R.E.News future Technology-Smarter Pipelines for a Safer Future

 21/11/25-FR-English-NL-footer

Des pipelines plus intelligents pour un avenir plus sûr

Image-R.E.News©

Sous nos pieds, des millions de kilomètres de pipelines vieillissants serpentent à travers villes, plaines et zones industrielles. Ils transportent le gaz et les carburants qui alimentent nos économies — mais leurs faiblesses, elles, sont bien réelles. Fuites, fissures, ruptures brutales : ces accidents, trop fréquents aux États-Unis comme ailleurs, ont coûté des vies, blessé des centaines de personnes et causé des milliards de dollars de dommages.

Beaucoup de ces drames trouvent leur origine dans un simple constat : une partie du réseau mondial demeure invisible. Trop sinueux, trop étroit, trop ancien, un immense segment de pipelines reste inaccessible aux outils d’inspection traditionnels, laissant des zones d’ombre potentiellement dangereuses.

Explorer l’inexplorable

À l’Arizona State University, une équipe de chercheurs a décidé de s’attaquer à ces « zones grises » du sous-sol. Leur ambition : créer une génération de robots capables d’aller là où aucun instrument n’a encore pu s’aventurer — et utiliser l’intelligence artificielle pour prédire les défaillances avant qu’elles ne surviennent.

Au cœur du projet, Wenlong Zhang conçoit des robots souples inspirés des mouvements de l’inchworm, ce petit ver qui avance en s’allongeant et en se contractant. Grâce à des actuateurs gonflables, ces machines flexibles glissent dans les courbes serrées, franchissent les changements de diamètre et explorent les vieilles conduites tortueuses que les “pigs” conventionnels ne peuvent atteindre. Leurs capteurs légers traquent les traces de corrosion, les débuts de fissure, les moindres anomalies.

Pour Zhang, ces robots ouvrent la voie à « une nouvelle génération d’inspection interne, plus autonome et plus endurante ».

Comprendre les risques… avant qu’ils n’explosent

Pendant que les robots avancent dans l’obscurité des conduites, une autre bataille se joue dans le monde des données.
Yongming Liu et son équipe utilisent des modèles physiques et des algorithmes avancés de machine learning pour comprendre comment vieillissent les pipelines, comment ils réagissent aux pressions, aux chocs, aux environnements corrosifs. Leur objectif : prédire la défaillance avant qu’elle ne s’annonce, offrir aux opérateurs des semaines — voire des mois — d’avance pour intervenir.

« La sécurité des infrastructures énergétiques est un enjeu fondamental pour la société », rappelle Liu. Et anticiper, plutôt que réparer, en est la clé.

Une IA qui explique, pas qui devine

L’intelligence artificielle qui accompagne ces robots ne se contente pas d’interpréter des données : elle explique ses décisions.
Sous la direction de Hao Yan, l’IA lit des décennies de rapports d’accidents, croise ces récits humains avec les mesures des capteurs et les simulations physiques. Elle identifie les motifs cachés, les coïncidences récurrentes, les signaux faibles que l’œil humain ne peut saisir.

Contrairement aux “boîtes noires” traditionnelles, cette IA justifie ses recommandations, exprime ses niveaux de confiance et relie ses conclusions aux principes d’ingénierie connus — une transparence indispensable dans les systèmes critiques.

Du laboratoire au terrain

Pour que la théorie devienne pratique, l’équipe collabore avec Michigan State University et GTI Energy, qui met à disposition un site d’essai grandeur nature. Là, les robots rampent, les modèles s’ajustent, les systèmes se testent dans des conditions réelles, sous le regard d’experts industriels.

Pendant ce temps, la politologue Hanna Breetz veille à ce que l’innovation rencontre la réglementation et les besoins de terrain. Elle relie le travail des ingénieurs aux préoccupations des décideurs et des opérateurs, afin que les technologies puissent réellement s’intégrer dans les pratiques du secteur.

Vers un sous-sol plus sûr

Ce projet ne concerne pas seulement les pipelines. Il inaugure une nouvelle philosophie : des infrastructures plus intelligentes, capables de s’auto-surveiller et d’alerter avant qu’une crise n’éclate.

Robots souples, IA explicable, analyses prédictives : l’ensemble esquisse un futur où les réseaux vieillissants pourront être surveillés en continu, où les catastrophes pourront être évitées en silence, sans que personne ne s’en rende compte.

