Цифровой вспомогательный мониторинг и обслуживание

© botulinum21 / Adobe Stock

Оффшорная индустрия продолжает находить новые способы использования машинного обучения и искусственного интеллекта для повышения эффективности, повышения уровня безопасности и увеличения производительности. Stress Engineering Services использует эти технологии вместе с цифровыми близнецами для поддержки технического обслуживания и мониторинга на основе состояния.

Кеннет Бхалла, недавно назначенный директор по технологиям компании Stress, говорит, что компания объединяет ряд своих услуг, чтобы помочь не только в обслуживании, но и в планировании повседневных операций и проектов по продлению жизни. Его автоматическое управление целостностью активов NeoSight собирает данные из подводных регистраторов вибраций и систем контроля усталости, чтобы создать цифровую копию плавучего объекта, включая усталость, для указания годовой частоты, которую следует проверять системе или компоненту райзера.

Реальные и виртуальные датчики объединяются, чтобы создать модель, которая показывает напряжение и усталость системы, которую можно использовать при обычном повседневном планировании операций, говорит Бхалла. По его словам, это также может помочь в планировании перемещений из одной скважины в другую, чтобы минимизировать время простоя. Для операторов, которые рассматривают возможность возврата из нового открытия к более старому объекту, срок службы существующей системы часто является вопросом.

Используя методы проверки Stress, физические модели, цифровой близнец, а также историю среды плавающего актива или задний ход, можно определить, сколько проектного ресурса было израсходовано и может ли объект работать еще 15 до 20 лет, говорит он.

«Мы смотрим на то, что происходит сегодня, что происходит завтра, и как мы можем продлить срок службы объекта за пределы его проектного срока службы», - говорит Бхалла.

Исторически такой анализ занимал недели, говорит он, но с автоматизацией и оцифровкой результаты можно получить за считанные минуты.

Стресс также расскажет на конференции Offshore Technology Conference (OTC) в этом году в Хьюстоне о том, как компания взяла ограниченный набор данных и использовала сенсорную технологию и машинное обучение, чтобы рассказать оператору актива, ExxonMobil, о том, как работает верхний гибкий шарнир райзера. реагировал так, что указывал на вызванную вихрем вибрацию.

«Это действительно ценно. Мы помогли им безопасно управлять своими активами, сэкономив им деньги и увеличив прибыль », - говорит Бхалла.

С его персоналом и «новыми методами искусственного интеллекта и методами машинного обучения, вы скоро увидите некоторые качественные скачки в технологиях, выходящих из Stress Engineering», - говорит Бхалла.