Etude expérimentale et par machine learning de la sensibilité à la corrosion interne de l’ouvrage OH1 (PK0-PK112)

Abstract

Ce projet de fin d’études se concentre sur l’ouvrage OH1, un important pipeline géré par la Société Nationale pour la Recherche, la Production, le Transport, la Transformation et la Commercialisation des Hydrocarbures (SONATRACH) en Algérie. L’étude examine les défauts identifiés dans l’ouvrage, en mettant l’accent sur le problème de la corrosion, qui représente un défi majeur pour sa durabilité et sa fiabilité. Des analyses micro-structurales, des essais de corrosion et des méthodes de raclage et d’inspection adaptées sont utilisés pour caractériser le matériau du pipeline et évaluer le niveau de corrosion. En utilisant des modèles d’apprentissage automatique, la vitesse de corrosion le long de l’ouvrage est prédite, et des points hauts et bas sont détectés pour guider les décisions et mettre en place des mesures de prévention et d’intervention efficaces. Les résultats obtenus sont interprétés et discutés, fournissant des recommandations pratiques pour optimiser la gestion de la corrosion dans l’ouvrage OH1 de SONATRACH. Ce projet de fin d’études contribue ainsi à une meilleure compréhension des défauts et de la corrosion dans le contexte de SONATRACH, offrant des mesures concrètes pour assurer la durabilité et la fiabilité à long terme du pipeline. Des perspectives de travaux futurs sont suggérées pour approfondir les connaissances et renforcer les stratégies de prévention de la corrosion.