La corrosión en ductos cuesta a la economia global hasta 2,5 billones de dolares anuales. Los enfoques tradicionales de predicción de corrosión dependen de modelos empiricos simplistas que no capturan las complejas dinámicas electroquímicas presentes en entornos industriales reales.
CorrosiónAI adopta un enfoque fundamentalmente diferente. En lugar de tratar la corrosión como un problema de regresion de caja negra, construimos una Red Neuronal de Grafos Informada por Fisica (PI-GNN) que codifica cinco ecuaciones electroquímicas fundamentales directamente en su arquitectura:
La Teoria de Marcus gobierna las tasas de transferencia cuantica de electrones en interfaces metal-electrolito. Al incorporar esto en nuestras funciónes de activacion, la red respeta la fisica fundamental de las reacciónes de oxidacion-reducción.
La Ecuacion de Arrhenius captura la cinetica dependiente de la temperatura. Nuestro modelo ajusta dinámicamente las predicciónes de tasa de corrosión según la temperatura operativa, algo con lo que los modelos puramente basados en datos tienen dificultades al extrapolar fuera de los rangos de entrenamiento.
El modelo de de Waard-Milliams tiene en cuenta los efectos de la presion parcial de CO2, crítico en entornos de petroleo y gas donde domina la corrosión dulce.
La termodinámica de Pourbaix proporciona factores de correccion de pH, asegurando que las predicciónes sigan siendo validas en toda la gama de entornos acuosos.
Las correlaciónes de Reynolds capturan la corrosión inducida por flujo, donde los fluidos a alta velocidad aceleran la perdida de metal mediante mecanismos de erosion-corrosión.
El resultado: validado contra conjuntos de datos experimentales de NIST y NACE, CorrosiónAI alcanza R² = 96,3% manteniendo una explicabilidad completa. Cada predicción puede descomponerse en sus factores fisicos contribuyentes.
Nuestros sectores objetivo incluyen CCS/CCUS, Petroleo y Gas, Cemento, Maritimo y Offshore, con especial fortaleza en la detección de concentraciones traza de H2S a niveles de ppm — un escenario donde los modelos tradicionales son esencialmente ciegos.
La mejor IA no reemplaza la experiencia humana — la amplifica. CorrosiónAI proporciona a los ingenieros de integridad de activos una herramienta que piensa en el lenguaje de la electroquímica, no solo en estadisticas.