ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ КАТОДНАЯ ЗАЩИТА ТРУБОПРОВОДОВ: АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ КОРРОЗИЕЙ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

АННОТАЦИЯ

Современное развитие нефтегазовой отрасли и смежных сфер сопровождается необходимостью обеспечения долговременной и надежной эксплуатации трубопроводных систем, подверженных риску электрохимической коррозии. Традиционные методы катодной защиты, хотя и доказали свою эффективность, зачастую требуют постоянного контроля и корректировки, что снижает их адаптивность к изменяющимся условиям эксплуатации. В данной работе рассматривается концепция интеллектуальной катодной защиты, основанной на применении технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для адаптивного управления процессами защиты. Особое внимание уделяется созданию самонастраивающихся систем, способных в реальном времени анализировать параметры электропроводности грунта, влажность, температуру, характеристики изоляционного покрытия и формировать оптимальные режимы катодного тока. Использование алгоритмов глубокого обучения и нейронных сетей позволяет прогнозировать развитие коррозионных процессов и предотвращать критические повреждения ещё до их возникновения. Предлагаемый подход интегрируется с системами удалённого мониторинга на базе IoT-устройств, что обеспечивает комплексный контроль состояния трубопроводной инфраструктуры. Практическая значимость исследования заключается в повышении надежности и энергоэффективности катодной защиты, снижении эксплуатационных затрат и минимизации аварийных рисков. Внедрение интеллектуальных систем катодной защиты рассматривается как перспективное направление цифровизации в сфере промышленной безопасности и устойчивого развития энергетического сектора.

ABSTRACT

The modern development of the oil and gas industry and related fields is accompanied by the need to ensure long-term and reliable operation of pipeline systems at risk of electrochemical corrosion. Traditional cathodic protection methods, although proven effective, often require constant monitoring and adjustment, which reduces their adaptability to changing operating conditions. This paper considers the concept of intelligent cathodic protection based on the use of artificial intelligence and machine learning technologies for adaptive control of protection processes. Special attention is paid to the creation of self-adjusting systems capable of analyzing in real time the parameters of electrical conductivity of the soil, humidity, temperature, characteristics of the insulating coating and to form optimal modes of cathode current. The use of deep learning algorithms and neural networks makes it possible to predict the development of corrosion processes and prevent critical damage even before they occur. The proposed approach integrates with remote monitoring systems based on IoT devices, which provides comprehensive monitoring of the state of the pipeline infrastructure. The practical significance of the study is to increase the reliability and energy efficiency of cathodic protection, reduce operating costs and minimize emergency risks. The introduction of intelligent cathodic protection systems is considered as a promising area of digitalization in the field of industrial safety and sustainable development of the energy sector.

Ключевые слова: Интеллектуальная катодная защита, трубопроводы, коррозия, искусственный интеллект, адаптивное управление, машинное обучение, мониторинг состояния, прогнозирование, системы защиты, нефтегазовая отрасль.

Keywords: intelligent cathodic protection, pipelines, corrosion, artificial intelligence, adaptive control, machine learning, condition monitoring, prediction, protection systems, oil and gas industry.

Введение Протяженные магистральные трубопроводы прокладываются и функционируют в различных условиях, включая подземные, морские и пограничные среды. В соответствии с нормативными актами установлены требования, касающиеся эксплуатации трубопроводов, включая аспекты управления защитой от коррозии.

Цель исследования обосновать интеллектуальную катодную защиту с адаптивным управлением на базе технологий искусственного интеллекта и непрерывного мониторинга состояния.

Материал и методы исследования Взаимодействие поверхности стальных трубопроводов с окружающей средой является сложным процессом, который можно описать с помощью дифференциальных уравнений в частных производных (ДУЧП). Математические модели, отражающие электрохимические процессы защиты трубопроводов, служат основой для разработки систем мониторинга и управления защитой от коррозии. В качестве объекта рассматривались магистральные стальные трубопроводы диаметром от 530 до 1020 мм, эксплуатируемые в условиях различной влажности и удельного сопротивления грунта.

Для прогнозирования скорости коррозионного износа и оптимизации режимов катодного тока применялись рекуррентные нейронные сети (RNN), в частности модификация LSTM (Long Short-Term Memory). Обучение модели проводилось на временных рядах, включающих данные по температуре, влажности, удельному сопротивлению грунта и значениям потенциала.

