Comment l'IA et l'apprentissage automatique refaçonnent l'avenir de l'inspection interne

À mesure que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (RPC) transforment rapidement le secteur de l'énergie, leur potentiel à accroître la gestion de l'intégrité des pipelines et l'inspection interneMéthode utilisée pour évaluer l'intégrité et l'état des pipelines. Elle implique l'utilisation d'outils spécialisés qui sont insérés dans le pipeline et propuls… devient plus prononcé.

Dans une industrie où la précision et la sécurité sont primordiales, ces technologies peuvent être mises à profit pour découvrir des tendances cachées, gérer de vastes volumes de données et améliorer la performance grâce à la robotique et à l'analytique avancée. Il est sûr de dire que l'IA et le RPC sont là pour rester.

Dans cet article, nous examinerons comment l'IA et le RPC transforment l'inspection interneMéthode utilisée pour évaluer l'intégrité et l'état des pipelines. Elle implique l'utilisation d'outils spécialisés qui sont insérés dans le pipeline et propuls… et l'approche de l'industrie en matière de gestion de l'intégrité des pipelines. Nous explorerons également comment NDT Global les utilise pour améliorer nos services d'inspectionProcessus systématique d'examen visuel, d'essai ou de surveillance des composants pipeliniers afin d'évaluer leur état, leur intégrité et leur conformité aux ex… interne et comment nous appliquons les pratiques exemplaires pour atténuer les risques potentiels associés à ces technologies transformatrices.

Que sont l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond ?

À son niveau le plus élémentaire, l'IA utilise l'informatique et les données pour permettre la résolution de problèmes dans les machines. En imitant les fonctions cognitives humaines associées à l'intelligence humaine, comme la prise de décisions, la reconnaissance des modèles et l'apprentissage du langage, les systèmes d'IA peuvent relever des défis complexes à grande échelle et avec précision.

L'IA signale un changement de paradigme en informatique avec un vaste potentiel en matière de gestion de l'intégrité des pipelines. Voici quelques-unes des façons dont l'IA peut optimiser l'efficacité et la précision :

• Gestion de l'intégrité des pipelines : L'IA peut être mise à profit pour identifier et prévoir les défauts, optimiser les calendriers d'entretien et améliorer les protocoles de sécurité.

• Entretien prédictif : L'IA peut utiliser les données des capteurs et les modèles historiques pour prédire les défaillances d'équipement avant qu'elles ne se produisent.

• Robotique et automatisation : L'IA peut mener des inspections et des réparations autonomes dans des environnements pipeliniers difficiles et difficiles d'accès.
  

L'apprentissage automatique (ML), un sous-ensemble de l'IA, fait référence aux systèmes informatiques qui apprennent et s'adaptent automatiquement par expérience. Le RPC se spécialise dans des tâches précises à l'aide d'algorithmes avancés et apprend à prédire les résultats, à détecterDétecter ou obtenir une indication mesurable à partir d'une caractéristique. les anomalies et à prendre des décisions fondées sur les données. Le RPC est également plus restreint et mieux adapté à un cas d'utilisation ou à un sujet particulier que l'IA. Voici quelques exemples courants :

• Détection des pourriels ou non

• Applications parole-texte

• Détection des pannes pour les sites Web et le commerce électronique

• VérificationProcessus de confirmation ou de vérification qu'une inspection interne répond à des exigences, à des normes ou à des attentes particulières. Il s'agit d'évaluer… des demandes bancaires et de crProcessus pour s'assurer qu'une tâche ou un processus a été exécuté comme prévu, en respectant ou en dépassant les exigences et les normes spécifiées. Elle comp…édit

Bref, le RPC est l'IA qui peut s'adapter automatiquement avec un minimum d'intervention humaine et d'interface. Le RPC permet également à un système d'apprendre et de s'améliorer à partir des données qu'il ingère.

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui regroupe des algorithmes et des unités informatiques — ou neurones — dans un réseau neuronal artificiel. Ces réseaux neuronaux ont d'abord été inspirés par la structure du cerveau humain. Les données passent par ces connexions d'une manière non linéaire, semblable à la façon dont le cerveau humain traite l'information. Bien que les algorithmes d'apprentissage automatique puissent tirer des leçons d'ensembles de données relativement petits, les algorithmes d'apprentissage profond nécessitent habituellement de grands ensembles de données pouvant comprendre des données diverses et non structurées.

