Petrol sondaj makinelerinde kullanılan ıslak sürtünme bileşenleri, güç aktarımı sırasında yüksek yük ve tekrarlanan kavrama–ayrılma çevrimlerine maruz kalır. Yüzeyde oluşan çizikler, plowing grooves, malzeme yığılması ve lokal spalling zamanla sürtünme davranışını, transmisyon verimini ve sistem güvenilirliğini değiştirebilir. İncelenen çalışma, bu aşınma sürecini yalnız ortalama bir pürüzlülük değeriyle izlemek yerine yüzeyin üç boyutlu mikromorfolojisini aynı fiziksel bölge üzerinden takip etmeyi ve sonraki yüzey durumunu yapay zekâ ile tahmin etmeyi amaçlamaktadır.

Çalışmanın ilk katmanında UMT-Tribolab düzeneğiyle disk-disk sürtünme deneyleri gerçekleştirilmiş ve yüzeyler test öncesi ve sonrası beyaz ışık interferometresiyle taranmıştır. Numunenin interferometre altında her seferinde tam aynı mikroskobik konuma yerleştirilmesi mümkün olmadığından, Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) kullanılarak iki taramadaki ortak mikrobölge yeniden bulunmuştur. 1000 r/min ve 1 MPa örneğinde 426 benzer feature pair eşleştirilmiş, bunlardan aynı yer değiştirme yönü ve büyüklüğüne sahip 67 çift baskın eşleşme grubu oluşturmuştur.

İkinci katmanda yüzey yüksekliği sinyali Variational Mode Decomposition (VMD) ile farklı frekans özelliklerine sahip bileşenlere ayrılmış; VMD'nin mod sayısı K ve penalty factor α değerleri NRBO optimizasyon algoritmasıyla seçilmiştir. Ortaya çıkan modal bileşenler daha sonra uzun menzilli bağımlılıkları öğrenen Transformer ağına verilmiştir. Kaynak, bu birleşik model için R² = 0,96 ve RMSE = 2,69 µm bildirmektedir.

Dönme hızı ve basınç analizleri, her iki değişken arttığında yüzeyin daha pürüzlü ve düzensiz hâle geldiğini göstermektedir. 250–1000 r/min arasında Ra 0,81'den 1,02 µm'ye; 0,2–0,8 MPa arasında ise 0,68'den 0,87 µm'ye yükselmiştir. Kaynak, dönme hızının özellikle kurtosis Sku üzerinde, basıncın ise skewness Ssk üzerinde daha belirgin etki gösterdiğini yorumlamaktadır.

Neden aynı mikroskobik yüzey bölgesini tekrar bulmak gerekiyor?

Bir sürtünme yüzeyinin test öncesi ve sonrası iki farklı yerde ölçülmesi, yüzey değişiminin gerçek aşınmadan mı yoksa farklı bölgelerin doğal topografik farkından mı kaynaklandığını ayırt etmeyi zorlaştırır. Bu nedenle yüzey morfolojisi evrimini güvenilir biçimde değerlendirebilmek için aynı fiziksel bölgenin tekrar bulunması gerekir.

Çalışmada numune elle yeniden yerleştirildiğinde interferometrenin önceki mikrobölgeye otomatik olarak dönmediği kabul edilmektedir. Bu konum problemi bilgisayarlı görü ile çözülmektedir.

SIFT Aynı Aşınma Bölgesini Test Öncesi ve Sonrasında Nasıl Buluyor?

SIFT, iki mikroskobik yüzey görüntüsünde ölçek, dönme, gri seviye ve sınırlı geometrik değişikliklere karşı görece kararlı yerel özellik noktaları çıkarır; iki görüntüdeki descriptor'ları eşleştirir ve aynı büyüklük ve yönde yer değiştiren çok sayıdaki feature pair'in oluşturduğu baskın displacement kümesini kullanarak ortak yüzey bölgesinin konumunu belirler.

Ölçek uzayı ve Gaussian pyramid

SIFT doğrudan tek çözünürlüklü görüntüde çalışmak yerine aynı görüntünün farklı yumuşatma ölçeklerini oluşturur:

\[ L(x,y,\sigma)=G(x,y,\sigma)*I(x,y) \]

Burada \(I(x,y)\) özgün görüntüyü, \(G(x,y,\sigma)\) Gaussian çekirdeğini, \(\sigma\) ise ölçek parametresini temsil eder.

