Description du projet
Améliorer l’efficacité opérationnelle et la sécurité par l’évaluation de l’intégrité structurelle
La production d’énergie verte est particulièrement exigeante du point de vue de l’efficacité opérationnelle. Il est difficile d’apprécier les coûts associés et la consommation d’énergie découlant de la dégradation des matériaux dans des conditions d’exploitation difficiles. La dégradation des matériaux résulte de mécanismes de dommages complexes et interdépendants. Le projet ALIAS, financé par l’UE, aura recours à l’apprentissage automatique pour améliorer la compréhension fondamentale de la dégradation des matériaux. L’évaluation de l’intégrité structurelle (EIS) est un indicateur essentiel de la capacité des composants clés. Les méthodes actuelles d’EIS peuvent être améliorées par une meilleure compréhension de la façon dont les dommages aux matériaux affectent les performances des composants. Cela permet de réduire le conservatisme et d’augmenter la production d’énergie tout en maintenant la sécurité.
Objectif
The continued safe operation of critical infrastructure is key in ensuring economic prosperity. The drive towards carbon neutrality presents significant challenges to engineers as increasing operational efficiency often results in harsh, unfavourable operating conditions (e.g. offshore wind turbines). The cost of implementing more efficient processes is a reduction in materials performance resulting in prohibitively short component lifetimes. The challenge facing engineers lies in improving the structural integrity assessment (SIA) methods. Current SIA methods are predominately stress-based and thus, inherently dominated by the yield strength of the component material. Non-linear materials such as steels typically fail by strain induced plasticity where significant additional energies are adsorbed prior to fracture. Strain-based assessments contain considerable built in conservatisms that have not yet been explored. The principal aims of this fellowship application are to develop more advanced SIA methods by considering conservatisms in existing stress-based and strain-based approaches and to exploit recent advances in machine learning to identify and predict key parameters influencing transformative damage in fracture toughness testing. The fundamental understanding of material damage generated in this work will reduce knowledge gaps currently impeding SIA improvement. The benefits of this work include advances to multiple international codes and standards, the continued safe operation of aging critical infrastructure, longer more realistic estimated lifetimes for new components and, significant industrial cost savings through enhanced component design, reduced maintenance cost and reduction in early structure retirement.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
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Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinateur
- Limerick
Irlande