Un futur où la sécurité ne dépend plus de ce que l’on voit, mais de ce que des machines agiles et intelligentes savent détecter — bien avant nous.
NJC.© Info  ASU’s School of Manufacturing Systems and Networks interdisciplinary project  U.S. National Science Foundation

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 21/11/25-English

Smarter Pipelines for a Safer Future

Image-R.E.News©

Beneath our feet, millions of kilometers of aging pipelines snake through cities, plains, and industrial areas. They carry the gas and fuels that power our economies—but their weaknesses are very real. Leaks, cracks, sudden ruptures: these accidents, all too common in the United States and elsewhere, have cost lives, injured hundreds, and caused billions of dollars in damages.

Many of these tragedies stem from a simple observation: a portion of the global network remains invisible. Too winding, too narrow, too old, a vast segment of pipeline remains inaccessible to traditional inspection tools, leaving potentially dangerous blind spots.

Exploring the Unexplored

At Arizona State University, a team of researchers decided to tackle these "gray areas" of the subsoil. Their ambition: to create a generation of robots capable of going where no instrument has yet dared to venture—and to use artificial intelligence to predict failures before they occur.

At the heart of the project, Wenlong Zhang is designing flexible robots inspired by the movements of the inchworm, the tiny worm that moves by extending and contracting. Thanks to inflatable actuators, these flexible machines glide through tight curves, navigate changes in diameter, and explore the old, winding pipes that conventional "pigs" cannot reach. Their lightweight sensors track traces of corrosion, the beginnings of cracks, and the slightest anomalies.

For Zhang, these robots pave the way for "a new generation of internal inspection, more autonomous and more durable."

Understanding the risks… before they explode

While the robots advance through the darkness of the pipes, another battle is being waged in the world of data. Yongming Liu and his team use physical models and advanced machine learning algorithms to understand how pipelines age and how they react to pressure, shocks, and corrosive environments. Their goal: to predict failure before it occurs, giving operators weeks—or even months—in advance to intervene.

“The safety of energy infrastructure is a fundamental issue for society,” Liu points out. And anticipating, rather than repairing, is key.

AI that explains, not guesses

The artificial intelligence that accompanies these robots doesn’t just interpret data: it explains its decisions. Under Hao Yan’s direction, the AI ​​reads decades of accident reports, cross-referencing these human accounts with sensor measurements and physical simulations. It identifies hidden patterns, recurring coincidences, and subtle signals that the human eye cannot perceive.

Unlike traditional “black boxes,” this AI justifies its recommendations, expresses its confidence levels, and links its conclusions to known engineering principles—essential transparency in critical systems.

From Lab to Field

To translate theory into practice, the team collaborates with Michigan State University and GTI Energy, which provides a full-scale test site. There, robots crawl, models are adjusted, and systems are tested under real-world conditions, observed by industry experts.

Meanwhile, political scientist Hanna Breetz ensures that the innovation meets regulatory and real-world needs. She connects the engineers’ work to the concerns of policymakers and operators, so that the technologies can truly be integrated into industry practices.

Toward a Safer Underground

This project is not just about pipelines. It ushers in a new philosophy: smarter infrastructure capable of self-monitoring and providing early warning before a crisis erupts.

Flexible robots, explainable AI, predictive analytics: together, these paint a picture of a future where aging networks can be continuously monitored, where disasters can be silently averted, without anyone even noticing.

A future where security no longer depends on what we see, but on what agile and intelligent machines can detect—long before we do.

NJC.© Info ASU’s School of Manufacturing Systems and Networks interdisciplinary project  U.S. National Science Foundation

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 21/11/25-NL

Slimmere pijpleidingen voor een veiligere toekomst

Image-R.E.News©

Onder onze voeten slingeren miljoenen kilometers aan verouderde pijpleidingen door steden, vlaktes en industriegebieden. Ze vervoeren het gas en de brandstoffen die onze economieën aandrijven, maar hun zwakke punten zijn zeer reëel. Lekken, scheuren, plotselinge breuken: deze ongelukken, die maar al te vaak voorkomen in de Verenigde Staten en elders, hebben levens gekost, honderden gewonden veroorzaakt en miljarden dollars aan schade veroorzaakt.

