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Utiliser un produit d'inspection modulaire basé sur l'IA pour améliorer les systèmes de drainage urbain de Singapour
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Utiliser un produit d'inspection modulaire basé sur l'IA pour améliorer les systèmes de drainage urbain de Singapour

Mots clés : Conception modulaire basée sur l'IA, inspection complexe, haute pression d'eau

Située sous les tropiques, Singapour bénéficie de précipitations abondantes et d'un relief complexe, ce qui rend l'entretien et l'inspection de son réseau de drainage urbain essentiels. Nos solutions d'inspection basées sur l'intelligence artificielle ont aidé le PUB, l'agence nationale de l'eau de Singapour, à réaliser des évaluations complètes de ses canalisations.

Ce projet comprenait des inspections complètes des réseaux d'évacuation des eaux pluviales, la collecte de données SIG et l'application d'algorithmes d'intelligence artificielle pour améliorer l'efficacité et la gestion des infrastructures de drainage urbain de Singapour.

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La structure unique des canalisations limite l'adaptabilité des équipements d'inspection conventionnels.La conception particulière des ponceaux en béton et des canaux d'écoulement complexes de Singapour pose des défis importants en matière de stabilité et de maniabilité des équipements. De plus, une précision d'inspection rigoureuse est requise.
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Solution
Nous avons déployé le système d'inspection Discovery-GTS2, qui offre une adaptation flexible aux différentes conditions de pipeline grâce à sa conception modulaire.
- Doté d'un châssis à vis, améliorant la stabilité dans les environnements à flux d'eau complexes.
- Châssis à roues interchangeables, assurant l'adaptabilité aux différentes structures de drainage des eaux pluviales.
- Sonar annulaire à balayage haute précision et LiDAR intégrés, permettant une inspection complète des réseaux souterrains complexes.
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Le manque de données d'inspection historiques rend la reconnaissance des défauts par l'IA moins précise.L'absence de dossiers d'inspection historiques complets pour le réseau de pipelines de Singapour a posé des difficultés aux modèles d'IA traditionnels, limitant leur applicabilité directe aux normes locales.
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Solution
Nous avons développé un modèle d'apprentissage profond basé sur l'IA, adapté au réseau de drainage de Singapour.
- Nous avons exploité une base de données à grande échelle d'environnements d'inspection similaires pour entraîner des modèles de reconnaissance des défauts par IA, améliorant ainsi leur adaptabilité.
- Paramètres du modèle d'IA optimisés conformément aux normes PUB, garantissant la conformité aux normes locales.
- Technologie intégrée de collecte de données SIG pour faciliter la gestion future des données et l'optimisation intelligente des systèmes de drainage.
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Les niveaux d'eau élevés et les environnements complexes réduisent la stabilité des équipements d'inspection CCTV conventionnels.
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Solution
Nous avons amélioré le système d'inspection par caméra pour une meilleure adaptabilité.
- Spécialement optimisé pour résister aux niveaux d'eau élevés, aux débits à grande vitesse et aux structures de canalisations complexes du système d'eaux pluviales de Singapour.
- Amélioration des capacités d'imagerie pour garantir des images nettes et une capture de données précise, même dans des conditions difficiles.
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L'absence d'études préalables a rendu difficile l'élaboration d'un plan d'inspection précis.
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Solution
Nous avons déployé RIFTEYE25 pour les évaluations préalables à l'inspection.
- Réalisation d'une étude préliminaire détaillée de l'état du pipeline avant l'inspection complète.
- Capture d'images détaillées internes en haute résolution pour faciliter la planification et l'exécution précises du projet.
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