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008			260619s9999 xx 000 0 und d
040			_aBAAB
110			_aInstituto Argentino del Petróleo y del Gas _963102
111			_aCongreso de Integridad y Corrosión en la Industria del Petróleo y del Gas (6to. : 2026 mayo 19-21 : Buenos Aires) _963117
245		0	_aPREDICCIÓN DE FISURAS CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL
300			_a14 p. _b.PDF
520			_aEl objetivo principal de cualquier operador de ductos que gestiona una amenaza activa de fisuración es encontrar las fisuras reales que representan una potencial amenaza a la integridad y, a su vez, minimizar las costosas verificaciones de falsos positivos. La Inspección en Línea (ILI) para la detección de fisuras es la técnica de evaluación de integridad más utilizada por los operadores para gestionar la Fisuración por Corrosión Bajo Tensión (SCC, por sus siglas en inglés) debido a su amplia cobertura y relativa conveniencia. Si bien estas herramientas pueden ser excelentes para detectar reflectores planares similares a fisuras, la especificación de su rendimiento normalmente establece que no hay garantía de que la señal reportada se corresponda con una indicación real que represente un peligro para la integridad de las personas e instalaciones. Este trabajo presenta cómo en TGN hemos aprovechado nuestra extensa base de datos de ILI (EMAT) y verificaciones de campo para validar un proceso predictivo basado en datos. Dicho proceso sirve de apoyo para la gestión de la fisuración por SCC, en línea con la práctica recomendada API 1176, a lo largo de nuestra red de gasoductos. El fin es minimizar el número de futuras verificaciones de falsos positivos, mejorando la probabilidad de identificación (POI) y optimizando el desempeño de la herramienta de inspección interna, permitiendo así centrar los esfuerzos en las amenazas reales a la integridad.
700			_aCornejo, Alan _961881
700			_aVigliano, Matias _963191
773			_aInstituto Argentino del Petróleo y del Gas, IAPG _tCongreso de Integridad y Corrosión en la Industria del Petróleo y del Gas (6to. : 2026 mayo 19-21 : Buenos Aires) _dCiudad de Buenos Aires: Instituto Argentino del Petróleo y del Gas, IAPG, 2026 _w198721
856	4	0	_uhttp://biblioteca.iapg.org.ar/ArchivosAdjuntos/6toCongresoIntegridad/071.pdf
942			_cCONGTP
945			_aMazzitelli, María Florencia
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