Veel van deze tragedies komen voort uit een simpele observatie: een deel van het wereldwijde netwerk blijft onzichtbaar. Te kronkelig, te smal, te oud, een enorm deel van de pijpleiding blijft ontoegankelijk voor traditionele inspectie-instrumenten, wat potentieel gevaarlijke blinde vlekken achterlaat.

Het onbekende verkennen

Aan de Arizona State University besloot een team onderzoekers deze "grijze gebieden" van de ondergrond aan te pakken. Hun ambitie: een generatie robots creëren die in staat is om te gaan waar geen instrument zich tot nu toe heeft gewaagd – en kunstmatige intelligentie gebruiken om storingen te voorspellen voordat ze zich voordoen.

De kern van het project wordt gevormd door Wenlong Zhang, die flexibele robots ontwerpt, geïnspireerd op de bewegingen van de inchworm, de kleine worm die zich voortbeweegt door uit te rekken en in te klappen. Dankzij opblaasbare actuatoren glijden deze flexibele machines door krappe bochten, navigeren ze door diameterveranderingen en verkennen ze de oude, kronkelige leidingen die conventionele "pigs" niet kunnen bereiken. Hun lichtgewicht sensoren sporen corrosiesporen, beginnende scheuren en de kleinste afwijkingen op.

Voor Zhang maken deze robots de weg vrij voor "een nieuwe generatie interne inspectie, autonomer en duurzamer".

De risico's begrijpen... voordat ze ontploffen

Terwijl de robots zich een weg banen door de duisternis van de leidingen, woedt er een andere strijd in de wereld van data. Yongming Liu en zijn team gebruiken fysieke modellen en geavanceerde machine learning-algoritmen om te begrijpen hoe pijpleidingen verouderen en hoe ze reageren op druk, schokken en corrosieve omgevingen. Hun doel: storingen voorspellen voordat ze optreden, zodat operators weken – of zelfs maanden – van tevoren kunnen ingrijpen.

"De veiligheid van energie-infrastructuur is een fundamenteel probleem voor de samenleving", benadrukt Liu. En anticiperen, in plaats van repareren, is cruciaal.

AI die uitlegt, niet gokt

De kunstmatige intelligentie die deze robots begeleidt, interpreteert niet alleen data: ze verklaart ook haar beslissingen. Onder leiding van Hao Yan leest de AI decennia aan ongevalsrapporten en vergelijkt deze menselijke verslagen met sensormetingen en fysieke simulaties. Ze identificeert verborgen patronen, terugkerende toevalligheden en subtiele signalen die het menselijk oog niet kan waarnemen.

In tegenstelling tot traditionele "black boxes" rechtvaardigt deze AI haar aanbevelingen, geeft ze haar betrouwbaarheidsniveau aan en koppelt ze haar conclusies aan bekende technische principes – essentiële transparantie in kritieke systemen.

Van lab naar veld

Om de theorie naar de praktijk te vertalen, werkt het team samen met Michigan State University en GTI Energy, dat een testlocatie op ware grootte ter beschikking stelt. Daar kruipen robots, worden modellen aangepast en worden systemen getest onder realistische omstandigheden, onder observatie van experts uit de industrie.

Ondertussen zorgt politicoloog Hanna Breetz ervoor dat de innovatie voldoet aan de regelgeving en de eisen van de echte wereld. Ze verbindt het werk van de ingenieurs met de zorgen van beleidsmakers en exploitanten, zodat de technologieën daadwerkelijk kunnen worden geïntegreerd in de praktijk van de industrie.

Op weg naar een veiligere ondergrond

Dit project gaat niet alleen over pijpleidingen. Het luidt een nieuwe filosofie in: slimmere infrastructuur die zichzelf kan monitoren en vroegtijdig kan waarschuwen voordat een crisis uitbreekt.

Flexibele robots, verklaarbare AI, voorspellende analyses: samen schetsen ze een beeld van een toekomst waarin verouderde netwerken continu kunnen worden gemonitord en rampen stilletjes kunnen worden afgewend, zonder dat iemand het merkt.

Een toekomst waarin veiligheid niet langer afhangt van wat we zien, maar van wat wendbare en intelligente machines kunnen detecteren – lang voordat wij het zelf doorhebben.

NJC.© Info ASU’s School of Manufacturing Systems and Networks interdisciplinary project  U.S. National Science Foundation

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------