Gaussian fonksiyonu kaynakta:

\[ G(x_i,y_i,\sigma) = \frac{1}{2\pi\sigma^2} e^{ -\frac{(x-x_i)^2+(y-y_i)^2}{2\sigma^2} } \]

olarak tanımlanmaktadır.

Ardışık Gaussian görüntülerinin farkları alınarak Difference of Gaussians, yani DoG pyramid oluşturulur. Uzay ve ölçek komşularına göre lokal ekstremum olan noktalar feature candidate olarak seçilir.

Subpixel localization

DoG pyramid ayrık piksel ve ölçek düzeylerinden oluştuğu için bulunan ilk ekstremum gerçek maksimum/minimumun tam üzerinde olmayabilir. Bu nedenle kaynak Taylor açılımıyla subpixel konum düzeltmesi uygulamaktadır.

Düşük kontrastlı veya kararsız noktalar elendikten sonra her key point'e baskın bir yön atanır ve çevresindeki gradient yapısından 128 boyutlu descriptor oluşturulur.

Feature matching

Test öncesi ve sonrası iki görüntünün descriptor kümeleri Euclidean distance ile karşılaştırılır. Exhaustive search yerine kd-tree yapısı kullanılır ve her feature için en yakın ve ikinci en yakın candidate belirlenir.

Eşleşmiş key point'lerin koordinat farkları daha sonra fiziksel displacement'e dönüştürülür.

Kaynak örneğindeki SIFT sonucu

1000 r/min ve 1 MPa koşulunda:

• 426 benzer feature pair bulunmuştur,
• bunların 67'si aynı displacement kümesinde toplanmıştır,
• piksel/koordinat farkı (159, 311) olarak raporlanmıştır,
• x ofseti 0,1542 mm,
• y ofseti 0,357 mm olarak hesaplanmıştır.

Bu baskın kümenin işaret ettiği bölge test öncesi ve sonrası ortak tarama alanı kabul edilmiştir.

SIFT neden ORB ve Harris + NCC'den daha kararlı bulundu?

Kaynak, üç yöntemi görsel olarak karşılaştırmaktadır. SIFT'nin Gaussian/DoG multi-scale yapısı, dominant orientation ataması ve gradient tabanlı descriptor'ları; ölçek, dönme ve aşınmayla oluşan lokal texture bozulmalarında daha çok kararlı feature sağlamaktadır.

ORB daha hızlı bir yöntem olmakla birlikte FAST corner ve BRIEF tabanlı yapısı nedeniyle kaynak çalışmada scale ve rotation değişimine karşı daha sınırlı değerlendirilmiştir. Harris + NCC ise gray-level correlation'a daha fazla bağımlıdır ve açık scale invariance sağlamaz.

Ancak çalışma bu üç algoritma için ortak bir sayısal localization-error veya precision/recall tablosu sunmamaktadır. Dolayısıyla desteklenen sonuç “SIFT görsel karşılaştırmada daha kararlı ve zengin eşleşme üretmiştir” düzeyindedir.

Yüzey morfolojisi nasıl ölçülüyor?

Beyaz ışık interferometresi sürtünme yüzeyindeki mikrobölgeleri otomatik olarak tarar. Veri önce sayısallaştırılır, yüzey leveling işlemi uygulanır ve farklı tarama parçaları birleştirilerek üç boyutlu yüzey morfolojisi oluşturulur.

Her numune için:

• çevresel yönde 100,
• radyal yönde 30,
• toplam 3000 mikrobölge

taranmaktadır.

Ra, Ssk ve Sku neyi ölçüyor?

Ra, yüzey noktalarının referans düzlemden mutlak ortalama sapmasını temsil eder:

\[ Ra= \frac{1}{MN} \sum_{j=1}^{M} \sum_{i=1}^{N} |Z_{ji}| \]

Ssk, yüzey yüksekliği dağılımının skewness'ini, yani tepe–çukur asimetrisini karakterize eder:

\[ Ssk= \frac{1}{S_q^3} \left[ \frac{1}{A} \iint_A z^3(x,y)\,dxdy \right] \]

Sku ise kurtosis'i, yani dağılımın keskin tepe ve derin vadi uçlarına ne kadar duyarlı olduğunu ifade eder:

\[ Sku= \frac{1}{S_q^4} \left[ \frac{1}{A} \iint_A z^4(x,y)\,dxdy \right] \]

Ra uzunluk boyutuna sahiptir; Ssk ve Sku ise bu tanımlar nedeniyle boyutsuz yüzey istatistikleridir.