Ключевым критерием эффективности систем защиты трубопроводов от электрохимической коррозии, вызванной внешними токами, является уровень электродного потенциала защищаемой поверхности. Для небольших объектов коррозии величина потенциала может адекватно отражать степень защиты. Однако в случае длинных трубопроводов поверхность металла не может считаться изопотенциальной, что приводит к неравномерному характеру коррозии.

Результаты исследования и их обсуждение

Антикоррозионная защита может быть разделена на два основных типа: активную и пассивную. Пассивная защита включает в себя использование различных покрытий, таких как краски и специальные составы, которые наносятся на поверхность труб. Однако, несмотря на свою важность, этого подхода часто недостаточно. Даже незначительные повреждения покрытия могут привести к быстрому развитию локальных коррозионных процессов [7].

В связи с этим, для повышения эффективности защиты трубопроводов применяется активная катодная антикоррозионная защита. В этом случае гальванический анод устанавливается на расстоянии около 200-300 метров от защищаемого объекта, например, трубопровода, и подключается к положительному полюсу источника постоянного тока, в то время как отрицательный полюс соединяется с трубопроводом. В процессе эксплуатации анод постепенно растворяется, что обеспечивает защиту металлической конструкции от коррозии.

Принцип действия активной катодной защиты основан на электрохимических реакциях, происходящих между металлическими конструкциями и окружающей средой, включая воду и различные химические вещества. Эти реакции приводят к переносу электронов между металлами, что, в свою очередь, вызывает коррозию [9].

Активная катодная антикоррозионная защита снижает скорость коррозионных процессов, направляя электрический ток через металлическую конструкцию и создавая электролитический процесс, который защищает металл. Этот процесс основывается на различии потенциалов между электродами, выполненными из различных материалов.

Подводимый из внешнего источника ток позволяет металлической конструкции оставаться в катодном состоянии, в то время как аноды, обладающие более высоким потенциалом, подвергаются активной коррозии. Таким образом, активная катодная защита представляет собой эффективный метод, который значительно увеличивает срок службы трубопроводов и других металлических конструкций [10].

Применение RNN в защите от коррозии.

1. Мониторинг состояния трубопроводов: RNN могут использоваться для анализа данных, полученных с датчиков, установленных на трубопроводах. Эти данные могут включать информацию о температуре, давлении, влажности и других факторах, влияющих на коррозию. Модели RNN способны выявлять паттерны и аномалии в данных, что позволяет оперативно реагировать на потенциальные угрозы.

2. Прогнозирование коррозии: Используя статистические данные о состоянии трубопроводов и условиях окружающей среды, RNN могут предсказывать скорость коррозии и оставшийся срок службы трубопроводов. Это позволяет заранее планировать техническое обслуживание и замену участков трубопроводов, что снижает риск аварий и утечек.

3. Оптимизация катодной защиты: RNN могут быть интегрированы в системы катодной защиты, позволяя динамически регулировать уровень защиты в зависимости от текущих условий. Модели могут анализировать данные о коррозии и автоматически настраивать параметры системы защиты, обеспечивая оптимальную защиту от коррозии.

Преимущества использования RNN можно выделить следующие:

1. Способность к обучению на временных рядах: RNN хорошо справляются с данными, которые имеют временную зависимость, что делает их идеальными для анализа коррозионных процессов.
2. Адаптивность: Модели могут адаптироваться к изменениям в данных, что позволяет им оставаться актуальными в условиях изменяющейся среды.
3. Прогнозирование: RNN могут предсказывать будущие состояния, что позволяет заранее принимать меры по предотвращению коррозии.

RNN-модели представляют собой мощный инструмент для защиты трубопроводов от коррозии, позволяя эффективно мониторить состояние, прогнозировать коррозионные процессы и оптимизировать системы защиты. Несмотря на некоторые недостатки, такие как необходимость в больших объемах данных и сложность интерпретации, преимущества, которые они предлагают, делают их ценным дополнением к современным системам управления безопасностью в нефтегазовой отрасли. Внедрение RNN в практику может значительно повысить надежность и безопасность трубопроводных систем, что является критически важным для устойчивого развития отрасли [14].