Illustrons les cas d'utilisation et les capacités du RPC et de l'apprentissage en profondeur en les comparant à l'approche traditionnelle de résolution de problèmes pour détecterDétecter ou obtenir une indication mesurable à partir d'une caractéristique. et diagnostiquer la perte de métalDésigne la réduction de l'épaisseur du matériau ou de la section transversale d'un tuyau due à la corrosion, à l'érosion ou à d'autres formes de dégradation. dans un pipeline à l'aide de l'analyse humaine.

Dans l'analyse traditionnelle de résolution de problèmes, les intrants fondés sur le savoir sont encodés pour crProcessus pour s'assurer qu'une tâche ou un processus a été exécuté comme prévu, en respectant ou en dépassant les exigences et les normes spécifiées. Elle comp…éer un ensemble de règles. Comme toute l'information provient d'êtres humains, la quantité de données codées par les experts se limite à leurs connaissances, à leurs observations et à la capacité de traduire leurs connaissances innées en un ensemble de nombres ou de règles représentatifs.

Le diagramme ci-dessous illustre un cas standard d'inspectionProcessus systématique d'examen visuel, d'essai ou de surveillance des composants pipeliniers afin d'évaluer leur état, leur intégrité et leur conformité aux ex… par ultrasonsFait référence aux ondes sonores dont la fréquence est supérieure à la limite supérieure de l'audition humaine, généralement supérieure à 20 000 Hz. Les ultraso… de perte de métal. Les canaux rouges en haut du diagramme indiquent une réduction de l'épaisseur de la paroi. En comparant ces données aux règles définies par l'homme, les analystes concluront que la perte interne de métal est effectivement présente dans cette section particulière du pipeline parce qu'à certains moments, ils constatent :

• Une épaisseur de paroi inférieure à 5 mm sur une surface prédéfinie

• Augmentation de l'impasse au même endroit

• Un contour en pente continue

• Un schéma bien défini dans des schémas bien définis dans des signaux uniques

Donc, en l'espèce, les humains définissent précisément les règles qui sont appliquées pour en arriver à la conclusion qu'il y a perte interne de métal.

Voyons maintenant comment le même problème pourrait être résolu à l'aide de l'apprentissage automatique.

Premièrement, le modèle apprend des descripteurs crProcessus pour s'assurer qu'une tâche ou un processus a été exécuté comme prévu, en respectant ou en dépassant les exigences et les normes spécifiées. Elle comp…éés par l'humain (ou des caractéristiques du monde du RPC) qui sont des chiffres représentatifs des données réelles. Il peut s'agir de lectures minimales d'épaisseur de paroi, d'histogrammes montrant la distribution des caractéristiques de mise en position debout et du nombre de pixels regroupés qui indiquent une réduction de l'épaisseur de la paroi.

Au fil du temps, le modèle apprendra quels descripteurs sont les plus importants que d'autres et produira des règles, en arrivant à des décisions ou à des conclusions fondées sur celles-ci. Ainsi, au fil du temps, le modèle tirera la même conclusion que la perte de métalDésigne la réduction de l'épaisseur du matériau ou de la section transversale d'un tuyau due à la corrosion, à l'érosion ou à d'autres formes de dégradation. est présente dans le pipeline à cet endroit.

L'IA avec l'apprentissage automatique

Étape 1 : Former un modèle. Les modèles apprennent des données crProcessus pour s'assurer qu'une tâche ou un processus a été exécuté comme prévu, en respectant ou en dépassant les exigences et les normes spécifiées. Elle comp…éées par l'humain et génèrent des règles automatiques.

En appliquant l'apprentissage profond à ce scénario, le modèle commencera automatiquement à apprendre directement à partir des règles et des données, sans intervention humaine, pour en arriver à la conclusion que la perte de métalDésigne la réduction de l'épaisseur du matériau ou de la section transversale d'un tuyau due à la corrosion, à l'érosion ou à d'autres formes de dégradation. est présente dans le pipeline. Mais pour y parvenir, il faut une grande quantité de données.

Étape 2 : Appliquer le modèle formé et les règles apprises

Considérations pour assurer l'exactitude et l'éthique

Bien que le RPC et le Deep Learning soient de plus en plus utilisés pour effectuer des analyses approfondies et prendre des décisions complexes, nous devons garder à l'esprit que leurs algorithmes ne sont pas toujours exacts à 100 % ou entièrement éthiques.

