Projekt "Opracowanie systemu ograniczenia ryzyka eksploatacyjnego i monitoringu infrastruktury krytycznej z zastosowaniem narzędzi analityczno-informatycznych"

Okres realizacji:  wrzesień 2024 - grudzień 2027

Łączna wartość projektu: 2 954 452,12 zł

Dofinansowane:  1 062 492,08 zł

Źródło dofinansowania:  Europejski Fundusz Rozwoju Regionalnego w ramach Priorytetu: I „Fundusze Europejskie dla bardziej konkurencyjnego i inteligentnego Mazowsza Działanie: 1.1 „Badania, rozwój i innowacje przedsiębiorstw” Typ projektów: „Projekty Badawczo-Rozwojowe” program Fundusze Europejskie dla Mazowsza 2021-2027

Cel projektu: minimalizacja ryzyka awarii sieci wodociągowo-kanalizacyjnej poprzez wdrożenie innowacyjnej w tej branży metodyki Risk-Based Inspection (RBI), służącej do skutecznej oceny stanu technicznego infrastruktury.

W przemyśle procesowym metodyka RBI została opracowana na początku lat 90. w ramach współpracy American Petroleum Institute (API) oraz Det Norske Veritas (DNV). Obecnie jest powszechnie stosowana w przemyśle rafineryjno-petrochemicznym, gdzie opiera się głównie na standardach API 580 i API 581. Opisują one etapy wdrażania metodologii oraz dostarczają narzędzia do szacowania prawdopodobieństwa i konsekwencji uszkodzeń na podstawie rozległej analizy danych historycznych. Projekt stanowi unikalny transfer tej technologii do sektora komunalnego, w którym dotychczas nie była ona stosowana. Proces ten wspierany jest przez specjalistyczne oprogramowanie, które ułatwia i upraszcza analizę oraz wdrożenie systemu.

Kluczowe działania:

• Przeprowadzenie kompleksowych badań materiałowych z wykorzystaniem nowoczesnych technik, w tym badań nieniszczących (NDT) oraz laboratoryjnych testów przyspieszonego starzenia materiałów.
• Realizacja zaawansowanej analizy pracy konstrukcji przy użyciu nowoczesnych metod monitoringu, takich jak czujniki światłowodowe DFOS oraz trójwymiarowe modele symulacyjne.
• Stworzenie baz danych dotyczących defektów materiałowych struktury, ich rozwoju oraz wyników badań, co umożliwi prowadzenie kompleksowych analiz ryzyka.
• Budowa systemu informatycznego opartego na sztucznej inteligencji (AI), wykorzystującego algorytmy uczenia maszynowego (ML) i uczenia głębokiego (DL) do skutecznego prognozowania awarii i wczesnego reagowania.
• Opracowanie Programu Badań Eksploatacyjnych, pozwalającego na precyzyjną analizę najbardziej krytycznych punktów instalacji.