Progettazione e realizzazione di una soluzione digitale per la manutenzione predittiva degli impianti di protezione catodica.

The work carried out in this thesis involves the creation of two solutions to estimate the residual life time of the ground electrode, a fundamental component in cathodic protection systems. The first solution consists in the creation of residual-based similarity models, which exploit the availability of numerous historical profiles of the same component to perform the estimation. The second solution, in the absence of a large number of profiles, involves the creation of two deep learning models to conduct the estimation. One of classification identifies the ideal moment to perform the estimate, while the other, of regression, carries it out.

Il lavoro svolto in questa tesi prevede la realizzazione di due soluzioni per stimare il tempo di vita residuo del dispersore, un componente fondamentale nei sistemi di protezione catodica. La prima soluzione consiste nella creazione di modelli di similarità basati sui residui, che sfruttano la disponibilità di numerosi profili storici dello stesso componente per effettuare la stima. La seconda soluzione, in mancanza di un numero elevato di profili, prevede la creazione di due modelli di deep learning per condurre la stima. Uno di classificazione individua il momento ideale per eseguire la stima, mentre l'altro, di regressione, la effettua.