Il est important de se rappeler que ces modèles reposent sur des probabilités, de sorte que leur rendement dépendra de la quantité et de la qualité des données, de la méthodologie utilisée et de toute façon dont les humains peuvent les limiter involontairement par leur choix d'ensembles de données et de descripteurs.

Par exemple, si un aspect ou un attribut particulier est essentiel à une prise de décision précise, mais qu'il n'y a pas de descripteur lié ou reflétant ce dernier, le modèle ne fonctionnera jamais de façon optimale.

Il existe deux sources d'erreur principales pour les modèles d'apprentissage automatique : la dérive conceptuelle et la dérive des covariables. Explorons chacun d'eux plus en détail :

Dérive du concept

Une dérive conceptuelle peut se produire si un environnement change. Par exemple, dans le domaine de la détection des pourriels par courriel, ce à quoi ressemblaient les pourriels il y a dix ans diffère grandement de ce qu'ils font aujourd'hui. Ils étaient faciles à repérer dans le passé en raison de leur mauvaise utilisation de la langue, de la grammaire et des éléments de conception et du manque de personnalisation. Aujourd'hui, les cybercriminels ont peaufiné leur métier et distribué des courriels plus sophistiqués que les utilisateurs peuvent facilement confondre avec des communications authentiques provenant de sources fiables.

Imaginez que vous ayez un algorithme d'apprentissage automatique qui a été formé à l'aide de pourriels d'il y a dix ans. Il ne sera jamais en mesure de détecterDétecter ou obtenir une indication mesurable à partir d'une caractéristique. les fraudes modernes par courriel, car il n'a jamais été formé à l'aide des outils et des tactiques les plus récents des expéditeurs.

Ainsi, lorsqu'un environnement change et que les modèles ne reçoivent pas l'information appropriée sur ces changements, le risqueMesure de la perte en fonction de la probabilité de survenance de l'incident et de l'ampleur des conséquences. de dérive conceptuelle est introduit.

Dérive de la covariable

Une dérive de covariable peut se produire si les données changent. Pour illustrer les effets de la dérive des covariables, examinons la science médicale. Si les médecins disposent d'un algorithme qui a été formé pour évaluer la santé du cœur des patients de moins de 40 ans, il aura de la difficulté à évaluer avec précision la santé cardiaque des patients dans la soixantaine ou la soixantaine, car les données recueillies auprès des patients âgés seront très différentes de celles sur lesquelles elles ont été formées.

Enfin, il ne faut pas oublier que les techniques de RPC et d'apprentissage profond ainsi que les systèmes sous-jacents dans lesquels elles fonctionnent sont extrêmement complexes. Il n'est pas toujours facile de comprendre comment ces technologies fonctionnent et précisément pourquoi elles prennent leurs décisions.

Comment NDT Global utilise-t-il actuellement l'IA de façon sécuritaire dans le cadre de l'inspection interneMéthode utilisée pour évaluer l'intégrité et l'état des pipelines. Elle implique l'utilisation d'outils spécialisés qui sont insérés dans le pipeline et propuls… ?

NDT Global s'engage à développer une IA sûre et efficace qui améliore le rendement de ses technologies de base. Notre équipe se compose d'un groupe diversifié d'experts, allant d'analystes humains expérimentés aux scientifiques des données.

Cette combinaison assure un ensemble diversifié d'algorithmes qui empêchent un éventail restreint ou limité de capacités. L'équipe cherche aussi plus que la rapidité ; nous nous concentrons sur la qualité des résultats et sur la valeur que l'IA peut ajouter à divers domaines de l'inspection interneMéthode utilisée pour évaluer l'intégrité et l'état des pipelines. Elle implique l'utilisation d'outils spécialisés qui sont insérés dans le pipeline et propuls….

Par exemple, l'IA peut être utilisée dans les entrepôts pour identifier et préparer les bons outils et pièces. Il peut également être utilisé pour le contrôle de la qualité pour s'assurer que les outils sont correctement installés avant leur entrée dans le pipeline.

Les applications les plus prometteuses de l'IA se trouvent dans l'analyse complexe des données et les évaluations de l'intégrité. Grâce à une conception et à une formation adéquates, l'IA promet d'importantes améliorations en matière de qualité et de vitesse.

