Spatial Probabilistic Modeling of Corrosion in Ship Structures
Spatial Probabilistic Modeling of Corrosion in Ship Structures
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船舶结构腐蚀的空间概率建模
DOI：
10.1115/1.4035399
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Straub D.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Luque J;Hamann R;Straub D.
船舶结构的腐蚀受到随时间和空间变化的多种因素的影响。实践中使用的现有腐蚀模型仅部分解决了腐蚀过程的空间变异性。腐蚀模型参数的典型估计基于一种船舶类型对不同船舶和操作条件的结构元件的平均测量值。大多数模型没有明确预测结构中多个位置之间腐蚀过程的变异性和相关性。 这种相关性在确定必要的检查范围时具有重要意义，并且可以影响船舶结构的可靠性。在本文中，我们开发了一种基于分层方法的概率时空腐蚀模型，该模型表示腐蚀过程的空间变异性和相关性。该模型包括容器-隔间-框架-结构单元-板单元作为层级。在各个层面上，引入了代表常见影响因素（例如涂层寿命）的变量。此外，在最低层（即板单元），腐蚀过程可以建模为空间随机场。出于说明目的，该模型通过贝叶斯分析和来自一组油轮的测量数据进行训练。在此应用中，使用所提出的分层模型来识别和量化船舶不同部分的腐蚀过程之间的空间依赖性。最后，演示了在推断船舶的未来状况时如何利用这种空间依赖性。
Corrosion in ship structures is influenced by a variety of factors that are varying in time and space. Existing corrosion models used in practice only partially address the spatial variability of the corrosion process. Typical estimations of corrosion model parameters are based on averaging measurements for one ship type over structural elements from different ships and operational conditions. Most models do not explicitly predict the variability and correlation of the corrosion process among multiple locations in the structure. This correlation is of relevance when determining the necessary inspection coverage, and it can influence the reliability of the ship structure. In this paper, we develop a probabilistic spatiotemporal corrosion model based on a hierarchical approach, which represents the spatial variability and correlation of the corrosion process. The model includes as hierarchical levels vessel–compartment–frame–structural element–plate element. At all levels, variables representing common influencing factors (e.g., coating life) are introduced. Moreover, at the lowest level, which is the one of the plate element, the corrosion process can be modeled as a spatial random field. For illustrative purposes, the model is trained through Bayesian analysis with measurement data from a group of tankers. In this application, the spatial dependence among corrosion processes in different parts of the ships is identified and quantified using the proposed hierarchical model. Finally, how this spatial dependence can be exploited when making inference on the future condition of the ships is demonstrated.
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