NRBO-VMD-Transformer Yüzey Morfolojisini Nasıl Tahmin Ediyor?

Model, başlangıç yüzey morfolojisini ve işletme koşullarını doğrudan tek aşamada Transformer'a vermek yerine önce VMD ile sinyali farklı frekans bileşenlerine ayırır; NRBO, VMD'nin kritik parametrelerini otomatik seçer ve elde edilen daha düzenli modal diziler Transformer'ın multi-head self-attention katmanlarında işlenerek sonraki yüzey morfolojisi tahmin edilir.

Transformer katmanı

Transformer'ın temel mekanizması Query, Key ve Value temsilleridir:

\[ Q=X^TW_Q \]

\[ K=X^TW_K \]

\[ V=X^TW_V \]

Scaled dot-product attention:

\[ Attention(Q,K,V) = softmax \left( \frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} \right)V \]

şeklinde çalışmaktadır.

Birden fazla attention head aynı dizinin farklı ilişkilerini paralel olarak öğrenir:

\[ MultiHead= Concat(Head_1,\ldots,Head_h)W_O \]

Kaynak modelde 8 attention head ve 6 Transformer layer kullanılmıştır.

Positional encoding

Attention işlemi dizinin sırasını kendi başına bilmediği için sinusoidal positional encoding eklenmektedir:

\[ PE(pos,2i) = \sin \left( \frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}} \right) \]

\[ PE(pos,2i+1) = \cos \left( \frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}} \right) \]

VMD neden kullanılıyor?

Yüzey yüksekliği dizisi non-stationary ve çok ölçekli davranış gösterebilir. VMD, özgün sinyali farklı center frequency özelliklerine sahip K adet Intrinsic Mode Function'a ayırır.

Mod sayısı K çok düşük seçilirse bazı özellikler aynı komponentte karışabilir; fazla yüksek seçilirse gereksiz ayrıştırma oluşabilir. Penalty factor α ise modal bandwidth'i kontrol eder.

NRBO'nun görevi

NRBO, bu çalışmada doğrudan yüzey tahminini yapan ağ değildir. Görevi VMD için uygun:

• mod sayısı K,
• penalty factor α

değerlerini aramaktır.

Her candidate parametre çiftinde VMD uygulanır ve ortaya çıkan IMF'lerin ortalama sample entropy değeri fitness olarak hesaplanır. NRBO bu değeri küçültmeye çalışarak daha kompakt ve düşük bilgi tekrarına sahip decomposition arar.

Kaynak hiperparametreleri

Kaynak içindeki model-adı ve LSTM notu

Makale başlığı ve abstract modelin adını SIFT-NRBO-VMD-Transformer olarak verirken yöntem ve sonuç bölümlerindeki birçok yerde VMD-NRBO-Transformer kullanmaktadır. Verianla bu iki ifadeyi aynı çalışma zincirinin kaynakta kullanılan iki adlandırması olarak korumaktadır.

Ayrıca metinde Transformer decoder'a bir LSTM layer eklendiği ifade edilmektedir. Buna karşılık Şekil 5, model adı ve hiperparametre tablosunda ayrı bir LSTM yapılandırması verilmemektedir. Bu nedenle LSTM'nin tam mimari rolü kaynak metnin verdiğinden daha ayrıntılı biçimde türetilmemiştir.

Model Gerçek Yüzey Morfolojisini Ne Kadar İyi Tahmin Etti?

50 farklı işletme koşulundan oluşturulan veri setinde %80 eğitim–%20 test ayrımıyla değerlendirilen birleşik model R² = 0,96 ve RMSE = 2,69 µm elde etmiş; deneysel ve tahmin edilen üç boyutlu yüzeyler büyük ölçüde örtüşürken en yüksek lokal hatalar keskin asperity ve şiddetli morfoloji gradyanı bölgelerinde görülmüştür.

A–C koşullarındaki morfoloji doğrulaması

Kaynak, Tablo 1'deki A, B ve C koşullarını ayrı doğrulama örnekleri olarak göstermektedir. Her koşulda:

• gerçek 3D yüzey,
• model tahmini,
• absolute-error yüzeyi

yan yana sunulmaktadır.

Hata haritalarında geniş ölçekli sistematik sapmadan çok lokal hatalar gözlenmiştir. Kaynak bu alanları asperity deformation, plowing, material transfer, lokal spalling ve rastlantısal yüzey değişimleriyle ilişkilendirmektedir.