L'IA répond à l'inspectionProcessus systématique d'examen visuel, d'essai ou de surveillance des composants pipeliniers afin d'évaluer leur état, leur intégrité et leur conformité aux ex… interne

NDT Global concentre actuellement les activités d'IA sur les flux de travail d'analyse des donnéesLe processus d'évaluation consistant à extraire des idées, des tendances et des renseignements précieux à partir des données recueillies pendant l'exploitation,…. Nous travaillons sur les applications de l'IA dans notre chaîne d'analyse des données, de la préparation et du nettoyage des données à la production de comptage des conduites, à la détection et à la classification des caractéristiques, au contrôle de la qualité et à la production de rapports.

Pleins feux sur l'IA pour l'analyse des données d'inspection interneMéthode utilisée pour évaluer l'intégrité et l'état des pipelines. Elle implique l'utilisation d'outils spécialisés qui sont insérés dans le pipeline et propuls…

Prenons un instant pour explorer comment l'analyse des donnéesLe processus d'évaluation consistant à extraire des idées, des tendances et des renseignements précieux à partir des données recueillies pendant l'exploitation,… basée sur l'IA peut aider à obtenir des résultats de haute qualité.

Certains pipelines de nos clients parcourent des centaines de kilomètres, et nos équipes sont chargées de rechercher de petits défauts ou caractéristiques, parfois de moins d'un centimètre de longueur ou de diamètre. Et même si certains tronçons de pipelines plus longs sont criblés d'anomalies, les longs tronçons de pipeline n'ont souvent aucune caractéristiqueTout descripteur physique d'un pipeline (p. ex. la nuance, l'épaisseur de la paroi, le procédé de fabrication) ou une anomalie (p. ex. type, taille, forme). pertinente.

Il y a dix ans, pour certaines technologies, nous avons dû adopter une approche manuelle, entièrement humaine, pour vérifier l'intégrité de chaque centimètre d'un pipeline. Pour d'autres technologies, des millions de faux appels ont dû être vérifiés. Les données de mesure ont été converties en centaines ou en milliers d'images d'écran, qu'un analyste devrait examiner pour détecterDétecter ou obtenir une indication mesurable à partir d'une caractéristique. la présence de caractéristiques. Ensuite, il faudrait déterminer quelles caractéristiques étaient pertinentes et lesquelles ne l'étaient pas.

Si une caractéristiqueTout descripteur physique d'un pipeline (p. ex. la nuance, l'épaisseur de la paroi, le procédé de fabrication) ou une anomalie (p. ex. type, taille, forme). était jugée pertinente, l'analyste devrait alors la classer comme une perte de métalDésigne la réduction de l'épaisseur du matériau ou de la section transversale d'un tuyau due à la corrosion, à l'érosion ou à d'autres formes de dégradation. ou une fissureFracture ou discontinuité dans la paroi d'un pipeline, lorsque le matériau est séparé ou brisé, ce qui pourrait compromettre l'intégrité et la sécurité du pipel…, et consigner sa profondeur et sa position par rapport à l'intérieur de la paroi du pipeline et de toute soudure.

Aujourd'hui, nous utilisons avec succès l'IA pour réduire le fardeau des analystes dans tous ces domaines, notamment :

• Trouver les caractéristiques du pipeline : Comme cette tâche implique une reconnaissance d'image simple, des algorithmes sont formés pour détecterDétecter ou obtenir une indication mesurable à partir d'une caractéristique. chaque anomalieToute irrégularité, tout défaut ou toute condition anormale décelée dans un réseau pipelinier qui s'écarte des conditions d'exploitation prévues ou normales. Le… dans un pipeline sans intervention humaine.

• Déterminer quelles caractéristiques sont pertinentes : Des modèles d'apprentissage automatique sont élaborés pour supprimer les caractéristiques manifestement non pertinentes. Les analystes humains n'ont qu'à se préoccuper des autres caractéristiques pertinentes.

• Analyse des caractéristiques : Les modèles effectuent une analyse initiale, y compris les paramètres de base de la caractéristiqueTout descripteur physique d'un pipeline (p. ex. la nuance, l'épaisseur de la paroi, le procédé de fabrication) ou une anomalie (p. ex. type, taille, forme)., qui sont ensuite vérifiés par un analyste.

Comme vous pouvez le constater, notre approche est axée sur la collaboration entre les personnes et les modèles d'apprentissage automatique. Cette approche collaborative présente des avantages pour NDT Global et ses clients, notamment une plus grande cohérence, une concentration et une rapidité accrues tout en préservant le haut niveau de sécurité.