Для достижения эффективной электрохимической защиты трубопроводов целесообразно применять математические модели, которые позволяют рассчитывать распределение поляризационного потенциала с учетом нелинейной зависимости этого потенциала от плотности управляющего тока и конечного числа точек подключения средств контроля и управления защитой. Основная задача математического моделирования мониторинга и управления заключается в определении характеристик защитного электрического поля, основываясь на расположении источников, создающих это поле, и физических параметрах окружающей среды [12].

Несмотря на то, что коррозия конструкций является хорошо известной проблемой, она по-прежнему является причиной значительных затрат в различных отраслях промышленности, таких как трубопроводное хозяйство, авиастроение и базовая инфраструктура. e коррозия таких конструкций, как бетонные мосты, бетонные балки и бетонные конструкции в морской среде, ставит под угрозу безопасность и функциональность многих объектов инфраструктуры, что приводит к дорогостоящему ремонту. Помимо прочего, такие факторы окружающей среды, как удельное сопротивление окружающей среды, влажность, воздействие электролитов и pH, играют ключевую роль в том, с какой скоростью такие материалы, как судовые конструкции, нержавеющая сталь, оцинкованная сталь и углеродистая сталь, подвергаются коррозии [6].

Национальная ассоциация инженеров по коррозии (NACE) определяет коррозию как естественное разрушение материала (обычно металла), возникающее в результате химической или электрохимической реакции с окружающей средой. Ранее также были опубликованы простая теория коррозии и физическая модель коррозии [11].

Несмотря на термодинамическую тенденцию к окислению, существуют проверенные временем методы предотвращения коррозии и контроля за ней, которые могут уменьшить или устранить ее воздействие на общественную безопасность, экономику и окружающую среду.

Интернет вещей (IoT) способен существенно повысить как эффективность, так и экономическую целесообразность защиты трубопроводов от коррозии. Это достигается путем установки датчиков на трубопроводах, которые собирают данные о различных параметрах, таких как температура, влажность, давление и уровень коррозии [15].

Собранная информация позволяет точно определить наличие коррозии, ее локализацию и степень повреждения. На основе этих данных можно принимать обоснованные решения о необходимости проведения мероприятий по защите от коррозии, включая очистку трубопроводов, нанесение защитных покрытий и замену поврежденных участков.

Популярные методы включают использование систем катодной защиты, в одной из которых в качестве катода используется металл-мишень, который защищен с помощью расходуемого металла, который действует как анод (гальванический). Катодная защита от электрического тока [8].

В типичной системе катодной защиты (ICCP) критически важен правильный контроль тока защиты. Избыточная защита металла, вызванная слишком высоким током катодной защиты, может привести к нежелательному потенциалу по всей конструкции, что, в свою очередь, ускоряет коррозионные процессы. Неправильно настроенная система ICCP также может негативно сказаться на прочности сцепления с бетоном или защитным покрытием конструкции.

Например, для защиты стальной трубы установлено, что напряжение (по сравнению с электродом Cu/CuSO4) должно быть приложено, однако этот потенциал должен быть скорректирован с учетом мгновенного потенциала отключения, измеренного в полевых условиях. Тем не менее, такие измерения выполняются вручную, что требует физического вмешательства даже в удаленных районах. Это создает зависимость эффективности защиты от коррозии от человеческого фактора, что не всегда является эффективным и экономически целесообразным. Кроме того, емкостные всплески, возникающие при прерывании тока, могут затушевывать потенциал мгновенного отключения [2].

Таким образом, измерение мгновенного потенциала и существующая система защиты от коррозии, основанная на потенциале, имеют множество ограничений, которые необходимо учитывать для разработки недорогой, надежной и автоматизированной системы защиты от коррозии. Локальная коррозия может возникать в металлических конструкциях из-за свойств металла и других факторов окружающей среды. Влияние такой неравномерной коррозии на образование трещин и срок службы бетонных конструкций уже изучалось, и была разработана математическая модель для оценки равномерных и неоднородных коррозионных повреждений в железобетоне. Таким образом, неравномерное распределение коррозии или защиты от нее в металлической конструкции представляет собой сложную задачу [3].