On modelin karşılaştırması

Bu karşılaştırma, yalnız bu veri seti ve kaynakta kullanılan uygulama/hyperparameter koşulları için geçerlidir. Modelin her tribolojik sistemde tüm alternatiflerden üstün olduğu sonucu çıkarılamaz.

Ablation çalışması

Kaynak bu sonuçları VMD'nin non-stationary sinyali daha ayrılabilir bileşenlere dönüştürmesi, NRBO'nun VMD parametrelerinin elle seçilmesi ihtiyacını azaltması ve Transformer'ın uzun mesafeli ilişkileri modellemesiyle açıklamaktadır.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Sürtünme ve aşınma test düzeneği

Deneyler UMT-Tribolab tribometer üzerinde disk-on-disk konfigürasyonunda gerçekleştirilmiştir. Sistem:

• 0–5000 r/min ayarlanabilir hız,
• 0–2 MPa yük aralığı,
• ±4 °C sıcaklık kontrol doğruluğu

sağlamaktadır.

Normal yük DFH-200 basınç sensörüyle gerçek zamanda ölçülmüştür.

Numuneler

Friction disk, bakır esaslı powder-metallurgy malzemeden; mating disk ise 65 Mn çelikten hazırlanmıştır.

Friction disk geometrisi:

• iç çap: 22 mm,
• dış çap: 40,6 mm.

Karşılaştırılabilirlik amacıyla numuneler aynı üretim partisinden seçilmiş ve başlangıç işleme kalitesi ile yüzey pürüzlülüğünün benzer olduğu belirtilmiştir.

Seçilen deney koşulları

Kaynak tablosunda E ve F aynı değerlerle listelenmektedir. Buna karşılık daha sonraki pressure-analysis bölümünde 0,2, 0,4, 0,6 ve 0,8 MPa kullanılmaktadır. Bu nedenle 0,6 MPa'nın tablo içindeki olası karşılığı kaynakta açık değildir.

Dönme hızının etkisi

0,2 MPa, 5 dakika ve 25 °C koşullarında hız 250, 500, 750 ve 1000 r/min olarak değiştirilmiştir.

Kaynağın fiziksel yorumu, artan hızın lubricant film'de shear thinning ve lokal rupture oluşturması; hidrodinamik yağlamadan mixed/boundary lubrication'a geçişi kolaylaştırması; frictional heating, metal–metal contact, plowing, adhesive tearing, fatigue spalling ve vibration etkilerini artırmasıdır.

Sku'nun hızla daha belirgin değişmesi, kaynağa göre daha çok extreme peak ve deep valley oluşumuyla ilişkilidir.

Basıncın etkisi

250 r/min, 5 dakika ve 25 °C'de basınç 0,2, 0,4, 0,6 ve 0,8 MPa olarak analiz edilmiştir.

Basınç yükseldikçe gerçek temas bölgelerinde asperity deformation, lateral extrusion, material pile-up, abrasive wear, frictional heat ve material transfer yoğunlaşmaktadır.

Kaynak, Ssk'nin basınca daha hassas olmasını yüzey yüksekliği dağılımının giderek peak-dominated hâle gelmesiyle ilişkilendirmektedir.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• SIFT, deney öncesi ve sonrası aynı mikrobölgenin görsel olarak yeniden bulunmasında kullanılabilir.
• 1000 r/min ve 1 MPa örneğinde 426 feature pair içinden 67 çift tutarlı displacement kümesi oluşturmuştur.
• VMD-NRBO-Transformer modeli kaynak veri setinde R² = 0,96 ve RMSE = 2,69 µm elde etmiştir.
• Önerilen model kaynakta karşılaştırılan dokuz alternatif modele göre daha düşük RMSE ve daha yüksek R² göstermiştir.
• VMD, NRBO ve Transformer'ın kaldırıldığı ablation sürümlerinde performans düşmektedir.
• Dönme hızı arttıkça yüzey pürüzlülüğü ve extreme morphology özellikleri büyümektedir.
• Basınç arttıkça yüzey pürüzlülüğü, plastik deformasyon ve tepe-dominant morfoloji artmaktadır.
• Kaynak sonuçlarında dönme hızının Sku, basıncın ise Ssk üzerinde daha belirgin etkisi olduğu bildirilmektedir.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

• Modelin gerçek zamanlı gömülü sondaj makinesinde çalıştığı gösterilmemiştir.
• Çalışma henüz sahadaki bütün ıslak kavrama sistemleri için evrensel arıza eşiği tanımlamamaktadır.
• SIFT'nin ORB ve Harris + NCC'ye göre kaç yüzde daha doğru olduğu sayısal localization-error ile gösterilmemiştir.
• 50 işletme koşulunun dışındaki koşullara aynı doğrulukla genelleme garanti edilmemektedir.
• R² = 0,96, her lokal asperity noktasının aynı doğrulukta tahmin edildiği anlamına gelmez.
• Model doğrudan kalan servis ömrü veya failure probability üretmemektedir.
• Surface morphology tahmini ile gerçek makine arızasının meydana geleceği zaman aynı çıktı değildir.

