Digital Twin: Das Offshore-Ökosystem nimmt Gestalt an

(Bild: ABS)

Die Offshore-Industrie erlebt eine beispiellose digitale Störung, die über Asset-Klassen hinausgeht und einen Fahrplan für sicherere und kostengünstigere Abläufe erstellt.

Das derzeitige Gesicht dieses Übergangs ist der "digitale Zwilling", eine virtuelle Nachbildung von physischen Ressourcen, Prozessen und Systemen, die letztendlich von den Eigentümern verwendet werden, um Ausfälle vorherzusagen, bevor sie eintreten, und die Produktion zuverlässiger zu machen.

Die Technologien für erweiterte Datenanalysen - wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Streaming-Analyse und Parallelverarbeitungsleistung - sind so weit fortgeschritten, dass riesige Datenmengen nun nahezu in Echtzeit und nicht mehr in Tagen bereinigt und analysiert werden können. Die Offshore-Industrie hat schon immer viele Daten produziert. Einfach ausgedrückt ist die Verarbeitung zu einem viel zeit- und kosteneffektiveren Prozess geworden.

Laufende Pilotprojekte - mit Anlagen- und Plattformbauern und -betreibern, Offshore-Versorgungsunternehmen und der schwimmenden Gemeinschaft von Produktions-, Lager- und Abladeeinheiten (FPSO) - führen derzeit Echtzeit-Datenanalysen durch, die die Zuverlässigkeit, Sicherheit und Effizienz von Anlagen verbessern gut produktion. Sie beweisen, dass Ausfallzeiten von Assets zuverlässig reduziert werden können.

Unter Datenspezialisten im Offshore-Bereich ist es ein häufiger Witz, dass Sie 10 Personen in einem Raum bitten können, einen digitalen Zwilling zu beschreiben, und Sie erhalten 20 Definitionen. Dies kann daran liegen, dass die Elemente, aus denen sich ein digitaler Zwilling zusammensetzt, genau darauf zugeschnitten sind, warum er erstellt wird - dh für welchen Zweck der Eigentümer des Vermögenswerts ihn erstellt.

Im Kern ist ein digitaler Zwilling ein virtuelles Zustandsmodell eines Assets, auf dem Simulationen ausgeführt werden können, um Betriebseigenschaften zu verbessern / vorherzusagen, ohne dass das Asset physisch beeinträchtigt werden muss.

Die Skalierung des virtuellen Assets - ob es sich um eine einfache Komponente oder ein komplexes Meeresökosystem handelt - bestimmt die Komplexität des Modells (wird jede Halterung auf dem Rig modelliert und sein Zustand verfolgt?) Und die Häufigkeit, mit der es aktualisiert werden soll.

Sobald der Maßstab festgelegt ist, definiert der Eigentümer die Analysefunktionen des Bedingungsmodells. Wird die operative Entscheidungsfindung durch datenbasierte Echtzeitanalyse, prädiktive Analyse, physikbasierte Analyse, Finite-Elemente-Analyse usw. verbessert?

Bis zu einem gewissen Grad arbeiten Klassifikationsgesellschaften seit einiger Zeit mit ihren Kunden an grundlegenden digitalen Zwillingen. Dank der rasanten Fortschritte bei der Rechenleistung in jüngster Zeit konnte der Anwendungsbereich dieser Modelle jedoch aggressiv erweitert werden.

Progressive Eigner haben jetzt die Möglichkeit, den Umfang der Assets, die sie für die Modellierung von Geräten und Subsystemen auswählen, auf ein ganzes Rigg, eine Plattform oder ein schwimmendes Produktionssystem und ihre weiteren Ökosysteme zu erweitern.

Dies ist ein bedeutender Schritt vorwärts. Warum? Denn die Leistung eines Assets hängt weniger davon ab, wie gut seine Pumpen oder Top-Drives im Silo arbeiten, als davon, wie die Geräte und Komponenten in ihrer Umgebung zusammenarbeiten und wie sich dies auf den Gesamtbetrieb auswirkt.

Mit dem Fortschritt der Technologien nimmt der Umfang der digitalen Zwillinge die Form des gesamten Ökosystems einschließlich des menschlichen Elements an. Es ist jetzt möglich, Modelle zu berechnen, um zu bestimmen, wie sich die Leistung einer Komponente auf die Personen auswirkt, die auf einem Rig, einer FPSO oder einer Plattform arbeiten.

(Bild: ABS)

In diesem Fall können die Eigentümer virtuell darstellen, was mit der Leistung ihrer Assets in verschiedenen Betriebsumgebungen passiert. Um die Leistung komplexer Assets in Echtzeit anpassen zu können, müssen die technischen, physikalischen und maschinellen Lernelemente vollständig instrumentiert und die Datenverarbeitungsleistung zur Unterstützung von Live-Analysen bereitgestellt werden. Nun ist das möglich.

Die meisten Erkenntnisse der Offshore-Piloten, die derzeit die Branchenanwendungen für digitale Zwillinge untersuchen, müssen noch veröffentlicht werden. Erste-Schritte-Anwendungen auf See sind jedoch bereits vielversprechend.

ABS veröffentlichte kürzlich die vorläufigen Ergebnisse eines Projekts mit dem Military Sealift Command (MSC), einer Abteilung der US Navy, in dem MSC Digital-Twin-Technologie implementierte, um die Betriebsbereitschaft zu verbessern, die Wartung zu optimieren und ungeplante Ausfälle der am Piloten beteiligten Schiffe zu minimieren .

Klassengesellschaften wie ABS bauen seit einiger Zeit die Fähigkeiten auf, um ihren Kunden zu helfen, von der digitalen Revolution zu profitieren - einschließlich der Chancen, die sich aus Störungen ergeben. Auf menschlicher Ebene wurde die traditionelle Klasse der Ingenieure und Schiffsarchitekten schrittweise mit Systemingenieuren, Cyberingenieuren, Risikoingenieuren, Datenanalysten und Datenwissenschaftlern vermischt.

Wie aus den aktuellen Projekten hervorgeht, kann class jetzt beispiellose Mengen an strukturierten und unstrukturierten Rohdaten einlesen und so die Datenqualität verbessern, um nicht nur Leistungsanalysen, sondern auch die Anomalieerkennung durchzuführen, die das Herzstück der Vorhersage darstellt Analytik.

ABS wandelt diese Erfahrung nun in Modelle um, die auf einen digitalen Zwilling jeder Größenordnung übertragen werden können und letztendlich Offshore-Eigentümern helfen, die Leistung ihrer Vermögenswerte zu verbessern, indem potenzielle Sicherheitsprobleme besser vorhergesagt und gemindert werden.

Die zustandsbasierte Überwachung ist eine Voraussetzung für die zustandsbasierte Wartung. Neben der Erfüllung eines Mandats zur unabhängigen technischen Beratung von Asset-Eigentümern in der Offshore-Branche wird durch den Übergang zur zustandsbasierten Instandhaltung gleichzeitig die Intrusivität des Unterrichts verringert, indem dessen Anforderungen von starren kalenderbasierten Regelungen abgekoppelt werden.