Чтобы преодолеть эти ограничения, необходимо ввести простую адаптивную систему защиты от коррозии (ACPS), которая надежно защищает обрабатываемый металл в различных условиях. ACPS основана на измерении электрохимической реакции металла-мишени для построения графика Тафеля, что позволяет точно определить ток защиты и регулировать его с помощью замкнутого контура обратной связи. В результате создается система диагностики и защиты, которая может точно контролировать и защищать целевой металл. Электронная система обратной связи автоматически измеряет электрохимические характеристики с заданными пользователем интервалами и защищает целевой металл в зависимости от существующих коррозионных условий. Эта система обеспечивает более высокую надежность и точность без упомянутых ранее побочных эффектов, а также полностью исключает необходимость в ручных операциях. Кроме того, предлагаемая система оптимизирует энергопотребление и снижает потери электроэнергии, что приводит к значительной экономии затрат на электроэнергию [5].

В типичной системе измерения коррозии электрохимический отклик исследуемого металла в агрессивной среде фиксируется с помощью электрохимической ячейки. На основе этого отклика строится график Тафеля, который позволяет извлекать значения потенциала разомкнутой цепи и тока коррозии [4].

График Тафеля также служит для точного измерения скорости коррозии различных металлов и упрочненной стали. Важно отметить, что потенциал для этих параметров обычно совпадает или близок к потенциалу разомкнутой цепи. Значения и, полученные из графиков Тафеля, представляют собой естественный ток, создаваемый в данной электрохимической ячейке, когда реакции окисления и восстановления находятся в равновесии.

Чтобы найти поляризационные характеристики электродного процесса, необходимо экспериментально определить перенапряжение или потенциал электрода как функцию плотности тока, которая называется «кривой поляризации».

Прямое измерение Icorr невозможно. Небольшие внешние сдвиги потенциала (E) будут продуцировать умеренное течение тока (I) на разрушаемом электроде. Динамика навязанным извне током определяется, как Icorr, по степени влияния, с которыми происходят анодные и катодные процессы. Чем больше влияние, тем меньше значение Icorr, и тем меньше значение I для данного изменения потенциала. На самом деле, при малых значениях E, I прямо пропорционален Icorr и, следовательно, скорости коррозии. Эти отношения, воплощены в теоретическом уравнении Штерна-Гири: B - коэффициент Штерна-Гири материала, Rp - сопротивление поляризации металла [1].

Рисунок 1. Уравнении Штерна-Гири. Примечание: составлена авторами на основе источника [3]

Принцип получения icorr с помощью метода экстраполяции по Тафелю. Программное обеспечение Corrtest CS studio может автоматически выполнять подгонку поляризационной кривой. Что позволит определить коэффициенты Тафеля на анодном и катодном участках, т.е. ba и bc. а также затем получить icorr. Основываясь на законе Фарадея и в сочетании с электрохимическим эквивалентом материала, мы можем определить корость коррозии металла (мм/год).

Рисунок 2. Поляризационная кривая (график Тафеля). Примечание: составлена авторами на основе источника [3]

Для достижения более точного и надежного контроля, интеллектуальные системы мониторинга могут внедрять технологии машинного обучения и искусственного интеллекта. Это дает возможность системе самостоятельно адаптироваться на основе собранных данных и принимать обоснованные решения, направленные на предотвращение потенциальных повреждений или аварий [6].

Кроме того, такие системы могут быть интегрированы с другими процессами управления, что позволяет автоматически регулировать работу трубопроводов, информировать операторов о возникновении проблем и аварийных ситуаций, а также генерировать отчеты и проводить анализ состояния трубопроводов.

Заключение. Интеллектуальные системы мониторинга и контроля состояния трубопроводов представляют собой современные решения, которые значительно повышают эффективность и безопасность их эксплуатации. Их применение способствует снижению рисков аварийных ситуаций, уменьшению затрат на ремонт и обслуживание, а также оптимизации процессов контроля и управления трубопроводами.