Kaynak içi raporlama sınırları

Makalenin bilimsel yorumunda üç nokta özellikle korunmalıdır.

Birincisi: Model adı NRBO-VMD-Transformer ve VMD-NRBO-Transformer olarak iki farklı sırayla kullanılmaktadır.

İkincisi: Pressure experiment tablosunda 0,6 MPa koşulunun açık karşılığı görünmemektedir.

Üçüncüsü: Conclusion metninde Ssk ve Sku sayılarının yanında µm kullanılmıştır; ancak makalenin kendi matematiksel tanımlarında bu iki parametre normalize edilmiş, boyutsuz istatistiklerdir.

Bu farklılıklar Verianla tarafından kaynaktan bağımsız varsayımlarla düzeltilmemiştir.

Gelecek çalışma

Yazarlar sonraki aşamada modelin lightweight deployment ve embedded implementation sürümlerini geliştirmeyi, böylece yüzey morfolojisi ve aşınma durumunun pratik sistemlerde daha gerçek zamanlı tahmin edilebilmesini hedeflemektedir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün çalışma: SIFT-NRBO-VMD-Transformer: A Vision-Based Data-Driven Interface Morphology Prediction Framework for Intelligent Wear Diagnosis of Wet Friction Components

Yazarlar: Yue Zhao; Yingli Li; Fangwei Luo; Xi Chen; Hongqiao Yan; Molin Su.

Kurumlar: CNPC Research Institute of Safety & Environment Technology; Key Laboratory of Oil & Gas Storage and Transportation Safety Risk Prevention, Ministry of Emergency Management, Beijing, China.

Corresponding author: Yue Zhao.

Dergi: Machines.

Yayıncı: MDPI.

Cilt / sayı / makale: 14(6), 687.

DOI: 10.3390/machines14060687.

Gönderim: 26 Nisan 2026.

Revizyon: 6 Haziran 2026.

Kabul: 9 Haziran 2026.

Yayın: 14 Haziran 2026.

Kaynak türü: Hakem değerlendirmesinden geçmiş araştırma makalesi.

Lisans: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Finansman: CNPC Youth Science and Technology Special Project, grant no. 2024DQ03211.

Veri erişilebilirliği: Çalışma verilerinin gizlilik kısıtlamaları nedeniyle corresponding author'dan talep üzerine sağlanabileceği belirtilmiştir.

Çıkar çatışması / kurumsal bağ: Tüm yazarlar CNPC Research Institute of Safety & Environment Technology çalışanıdır. Araştırma CNPC tarafından fonlanmıştır. Yazarlar fon sağlayıcının çalışma tasarımı, veri toplama, analiz, yorum, makale yazımı veya yayımlama kararında rol almadığını bildirmektedir.

Yöntem: UMT-Tribolab disk-on-disk aşınma deneyi; white-light interferometry; 3000 mikrobölgelik yüzey taraması; SIFT feature matching; VMD; NRBO parameter optimization; Transformer sequence prediction; dokuz model karşılaştırması ve ablation analizi.

Temel doğrulama sonucu: Birleşik model kaynak veri setinde R² = 0,96 ve RMSE = 2,69 µm sağlamıştır.

Temel deneysel morfoloji sonucu: Hem rotational speed hem pressure yükseldiğinde Ra, Ssk ve Sku artmakta; kaynak dönme hızını Sku'ya, basıncı ise Ssk'ye daha duyarlı etken olarak yorumlamaktadır.

Temel sınır: Çalışma laboratuvar temelli olup gerçek zamanlı gömülü saha uygulamasını henüz doğrulamamaktadır. Ayrıca model-adlandırması, 0,6 MPa deney koşulunun tablo karşılığı ve Ssk/Sku birimlendirmesi bakımından kaynak içi raporlama farklılıkları bulunmaktadır.