該實驗項目是Safetytech Accelerator與塞拉菲爾德核電站，國家核實驗室（NNL）和Reality AI合作，對通風管道進行遠程檢查，以識別穿孔等缺陷。

挑戰(zhàn)

根據(jù)英國《工作健康與安全法》要求定期檢查通風系統(tǒng)并記錄檢查結(jié)果。目前，通風管道是目視檢查或利用超聲波厚度探測檢測的，這需要大量的成本和時間，如果手動完成，可能會造成人為錯誤和通風設(shè)備損壞的潛在風險。

這項開放式創(chuàng)新挑戰(zhàn)旨在使用數(shù)字化解決方案來改變通風管道檢測方式，并確保未來幾十年工人和環(huán)境的安全。

Safetytech Accelerator開始尋找供應(yīng)商，以便在未來為管道和更廣泛的工業(yè)資產(chǎn)提供持續(xù)的遠程監(jiān)控。經(jīng)過全面的調(diào)查，4家公司入圍向挑戰(zhàn)合作伙伴推介各自的解決方案。

最近被瑞薩電子株式會社收購的美國初創(chuàng)公司Reality AI被選為技術(shù)合作伙伴。Reality AI平臺內(nèi)置分析傳感器數(shù)據(jù)功能，并有解讀工業(yè)聲音和振動的特定經(jīng)驗。

實驗

該實驗集中在監(jiān)測非核NNL設(shè)施的管道。由于COVID-19大流行嚴重影響了對該設(shè)施的使用，但一旦生活開始恢復正常，我們就使用方形鋼管和動力空氣過濾器建造了一個測試臺。

管道試驗臺

Reality AI的硬件由連接到數(shù)據(jù)收集設(shè)備的麥克風和激勵器（聲音創(chuàng)建器）組成。該設(shè)備使用強大的磁鐵連接到管道上。

一個激勵器和兩個麥克風連接到管道的兩個部分

雖然在COVID-19大流行期間禁止進入該設(shè)施，但Reality AI能夠使用運往紐約實驗室的管道進行一些初步測試。這使得Reality AI能夠確保為最終數(shù)據(jù)收集選擇正確類型的傳感器。一旦NNL設(shè)施準備好進行測試，Reality AI就將其數(shù)據(jù)收集硬件運送到坎布里亞郡（英國），供NNL員工安裝和操作。

該實驗收集了96個處于各種操作狀態(tài)的通風聲學樣本，管道和法蘭正常或有缺陷。NNL工作人員能夠根據(jù)每個測試的要求將管道部分替換為正常或穿孔部分。

聲學樣本被上傳到直觀而強大的Reality AI平臺，該平臺內(nèi)置了數(shù)據(jù)導入，數(shù)據(jù)清理，模型訓練，測試和部署功能。訓練了特定于NNL環(huán)境的模型，并保留了一段數(shù)據(jù)，以便在稍后階段驗證AI模型。

用于聲音分析的Reality AI平臺

結(jié)果

使用750ms、1000ms、1250ms和1500ms的窗口大小收集聲音樣本。分析表明，最佳窗口長度為1s。這意味著在生產(chǎn)中，可以在一秒鐘內(nèi)檢測到缺陷，并且與較大的窗口尺寸相比，使用較少的計算能力。

使用1s窗口大小，試點解決方案執(zhí)行如下

• 檢測正常操作：100%準確率

• 檢測松動的法蘭：97.6%的精度

• 檢測穿孔：97.5%的準確度

高水平的準確性甚至令Reality AI團隊感到驚訝，同時還需要做更多的工作，特別是在一天中的不同時間收集數(shù)據(jù)，這可能會影響結(jié)果。然而，該實驗驗證了使用聲學分析作為遠程和連續(xù)監(jiān)測工業(yè)通風管道的可行方法。這改進了目前偶爾檢查的做法，可以立即識別缺陷，而不會將人員置于潛在的危險環(huán)境中。

“

“Reality AI與Safetytech Accelerator, Sellafield和NNL合作進行了通風管道檢查試點。隨著時間的推移，我們面臨著包括Covid在內(nèi)的各種挑戰(zhàn)，但最終證明了使用聲學傳感器識別管道系統(tǒng)中缺陷的可行性。結(jié)果看起來很有希望，我們現(xiàn)在需要進行更大規(guī)模的測試，以準備和驗證ML模型以供將來使用。

這是各方之間的良好合作，包括項目規(guī)劃、硬件設(shè)計、數(shù)據(jù)收集和模型構(gòu)建。Reality AI期待為該項目的實際部署提供支持。”

Nalin Balan（業(yè)務(wù)發(fā)展主管），Reality AI

”

全行業(yè)影響

除了核能之外，在這一挑戰(zhàn)中試點的聲學解決方案有可能提高管道檢測至關(guān)重要的行業(yè)的安全性，包括制造、制藥和航運，從而降低對人和環(huán)境的風險。

“

“與Reality AI和Safetytech Accelerator合作是一次奇妙的經(jīng)歷！盡管由于Covid大流行和地理分隔，需要完全遠程完成該項目，但項目團隊已經(jīng)測試并證明，使用人工智能處理聲學信號以確定潛在的通風管道故障機制具有真正的潛力。該系統(tǒng)在檢測我們模擬的各種缺陷方面的可靠性給我們留下了深刻的印象。利用NNL在坎布里亞郡設(shè)施中設(shè)計，建造和操作實驗鉆機的專業(yè)知識，再次證明了Sellafield LTD和NNL之間合作關(guān)系的實力。NNL是英國核部門創(chuàng)新的渠道，使Reality AI等中小企業(yè)的創(chuàng)新技術(shù)能夠發(fā)展成為Sellafield及其他地區(qū)的有影響力的解決方案。我們期待在這個試點項目所做的出色工作的基礎(chǔ)上，支持該項目在現(xiàn)實世界中部署這種人工智能的新應(yīng)用?！?/p>

Andy Cooney（創(chuàng)新主管）Sellafield

”

Case study: An open innovation challenge to transform industrial inspection and improve safety of workers - Safetytech Accelerator