Uniformité : À l'aide de ces algorithmes, NDT Global fait passer le processus décisionnel de subjectif à objectif et entièrement reproductible.

Objectif : Faire défiler quotidiennement des images de centaines de mètres de pipeline est une tâche exigeante et épuisante mentalement. Maintenant, notre équipe d'analystes humains peut se concentrer sur ce qui compte le plus. En éliminant la nécessité de se concentrer sur des caractéristiques manifestement non pertinentes et de consacrer du temps et de l'énergie à des caractéristiques plus pertinentes et complexes, on réduit le risqueMesure de la perte en fonction de la probabilité de survenance de l'incident et de l'ampleur des conséquences. d'erreur humaine attribuable à la fatigueProcessus au cours duquel des fissures se développent et se propagent dans un matériau soumis à une charge cyclique ou à des contraintes répétées au fil du temp….

Vitesse : Étant donné que les analystes se concentrent uniquement sur les caractéristiques essentielles et n'ont pas besoin de passer des heures à chaluter à travers les images de longues sections de tuyaux sains, les conclusions et les recommandations critiques sont fournies plus rapidement.

Introduire l'IA dans votre réseau pipelinier — Étapes pour bâtir la confiance

Pour faire confiance à l'IA dans un réseau pipelinier, il faut utiliser un programme bien planifié pour adapter l'IA à vos besoins particuliers. Fait important, il comprend une surveillance constante au niveau humain.

NDT Global procède à un tel programme avec la même approche structurée et éprouvée que nous avons utilisée pour développer la meilleure technologie et former les meilleures personnes.

Notre approche comprend :

1. Définition du problème — Chaque programme commence par définir le ou les problèmes qui doivent être résolus, recueillir les exigences et établir des paramètres comme cibles.

2. Acquisition et préparation des données — Cela comprend la collecte, le nettoyage, la préparation et l'exploration des données.

3. Élaboration de modèles — Vient ensuite le processus itératif d'élaboration de modèles jusqu'à ce que nous atteignions les paramètres cibles.

4. Évaluation du modèle — Au fur et à mesure que le modèle se regroupe, les concepteurs commencent à le mettre à l'essai sur des données invisibles et à analyser la qualité et l'exactitude de ses prévisions.

5. Déploiement — Il s'agit d'introduire le modèle dans l'environnementEnvironnement ou conditions (physiques, chimiques, mécaniques) dans lesquels un matériau existe. L'environnement joue un rôle important dans la conception, la c… de production en direct.

6. Surveillance et maintenance — Pendant le déploiement, le rendement du modèle est suivi en fonctionTerme général pour une anomalie détectée au cours d'une évaluation. Les caractéristiques peuvent être des anomalies, des composants, des objets métalliques à pr… des nouvelles données (par opposition aux données historiques) et amélioré à l'aide des commentaires des utilisateurs ou des extrants des nouvelles données.

Pratiques exemplaires de NDT Global pour travailler avec l'IA dans le cadre des inspections en ligne

Voici quelques pratiques exemplaires recommandées pour mettre la puissance de l'IA au service des projets d'inspection interneMéthode utilisée pour évaluer l'intégrité et l'état des pipelines. Elle implique l'utilisation d'outils spécialisés qui sont insérés dans le pipeline et propuls… en fonctionTerme général pour une anomalie détectée au cours d'une évaluation. Les caractéristiques peuvent être des anomalies, des composants, des objets métalliques à pr… de notre vaste expérience dans ce domaine :

Utiliser les technologies d'inspectionProcessus systématique d'examen visuel, d'essai ou de surveillance des composants pipeliniers afin d'évaluer leur état, leur intégrité et leur conformité aux ex… récentes

Évitez d'utiliser les données recueillies lors d'inspections effectuées par des outils antérieurs d'inspection interneMéthode utilisée pour évaluer l'intégrité et l'état des pipelines. Elle implique l'utilisation d'outils spécialisés qui sont insérés dans le pipeline et propuls… ; ils peuvent avoir un comportement très différent de vos technologies actuelles et crProcessus pour s'assurer qu'une tâche ou un processus a été exécuté comme prévu, en respectant ou en dépassant les exigences et les normes spécifiées. Elle comp…éer de la confusion dans le modèle.

