Informe Técnico - Análisis de Corrosión
CorrosionAI-CO2 v2.1
TCR-20251111
Fecha
11 November 2025
Audiencia
Ingeniería
Sistema
PI-GNN Architecture
Resumen Ejecutivo
HIGH
Nivel de Riesgo
70.0%
Probabilidad
3.96
mm/año
6.1
Años Restantes
El análisis mediante Physics-Informed Graph Neural Networks (PI-GNN) indica un nivel de riesgo ALTO con una probabilidad de corrosión del 70%. La tasa de corrosión estimada proyecta una vida útil de 6.1 años bajo las condiciones actuales.
Metodología
Modelo Computacional
- Arquitectura: Physics-Informed Graph Neural Network
- Validación: Cross-validation k-fold (k=10)
- Incertidumbre: Análisis Bayesiano Monte Carlo
- Física: Modelos Butler-Volmer y Pourbaix integrados
Calidad de Datos
EstadoDeriva Detectada
Score de Deriva0.172
Resultados del Análisis
Análisis de Incertidumbre
Media1.978 mm/año
Desviación estándar0.844
Intervalo 95%[0.740, 3.768]
Validación Física
Butler-Volmer10.467 mm/año
PourbaixFase estable - Fe
MecanismoModerado
Recomendaciones Técnicas
1
Revisar especificaciones de material según NACE MR0175
2
Evaluar implementación de inhibidores de corrosión
3
Optimizar parámetros de proceso (pH, temperatura)
4
Considerar upgrade de material en zonas críticas
Especificaciones del Modelo
0.952
R² Score
0.087
RMSE
0.063
MAE
25K+
Datos de Entrenamiento
Referencias Normativas
NACE MR0175/ISO 15156API 579-1/ASME FFS-1DNV-RP-F104Butler-VolmerPourbaix