समुद्री टरबाइन में गैल्वैनिक क्षरण के कारण विफलता: फोरेंसिक त्रिआयामी पुनर्निर्माण

2026 May 05 प्रकाशित | स्पैनिश से अनुवादित

समुद्र तल से एक ज्वारीय टरबाइन अलग हो गया, अपने साथ फाइबर ऑप्टिक केबलों का एक खंड खींच ले गया। यह घटना, एक पानी के नीचे की धारा पार्क में हुई, जिसने एक इंजीनियरिंग फोरेंसिक प्रोटोकॉल को सक्रिय कर दिया। मूल कारण निर्धारित करने के लिए, टीम ने उच्च-रिज़ॉल्यूशन सोनार स्कैन को पानी के नीचे फोटोग्रामेट्री के साथ जोड़ा, जिससे समुद्र तल और संरचना के मलबे का एक डिजिटल मॉडल तैयार हुआ।

सामग्रियों में गैल्वेनिक क्षरण द्वारा विफलता विश्लेषण के साथ पानी के नीचे टरबाइन मलबे का 3D मॉडल

तकनीकी कार्यप्रवाह: पॉइंट क्लाउड से थकान सिमुलेशन तक 🌊

सोनार और पानी के नीचे की छवियों के कच्चे डेटा को EIVA NaviModel और Agisoft Metashape में संसाधित किया गया, जिससे विफलता क्षेत्र का एक सटीक पॉइंट क्लाउड तैयार हुआ। इस आधार पर, टरबाइन की पूर्ण ज्यामिति और समुद्र तल पर बोल्ट के जोड़ को Maya में मॉडल किया गया। अगला कदम इस मॉडल को OrcaFlex में निर्यात करना था, जहाँ ऐतिहासिक रूप से दर्ज हाइड्रोडायनामिक भार लागू किए गए। सिमुलेशन से पता चला कि बोल्ट में स्टील और तांबे की मिश्र धातुओं के जुड़ने से त्वरित गैल्वेनिक क्षरण ने प्रतिरोधी क्रॉस-सेक्शन को 40% तक कम कर दिया था, जिससे ज्वार के चरम के दौरान चक्रीय थकान के कारण टूटना हुआ।

सामग्री थकान सिमुलेशन के लिए सबक ⚙️

यह मामला दर्शाता है कि पानी के नीचे फोटोग्रामेट्री केवल एक दस्तावेज़ीकरण उपकरण नहीं है, बल्कि थकान मॉडल के लिए इनपुट डेटा का एक स्रोत है। गैल्वेनिक क्षरण और यांत्रिक तनाव का संयोजन एक महत्वपूर्ण परिदृश्य है जिसे अक्सर समुद्री एंकर डिजाइनों में कम आंका जाता है। उपयोग की गई कार्यप्रणाली उच्च सटीकता के साथ सामग्री क्षरण परिकल्पनाओं को मान्य करने की अनुमति देती है, जो समुद्री नवीकरणीय ऊर्जा बुनियादी ढांचे में फोरेंसिक विश्लेषण के लिए एक नया मानक स्थापित करती है।

एक फोरेंसिक इंजीनियर के रूप में, गैल्वेनिक क्षरण द्वारा पानी के नीचे टरबाइन की विफलता अनुक्रम को 3D में पुनर्निर्मित करते समय, आपने तनाव के तहत क्षरण क्षति को ज्वार द्वारा प्रेरित चक्रीय यांत्रिक घिसाव से अलग करने के लिए सामग्री थकान सिमुलेशन के किन मापदंडों को महत्वपूर्ण माना?

(पी.एस.: सामग्री की थकान आपकी तरह ही है, 10 घंटे के सिमुलेशन के बाद।)