Travailler avec un groupe diversifié d'intervenants, de pipelines, de technologies et de qualité des données

Collaborer étroitement avec un groupe diversifié d'intervenants et de clients participant aux projets d'inspection interneMéthode utilisée pour évaluer l'intégrité et l'état des pipelines. Elle implique l'utilisation d'outils spécialisés qui sont insérés dans le pipeline et propuls… afin de s'assurer que :

• Les essais sont liés à la perte profonde de métal et à d'autres ensembles de caractéristiques uniques.

• Les ensembles de données couvrent différentes conditions pipelinières, comme l'emplacement géographique, les pipelines d'âge et d'état variables (plusieurs caractéristiques par kilomètre par rapport à relativement peu), différents types de milieux, l'épaisseur de paroi et les méthodes de soudage

• Toutes les technologies et toutes les conceptions d'outils disponibles qui sont déployées sont représentées

• Les demandes ou exigences particulières du client en matière de rapports de données sont évitées

Dans la mesure du possible, utiliser les données étiquetées par l'analyste

Dans le domaine de l'apprentissage automatique, l'étiquetage des données est le processus qui consiste à identifier les données brutesDonnées non traitées provenant de tous les capteurs fixés à l'outil d'inspection respectif pendant l'inspection d'un pipeline. et à ajouter une ou plusieurs étiquettes significatives et informatives pour fournir un contexte permettant au modèle d'en tirer des leçons.

Les données correctement étiquetées fournissent la « vérité au sol » (c.-à-d. comment les étiquettes reflètent les scénarios du « monde réel ») pour tester et itérer les modèles subséquents. L'étiquetage des données aidera à garantir que les données que vous utilisez sont impartiales et représentatives, ce qui améliore la convivialité des variables de données dans un modèle. La portée de la plupart des modèles de RPC est de faciliter le travail d'analyse, de sorte que l'utilisation de données étiquetées par les analystes est la clé.

Évaluez votre modèle sur les inspections imprévues

• Les inspections que vous avez choisies doivent toujours suivre les lignes directrices en matière de collecte de données.

• Les pipelines devraient différer de ceux utilisés pendant la phase de formation.

• Assurez-vous d'inclure le plus grand nombre possible d'inspections qui comportent des caractéristiques importantes ou uniques.

Calculer les paramètres séparément pour chaque inspectionProcessus systématique d'examen visuel, d'essai ou de surveillance des composants pipeliniers afin d'évaluer leur état, leur intégrité et leur conformité aux ex… et porter attention aux caractéristiques importantes

Toutes les inspections devraient atteindre les paramètres cibles, mais vous devrez également élaborer des mesuresMesures appropriées fondées sur une évaluation des facteurs de risque afin de réduire le niveau global de risque lié à l'intégrité des pipelines en réduisant le… précises et plus strictes pour les pipelines dotés de caractéristiques uniques. Si vous constatez des erreurs de détection, recherchez les tendances. S'il n'y a pas de tendances claires, analyser les prévisions du modèle à l'aide d'outils propres à la LM pour comprendre pourquoi il a fait ces prévisions.

Naviguer avec confiance dans l'avenir de l'inspection interneMéthode utilisée pour évaluer l'intégrité et l'état des pipelines. Elle implique l'utilisation d'outils spécialisés qui sont insérés dans le pipeline et propuls…

Dans le domaine de la gestion de l'intégrité des pipelines, l'IA et le RPC sont de puissantes technologies habilitantes qui sont là pour rester. Toutefois, elles nécessitent une application précise et une surveillance diligente pour obtenir des résultats fiables.

À mesure que l'IA et le RPC évoluent, NDT Global s'engage à améliorer tous les processus d'inspection interneMéthode utilisée pour évaluer l'intégrité et l'état des pipelines. Elle implique l'utilisation d'outils spécialisés qui sont insérés dans le pipeline et propuls… grâce à l'utilisation responsable de ces technologies de pointe afin d'assurer la qualité, la sécurité et une valeur inégalée pour les clients. En alliant l'excellence technologique à une expertise de calibre mondial, nous repoussons les limites de la transformation de la gestion de l'intégrité des pipelines.

Découvrez le pouvoir de la clarté. Que vous soyez prêt à planifier une inspectionProcessus systématique d'examen visuel, d'essai ou de surveillance des composants pipeliniers afin d'évaluer leur état, leur intégrité et leur conformité aux ex… ou que vous ayez des questions sur notre processus, notre équipe peut vous aider à démarrer. Contactez-nous.