
Темой исследования является разработка достоверных моделей коррозии, имеющая решающее значение для точной оценки состояния конструкций, оптимизации графиков технического обслуживания, а также обеспечения безопасности и увеличения срока службы морских судов.
Отмечается, что коррозия морских судов носит стохастический характер, и традиционные модели коррозии, как правило, определяются путем анализа достаточно обширных наборов данных о коррозии, собранных с различных судов во время плановых осмотров.
При этом прямое применение традиционных моделей коррозии имеет ограничения, поскольку коррозия конкретного судна может отличаться от общей тенденции из-за специфических условий эксплуатации и окружающей среды. Поэтому в данном исследовании предлагается методология динамической калибровки традиционной модели коррозии на основе байесовского вывода (англ. Bayesian inference) и алгоритма выборки по методу Монте-Карло с Марковскими цепями (англ. Markov Chain Monte Carlo) — Гамильтоновский метод Монте-Карло (англ. Hamiltonian Monte Carlo) с использованием данных измерений остаточных толщин. После калибровки модели глубина коррозии для компонентов конкретного судна в различные моменты времени в течение срока эксплуатации прогнозируется с помощью моделирования Монте- Карло (англ. Monte Carlo Simulation). Предлагаемая методология позволяет учитывать погрешности измерений, пробелы в данных и, что наиболее важно, непрерывно обновлять параметры модели по мере поступления новых данных измерений остаточных толщин, тем самым повышая точность прогноза с течением времени. Ввиду отсутствия реальных данных измерений остаточных толщин в исследовании используются предполагаемые значения для судов, возраст которых составляет не менее 15 лет с целью моделирования «тяжелого» коррозионного сценария для настила верхней палубы балкера. Данное предположение основано на условиях эксплуатации балкеров в агрессивной морской коррозионной среде, что обеспечивает обобщаемость и соответствие наихудшему сценарию. Прогнозируемое значение средней глубины коррозии главной палубной плиты для судна, возраст которого составляет 15 лет, определенное с помощью откалиброванной модели, отклоняется от измеренных данных примерно на 10,87 %, что свидетельствует о приемлемой точности и подтверждает практическую применимость предложенной методологии для прогнозирования индивидуальной коррозии судна.
The development of reliable corrosion models is crucial for accurate assessment of structural condition, optimization of maintenance schedules, and ensuring safety and extension of the service life of marine ships.
It is noted that corrosion of marine ships is stochastic in nature, and traditional corrosion models are typically established through the analysis of extensive corrosion datasets collected from various ships during routine surveys.
However, the direct application of traditional corrosion models has limitations, as the corrosion of a specific ship may deviate from the general trend due to its specific operational and environmental conditions. Therefore, this study proposes a methodology for dynamic calibration of traditional corrosion models based on Bayesian inference and the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method, specifically the Hamiltonian Monte Carlo (HMC) method, using residual thickness measurement data. After calibration, corrosion depth for the components of a specific ship is predicted at various points during its service life using Monte Carlo simulation. The proposed methodology accounts for measurement uncertainties, data gaps, and continuously updates model parameters as new residual thickness data become available, thereby improving prediction accuracy over time. Due to the lack of real residual thickness measurement data, the study uses assumed values corresponding to a ship age of 15 years to simulate a severe corrosion scenario for the main deck plate of a bulk carrier. This assumption is based on operating conditions of bulk carriers in an aggressive marine environment and ensures consistency with a worst-case scenario. The predicted average corrosion depth of the main deck plate at 15 years, obtained using the calibrated model, deviates from the assumed data by approximately 10.87 %, indicating acceptable accuracy and confirming the applicability of the proposed methodology for predicting ship-specific corrosion.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.