CHAI
● Christian-Albrechts-Universität (DE)
● AC Korro-Service GmbH (DE)
Corrosion leads to the impairment and loss of function of structural components in maritime areas. In Schleswig-Holstein, these areas include the harbour in Kiel and the flood gate in Brunsbüttel. Although coating systems help to mitigate the effects of corrosion, they can be impaired by a wide variety of influencing factors leading to corrosion-damages damage and material fatigue.
As this is associated with immense costs, the integrity of such coating systems and steel structures must be extensively monitored in order to detect damage early on and assess the severity. However, scheduled maintenance and inspection of infrastructures is associated with high costs. Towards this end, the CHAI project is developing methods that allow the introduction of a predictive maintenance strategy. The overarching objective is therefore to detect (critical) damage as early as possible and to prioritise it in terms of maintenance requirements, effort and costs.
It was observed that the locally dependent water quality can influence the stages of corrosion that occur, renders standardised monitoring very challenging. As part of the project, the partners strive to establish the necessary infrastructure for monitoring environmental conditions and detecting and assessing corrosion damage at two locations. The collected data obtained will also serve as a training database for the development of data-driven prediction models for estimating maintenance intervals.
The CHAI project is funded by the Staatskanzlei of Schleswig-Holstein as part of the „Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Schleswig-Holstein" funding scheme.
Korrosion führt in maritimen Bereichen zur Beeinträchtigung und zum Funktionsverlust von strukturellen Bauteilen. In Schleswig-Holstein zählen zu diesen Bereichen z.B. der Hafen von Kiel und die Schleusenanlage in Brunsbüttel. Obwohl z.B. intakte Beschichtungssysteme hier vorbeugen, können diese durch unterschiedlichste Einflussfaktoren beeinträchtigt werden, was zu Korrosionsschäden und Materialermüdung führt, und so immense Kosten verursacht. Aus diesem Grund muss die Intaktheit solcher Beschichtungssysteme und Stahlstrukturen aufwendig überwacht werden, um Beschädigungen rechtzeitig quantitativ und qualitativ zu erfassen und so korrosionsbedingte Schäden zu vermeiden. Die turnusmäßige Wartung und Inspektion von Infrastrukturen sind mit hohen Kosten verbunden. Um diesem Problem entgegenzuwirken, werden im CHAI Projekt Methoden entwickelt, die die Einführung einer prädiktiven Wartungsstrategie erlauben. Als übergeordnetes Ziel steht daher die möglichst frühe Detektion von (kritischen) Schäden im Vordergrund, sowie deren Priorisierung in Bezug auf Wartungsbedarf, -aufwand und -kosten. Hierbei konnte beobachtet werden, dass die lokalabhängige Wasserqualität die auftretenden Korrosionsstadien beeinflussen kann, was eine einheitliche Überwachung stark erschwert. Im Rahmen des Projektes streben die Verbundpartner an, die dafür benötigte Infrastruktur zur Überwachung von Umweltbedingungen und der Detektion sowie Bewertung von Korrosionsschäden an zwei Standorten zu etablieren. Die erhaltenen Messdaten dienen zudem als Trainingsdatenbank für die Entwicklung von datengetriebenen Vorhersagemodellen zur Abschätzung von Wartungsintervallen.
Das CHAI Projekt wird durch die Staatskanzlei Schleswig-Holstein im Rahmen des Förderprogramms „Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Schleswig-Holstein" gefördert.
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