Offshore Asset Lifecycle Optimization의 Digital Twins 역할

디지털 트윈은 빠르게 해양 에너지 부문에서 가장 변형 기술 중 하나가되고 있습니다. 석유 플랫폼, 부동 풍력 터빈, 해상 파이프라인 및 모기 시스템, 운영자와 같은 물리적 자산의 역동적이고 실시간 가상 복제를 창출함으로써 자산 건강 및 성능에 대한 무례한 가시성을 얻습니다. 이 기술은 모든 자산 수명주기의 단계에서 데이터 중심의 결정이 가능하게하며, 운영, 유지 보수 및 이벤트별 공조를 통해 설계 및 건설합니다. 결과는 저비용의 안전, 효율성 및 운영 비용 절감에 대한 책임입니다.

디지털 트윈은 무엇입니까?

디지털 트윈은 정적 3D 모델보다 더 많은 것입니다. 센서 데이터, IoT 장치 및 역사적인 기록을 통해 지속적으로 물리적 인 반송과 동기화되는 생활 디지털 표현입니다. 쌍둥이는 현재 자산의 상태 만 거울뿐만 아니라 극한 날씨, 부하 변화 또는 노후화가되는 다른 조건에서 행동하는 방법을 시뮬레이션합니다. 개념은 항공 우주 및 제조 분야에서 첫 번째로 견인을 얻은 개념은 매우 적용 가능한 해양 환경으로 입증 된 것으로 입증 된 이후 원격 접근, 열악한 접근 및 열악한 주제에 대한 매우 유의적 인 접근을 제공합니다.

디지털 트윈의 3 가지 유형이 있습니다.

구성 요소 디지털 트윈 – 펌프 또는 밸브와 같은 대표 개별 부품.
시스템 디지털 트윈 – 최상의 처리 모듈과 같은 기능 시스템에 여러 구성 요소를 결합합니다.
시스템 디지털 트윈 – 해외 설비, 라이저, 수출 파이프라인을 포함한 전체 설치를 우회합니다.

각 층은 복잡성과 가치를 추가합니다. 구성 요소 트윈은 베어링 온도를 무화 할 수 있으며 시스템 시스템 시스템의 트윈은 인접 하중, 날씨 데이터 및 생산 일정을 사용하여 경보가 팽창 할 수 있습니다. 최적의 개입 타이밍을 권장합니다.

Offshore Asset Lifecycle Management의 디지털 트윈 역할

역외 자산 수명주기는 길고, 자본 집중이며, 불확실한 상태로 쫓아냅니다. 전통 관리는 정기 검사, 수동 데이터 수집 및 민감 유지 보수에 의존합니다. 디지털 트윈은 연속적이고 통합 된보기로이 파편 된 접근 방식을 대체합니다.

설계 및 엔지니어링 최적화

디자인 단계 도중, 디지털 방식으로 쌍둥이는 건축 물리적 시제품 없이 수천의 가장을 달리기 위하여 엔지니어를 허용합니다. 예를 들면, 쌍둥이는 파 고도와 풍속, 강철 간격 및 밸러스트 윤곽의 밑에 구조상 피로를, 측정할 수 있습니다. 이것은 물자 비용 및 디자인 재작업을 감소시킵니다. 동일한 모형은 그 후에 “건축한” 쌍둥이가, 모든 디자인 가정 및 모수를 가동으로 나르는 “가장한” 쌍둥이가 됩니다.

실시간 모니터링 및 운영

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예측 유지 보수 및 신뢰성

디지털 트윈의 가장 널리 쓰여진 이점은 예측 유지 보수입니다. 과거와 실시간 데이터를 분석함으로써, 쌍둥이는 구성 요소가 실패하고 계획되지 않은 정전이 발생하기 전에 유지 보수를 권장할 가능성이있을 때 예측할 수 있습니다. 이 경우 특히 해상 풍력에 대한 가치는 날씨 창에 제한됩니다. ] 국제 에너지기구]에 의한 연구는 20-30 %의 해양 풍력 유지 보수 비용을 줄일 수 있습니다. 디지털 트윈의 경우, 3 개월의 3 개월의 연속으로 인해 다른 부분의 교체가 발생할 수 있습니다.

End-of-Life 및 탈코

디지털 트윈은 최종 수명주기 단계에서 똑같이 강력합니다. 역외 플랫폼이 파괴 될 때 트윈에는 구조적 수정, 재료 재고 및 무게 배포의 완전한 레코드가 포함되어 있습니다. 이 정보는 제거, 재활용 또는 재분산을위한 계획입니다. 예를 들어 트윈은 쌍둥이가 자매 플랫폼에서 재사용 될 수 있다는 것을 결정할 수 있습니다. 또한 환경 영향 평가는 쌍둥이에 달할 수 있으며, 규정 준수를 보장하기 위해 쌍둥이에 달할 수 있습니다.

