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IoT & 産業エネルギー
PipeHealth
STM32L4ベースのAIスマートパイプ腐食モニター
パイプ壁厚を測定し、edge AI（エッジAI）で腐食速度を予測するクランプオン超音波センサー。
厚さ精度
±0.1mm
最大パイプ温度
150°C
PipeHealth
クライアント
パイプラインネットワーク向けの非侵襲・クランプオン式腐食モニタリングソリューションを求める石油・ガス設備管理会社。
課題
塗装や錆を介して、パイプ温度150°Cまで、0.1mm/年という低い腐食速度を検出できる十分な精度でパイプ壁厚を測定すること。
製品コンセプトとアーキテクチャ
STM32L4 MCUが2.25MHzデュアルエレメント超音波トランスデューサーを制御。Quectel BG96モデムがLTE-M/NB-IoTバックホールを提供。センサーは希土類磁石で取り付け、高温シリコン製サーマルブレークを内蔵。
エンジニアリングソリューション
STM32L4のハードウェアタイマーが励起パルスを生成し、高速コンパレータが1ns分解能でエコー戻りをキャプチャ。往復時間から温度補償された音速を用いて壁厚を計算。移動平均トレンドフィルターが厚さ測定値から腐食速度を抽出。
結果
±0.1mmの厚さ測定精度。0.05mm/年という低い腐食速度検出を実現。
ディープテックFAQ
STM32L4ベースのAIスマートパイプ腐食モニターのユニークな点は何ですか？+
STM32L4ベースのAIスマートパイプ腐食モニターは、カスタムハードウェアとedge AI（エッジAI）を活用し、業界トップクラスの性能と効率を実現しています。
中核となる技術的利点は何ですか？+
主な利点は、低消費電力、リアルタイム処理、堅牢な接続性、そして展開に最適化されたコンパクトなフォームファクターです。
このアーキテクチャは他のユースケースに適応できますか？+
もちろんです。基盤となる方法論はモジュール式であり、最小限の再設計でさまざまなアプリケーションに転用可能です。
プロジェクトプロフィール
提供サービス
ハードウェア設計組み込みソフトウェア
コア技術
LTE-M/NB-IoTTinyMLRTOS
シリコン＆ベンダー
STMicroelectronicsTI
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