Список литературы:

1. Афанасьева О. В., Лимонов А. И. Математические методы и модели в искусственном интеллекте. – 2024. – № 2. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://guap.ru/content/fmath/2024/sbor_2024_2.pdf (дата обращения: 19.10.2025).
2. Гайдук А. Р., Плаксиенко Е. А. адаптивная система управления: учеб. пособие. – М.: Библиоклуб, 2020. – 214 с.
3. Жданов А. A. Автономный опытный интеллект. – 2-е изд. – Москоу: бином. Лаборатория знаний, 2009. – 359 с.
4. Защита трубопроводов при траншейной прокладке // Журнал ВНИИГАЗ (Газпром).  – 2019. – № 3 (40).  – С. 60–68. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://vniigaz.gazprom.ru/d/journal/3c/60/vgn-3-%2840%29-2019.pdf (дата обращения: 19.10.2025).
5. Известия ТулГУ.  Технические науки.  – 2011. – Вып.  3. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://tidings.tsu.tula.ru/tidings/pdf/web/file/tsu\_izv\_technical\_sciences\_2011\_03.pdf (дата обращения: 19.10.2025)
6. Транспорт и хранение углеводородного сырья: материалы Международной научно-технической конференции (Тюмень, 25-26 апреля 2019 г.) / под ред. С. Ю. Подорожникова. – Тюмень’: ТИУ, 2019. – 351 с.
7. Хусанов З., Прохоров О., Прохоров В. Адаптивная интеллектуальная система мониторинга и управления параметрами электрохимической защиты трубопроводов от коррозии // Междунар. конф. по интеллектуальным информационным системам и технологиям (SIST). – 2022. – DOI: 10.1109/SIST54437.2022.9945734.
8. Forkan A. R. M., Kang Y.-B., Jayaraman P. P., Thirunavukarasu R. CorrDetector: a framework for structural corrosion detection from drone images using ensemble deep learning. – 2021. – DOI: 10.48550/arXiv.2102.04686. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://arxiv.org/abs/2102.04686 (дата обращения: 29.09.2025)
9. Jones J.F. Application of artificial intelligence and internet of things for corrosion mitigation in chemical engineering processes // Global Scientific Journal. – 2024. – Vol. 12. – № 4. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.globalscientificjournal.com/researchpaper/Application\_of\_Artificial\_Intelligence\_and\_Internet\_of\_Things\_for\_Corrosion\_Mitigation\_in\_Chemical\_Engineering\_Processes\_.pdf](https://www.globalscientificjournal.com/researchpaper/Application_of_Artificial_Intelligence_and_Internet_of_Things_for_Corrosion_Mitigation_in_Chemical_Engineering_Processes_.pdf (дата обращения: 29.09.2025)
10. Mgbemena C. E., Onuoha D. O., Godwin H. C. Development of a novel virtual reality-enabled remote monitoring device for maintenance of cathodic protection systems on oil and gas pipelines // Scientific Reports. – 2023. – Vol. 13. – Article 15874. DOI: 10.1038/s41598-023-43159-x.
11. Nash W. T., Powell C. J., Drummond T., Birbilis N. Automated corrosion detection using crowd sourced training for deep learning DOI: 10.48550/arXiv.1908.02548 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://arxiv.org/abs/1908.02548 (дата обращения: 29.09.2025)
12. Pipeline corrosion management, artificial intelligence, and machine learning // Chemistry Engineer Key. – 2025. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://chemengineerkey.com/pipeline-corrosion-management-artificial-intelligence-and-machine-learning](https://chemengineerkey.com/pipeline-corrosion-management-artificial-intelligence-and-machine-learning (дата обращения: 29.09.2025)
13. Role of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in the corrosion monitoring processes. – 2023. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/384231437\_Role\_of\_artificial\_intelligence\_AI\_and\_machine\_learning\_ML\_in\_the\_corrosion\_monitoring\_processes](https://www.researchgate.net/publication/384231437_Role_of_artificial_intelligence_AI_and_machine_learning_ML_in_the_corrosion_monitoring_processes (дата обращения: 29.09.2025)
14. Seghier M.E.A.B. Advanced intelligence frameworks for predicting maximum pitting corrosion depth in oil and gas pipelines // Engineering Applications of Artificial Intelligence. – 2021. – Vol. 99. – DOI: 10.1016/j.engappai.2021.104201.
15. Tamhane D., Thalapil J., Banerjee S., Tallur S. Smart cathodic protection system for real-time quantitative assessment of corrosion of sacrificial anode based on electro-mechanical impedance (EMI) DOI: 10.48550/arXiv.2011.11011. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://arxiv.org/abs/2011.11011 (дата обращения: 29.09.2025).