لا مزيد من التخمين: غرف اختبار رذاذ الملح تقدم نتائج نهائية لمقاومة التآكل

شانغهاي – تطلق مجموعة TOBO GROUP، الشركة الرائدة في حلول الاختبار المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بفخر جهاز تحليل رذاذ الملح AICorr، وهو نظام متطور يعتمد على التعلم الآلي لإعادة تعريف اختبار التآكل. تم تصميم هذا المحلل للصناعات مثل الفضاء والهندسة البحرية والتصنيع المتقدم، ولا يقتصر دوره على قياس التآكل فحسب، بل يتنبأ به أيضًا، مما يمكّن الشركات المصنعة من توقع أعطال المواد وتحسين متانة المنتج قبل النشر.​
في قلب جهاز تحليل AICorr، تكمن محركته التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، المدربة على قاعدة بيانات تضم أكثر من 100000 نتيجة اختبار تآكل تشمل مواد وطلاءات وظروف بيئية متنوعة. أثناء إجراء المحلل لاختبارات رذاذ الملح، تقارن خوارزمياته باستمرار البيانات في الوقت الفعلي – بما في ذلك معدل التآكل وكثافة الضباب واستجابة المواد – مع مجموعة البيانات الهائلة هذه للتنبؤ بالأداء على المدى الطويل. على سبيل المثال، بعد 48 ساعة من اختبار سبيكة ألومنيوم جديدة، يمكن للنظام التنبؤ بمقاومتها للتآكل على مدى 10 سنوات في البيئات الساحلية بدقة 92٪، وهي قدرة لا يمكن لطرق الاختبار التقليدية مطابقتها. أشاد مهندسو الفضاء الذين يختبرون أدوات تثبيت الطائرات بهذه الميزة لتقليل الحاجة إلى دورات اختبار ممتدة، وتقليل وقت التحقق بنسبة تصل إلى 60٪.​
تعمل منطق الاختبار التكيفي للمحلل على تعزيز كفاءته. على عكس الأنظمة الثابتة التي تتبع بروتوكولات ثابتة، يقوم جهاز تحليل AICorr بتعديل معلمات الاختبار في الوقت الفعلي بناءً على أنماط التآكل المبكرة. إذا أظهرت عينة فولاذية مطلية بقع صدأ غير عادية خلال الـ 24 ساعة الأولى، فسيزيد النظام تلقائيًا تركيز الملح أو يطيل مدة الاختبار لاختبار المناطق الضعيفة، مما يوفر رؤى أعمق حول نقاط الضعف المحتملة. استخدمت شركة هندسة بحرية هذا النهج التكيفي لتحديد عيب في طلاء هيكل السفينة، والذي كان سيمر دون أن يلاحظه أحد في الاختبارات القياسية، مما أدى في النهاية إلى منع الأعطال المكلفة أثناء الخدمة.​
يتم ضمان الدقة من خلال مجموعة الاستشعار عالية الدقة للمحلل، والتي تتضمن أدوات تصوير مجهرية تلتقط تقدم التآكل على المستوى الخلوي. تتغذى هذه الصور، جنبًا إلى جنب مع بيانات المستشعر حول درجة الحرارة (المنظمة في حدود ±0.1 درجة مئوية) وتركيز الملح (±0.005٪)، في محرك الذكاء الاصطناعي لإنشاء خرائط تآكل مفصلة. بالنسبة لشركات التصنيع المتقدمة التي تنتج مكونات دقيقة – مثل الأجهزة الطبية أو الإلكترونيات الدقيقة – يعد هذا المستوى من التفاصيل أمرًا بالغ الأهمية، حيث يمكن أن يؤدي التآكل المجهري إلى المساس بالوظائف.​
تضمن ميزات الاتصال التكامل السلس في سير العمل الحديث. يتزامن المحلل مع الأنظمة الأساسية المستندة إلى السحابة عبر واجهات برمجة التطبيقات الآمنة، مما يتيح التعاون بين مختبرات الاختبار وفرق البحث والتطوير ومرافق الإنتاج. تسمح إمكانات المراقبة عن بُعد للمهندسين بالتحقق من التنبؤات أو تعديل المعلمات أو مراجعة التقارير من أي مكان، وهي نعمة للمؤسسات العالمية ذات العمليات الموزعة. استخدمت شركة معدات بحرية متعددة الجنسيات هذه الميزة لتنسيق اختبار التآكل عبر المختبرات في أوروبا وآسيا وأمريكا الشمالية، مما يضمن معايير متسقة وتقليل العمل الزائد.​
حققت التطبيقات الواقعية لجهاز تحليل AICorr نتائج تحويلية. استخدمت شركة مصنعة لشفرات توربينات الرياح البحرية النظام لاختبار المواد المركبة، حيث تنبأ الذكاء الاصطناعي بالتآكل المتسارع في وصلة لاصقة معينة بعد 5 سنوات من التعرض للمحيطات. أدت هذه الرؤية إلى استبدال المواد التي أدت إلى إطالة عمر الشفرات لمدة 10 سنوات إضافية. في قطاع الفضاء، استفاد مورد لمكونات محركات الطائرات النفاثة من البيانات التنبؤية للمحلل لتحسين طلاء التيتانيوم، مما أدى إلى تقليل فحوصات الصيانة بنسبة 40٪ مع ضمان الامتثال لمعايير السلامة الصارمة.​
“يمثل جهاز تحليل رذاذ الملح AICorr تحولًا نموذجيًا في اختبار التآكل،” رئيس الذكاء الاصطناعي في مجموعة TOBO GROUP. “من خلال الجمع بين القوة التنبؤية للذكاء الاصطناعي والاختبار الدقيق، ننتقل من مراقبة الجودة التفاعلية إلى هندسة المتانة الاستباقية. لم يعد يتعين على الشركات المصنعة الانتظار حتى يحدث التآكل – يمكنها منعه.”​
لمزيد من المعلومات حول جهاز تحليل رذاذ الملح AICorr، بما في ذلك العروض التوضيحية الفنية ودراسات الحالة والتسعير، تفضل بزيارة Info@botomachine.com.