Offshore Assets의 주요 이점

혜택 목록이 길지만, 몇몇은 Lifecycle 최적화에 가장 큰 영향을 갖는 것:

불확한 가동 중단에 감소: 조기에 영향을 미치기 위하여 쌍둥이는 두 배 손가락 비율에 의하여 해상 생산 손실을 감소시킬 수 있습니다.
유일한 자산 수명: 지속 상태 모니터링은 안전에 대한 손상 없이 자체 설계 수명을 넘어 자산을 안전하게 밀어주는 역할을 합니다.
안전: 긴급 시나리오의 가상 시뮬레이션 (불출, 화재, 구조적 실패)는 위험에 인력을 넣어하지 않고 더 나은 승무원 훈련 및 응답 계획을 가능하게합니다.
낮은 조작상 지출:] 예기치 않은 수리를 위한 검사를 위한 Fewer 헬리콥터 여행, 더 적은 과시, 낙관한 예비 품목 재고 모두 야자수 예산에 기여합니다.
데이터 구동 자본 계획: 트윈은 컴프레서를 업그레이드하거나 완전히 교체 여부와 같은 투자 결정에 대한 사실적인 기초를 제공합니다.

Real-world 예제는 이러한 혜택을 확인합니다. BP는 Clair Ridge platform]에 디지털 트윈을 배포하고, 오일 생산을 최적화하고, 탄소 배출량을 감소시키기 위해 모델에서 석유 생산 최적화를 위해 모델에 ]에 배치했습니다. 마찬가지로 Equinor는 디지털 트윈을 사용하여 Johan Sverdrup 필드를 관리하고, 노르웨이 대륙 선반에 가장 큰 오일 발견 중 하나이며, 98% 이상의 가동 시간을 달성합니다.

구현 도전

폭발적인 환경에서 디지털 트윈을 배치하는 이점을 비교에도 불구하고, 거의 맞지 않습니다. 몇몇 장벽은 해결되어야 합니다:

데이터 품질 및 통합

디지털 트윈은 데이터 먹이는만큼 좋은 것입니다. 오프쇼어 운영은 종종 다른 공급업체로부터 센서의 패치 워크를 포함, 어떤 것이 가난한 측정 될 수 있거나 적용에 갭이있을 수 있습니다. 이 데이터를 단일, 일관성 트윈 - 웜 청소 및 데이터 인프라에서 상당한 투자를 검증하는 데 필요한. 많은 운영자는 사기 전에 단일 자산에 대한 파일럿을 시작합니다.

사이버 보안 위험

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높은 초기 투자

디지털 트윈을 구축하고 유지하려면 센서, 가장자리 컴퓨팅, 소프트웨어 플랫폼 및 숙련 된 인력을위한 고급 비용을 필요로합니다. 더 작은 연산자의 경우 비즈니스 사례가 마진 될 수 있습니다. 그러나 비용은 클라우드 및 IoT 기술 성숙으로 떨어지고 있습니다. 또한 많은 소프트웨어 공급 업체는 이제 중요한 장비로 시작되는 인크레딧을 구현할 수있는 모듈형 트윈을 제공합니다.

조직 변화 관리

디지털 트윈을 채택하면 데이터 기반 결정에 따라 경험 기반에서 이동을 요구합니다. 엔지니어 및 운영자는 쌍둥이의 권고를 신뢰하고 출력을 해석하기 위해 훈련을 필요로합니다. 성공적인 구현은 종종 도메인 전문가와 데이터 과학자 간의 격차를 브릿지하는 "디지털 트윈 챔피언"을 포함합니다.

미래 전망

디지털 트윈의 차세대는 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML)을 통합하여 규칙 기반 진단을 넘어 이동할 것입니다. 단순히 anomaly를 주력하는 대신 AI 전원 쌍둥이는 자산의 함대를 통해 패턴에서 배우고 가장 효과적인 유지 보수 조치를 자율적으로 권장합니다. "디지털 스레드"의 개념 - 처리를 통해 디자인에서 자산을 따르는 통합 전망은 norm이 될 것이며, 이해 관계자 간의 원활한 데이터 흐름을 가능하게합니다 : 디자이너, 직물, 운영자 및 운영자.

Edge 컴퓨팅은 중요한 역할을 할 것입니다. 공정 센서 데이터는 자산 (플랫폼 또는 풍력 터빈 내부)에 가까운 처리 센서 데이터는 대기 시간과 대역폭 요구를 줄이고 통신 부족 동안도 작동하는 트윈을 허용합니다. 한편, 디지털 트윈 마켓 플레이스는 신흥이며, 타사 모델은 특수 시뮬레이션 (예 : 통신 사업자의 기존 트윈 생태계에 플러그를 삽입하는 데 필요한 침식 모델링)을 제공 할 수 있습니다.