Hur fungerar prediktion och optimering av prestandaförsämring i subsea produktionskontrollsystem?

Subsea produktionskontrollsystem består av ett komplext nätverk av utrustning och moduler som är avgörande för att säkerställa stabil och säker drift av underjordiska produktionsprocesser. Denna utrustning, som inkluderar komponenter såsom subsea kontrollmodul (SCM), umbilical kabel, elektriska och hydrauliska ledningar, är utsatt för en mängd olika påfrestningar under sin livslängd. Dessa påfrestningar inkluderar både normala slitageprocesser och externa faktorer som väderförhållanden och mekaniska påfrestningar, vilket kan leda till att systemets prestanda gradvis försämras.

I den specifika kontexten för subsea produktionskontrollsystem är prestandaförsämring och de faktorer som bidrar till denna en av de mest kritiska frågorna. Den unika arbetsmiljön för subsea-systemen, där komponenterna är utsatta för svåråtkomliga förhållanden djupt under havsytan, gör det svårt att övervaka och förutsäga deras tillstånd. Detta innebär att traditionell inspektion och underhåll inte alltid kan ge tillräcklig information för att förutsäga systemets långsiktiga prestanda.

Förutsägelsen av prestandaförsämring görs genom att använda en icke-linjär Wiener-modell, vilken hjälper till att beskriva förändringar i systemets prestanda baserat på driftdata och systemets historik. En viktig aspekt är att systemets prestanda inte försämras i en konstant takt utan följer en icke-linjär process där prestandaförsämringen ofta går snabbare i början av systemets livscykel och sedan stabiliseras till en långsammare takt vid slutet av livslängden.

För att få mer precisa förutsägelser om systemets framtida tillstånd kan även Kalman-filteralgoritmer användas för att uppdatera de uppskattade parametrarna för prestandaförsämringen i realtid, baserat på de senaste insamlade driftdata. Detta gör det möjligt att kontinuerligt anpassa och förfina modellen så att den bättre speglar systemets faktiska prestanda under olika driftförhållanden.

En annan viktig aspekt i subsea produktionskontrollsystem är förståelsen för hur externa faktorer såsom väderförhållanden eller havets rörelser påverkar systemets prestanda. Genom att använda modeller för kumulativ påverkan kan man ta hänsyn till dessa externa faktorer och deras inverkan på systemet. Detta ger en mer realistisk bild av hur subsea-systemet utvecklas över tid och när vissa komponenter kan börja visa tecken på för tidigt slitage.

I den simulerade degraderingsprocessen, som omfattar både interna och externa faktorer, syns ofta en snabb ökning av degraderingen i början av livscykeln, vilket kan bero på designproblem eller produktionsdefekter. I senare skeden av livscykeln ser man ofta att degraderingen sker snabbare på grund av naturligt åldrande och mekaniskt slitage. Denna information kan vara värdefull för att optimera underhållsscheman och förhindra driftstopp i kritiska faser av systemets livslängd.

För att identifiera de mest kritiska komponenterna i systemet används viktning av komponenternas betydelse baserat på deras påverkan på systemets totala funktion. Resultaten från dessa analyser visar att umbilical kabeln är den mest utsatta och viktiga komponenten i systemet, vilket också bekräftas av verkliga tekniska data från tidigare driftssituationer. Med tiden tenderar fel på umbilical kablar att bli mer frekventa, och detta kräver noggrant övervägande vid planering av underhåll och inspektion.

Det är också viktigt att förstå att prestandaförsämringen inte enbart beror på komponenternas fysiska slitage utan också på externa påfrestningar som kan orsaka plötsliga och oväntade problem. Till exempel kan havets rörelser, stormar eller andra naturliga katastrofer snabbt orsaka allvarliga skador på subsea-utrustning, vilket gör att systemet behöver vara förberett på sådana händelser för att kunna hantera dem utan allvarliga driftstopp.

Hur valvfelen påverkar resultatet av digital tvillingmodell i subsea produktionssystem

Forskning har visat att felet i ett subsea produktionssystem ändras över tid, men att det oftast förblir under 6 %. Det mest påtagliga felet observerades hos PT5, men intressant nog var felet hos PT6 till PT9 högre än hos PT3 till PT5. Detta kan förklaras genom att ventilen som ligger före den aktuella ventilen är stängd, vilket resulterar i en liten värdeändring, men en liten felmarginal kan få stor inverkan på procenten. De genomsnittliga felen för varje PT anges i figur 1.17, där de flesta felen är mindre än 3 %. Genomsnittsfelen för PT7 ligger på 4.4 %, vilket innebär att även små ändringar i detta system kan ha relativt större effekter. I figur 1.14 visas att PT7 är omkring 26.5 psi, vilket gör att felet på denna PT är omkring 1.17 psi. Detta är ett litet fel om man jämför det med systemets normala tryck på 234 psi. Ändå kvarstår fenomenet att felen för PT6 till PT9 är högre än för PT3 till PT5. I vissa fall uppstår små störningar under datainsamlingen. Vanliga metoder för att minska störningar, som till exempel våglettransformering, kan effektivt hantera dessa störningar, men i detta fall reducerades de inte. Orsaken till detta är att datainsamlingen genomförs med låg frekvens på grund av systemets stabilitet. Detta innebär att vissa störningar inte fångas upp, medan de störningar som faktiskt samlas in är minimala och har därför liten inverkan på felsökningen. Störningarna tenderar att hoppa upp och ner runt de teoretiska värdena och påverkar inte felmarginalen på den digitala tvillingmodellen, eftersom deras amplitud är låg. Dessa störningar har en försvinnande liten påverkan på felsökningsmodellen.

För stängda ventiler är den vanligaste feltypen inre läckage, vilket innebär att ventilen inte kan stoppa det hydrauliska oljetrycket på grund av ett misslyckande i ventilets inre tätning under långvarigt tryck. Den här typen av fel leder till att tryckvärdet för PT som ligger bakom ventilen ökar, som kan ses i figur 1.18b. Endast de PT-värden som ligger bakom den defekta ventilen påverkas, vilket innebär att en läckande stängd ventil inte påverkar de andra ventilerna i systemet.

I många fall är det dock viktigt att förstå att felen som observeras i systemet är förenklade för att passa in i den digitala tvillingmodellen. Modellen visar ofta en jämnare trend än fältdata, särskilt när det gäller öppen ventilleckage, vilket resulterar i att den digitala tvillingen inte exakt fångar alla detaljer i felförloppet. I vissa fall, som vid interna läckage i stängda ventiler, kan felmarginalerna vara större i modellen än i verkligheten, eftersom den digitala tvillingen inte uppdateras dynamiskt med de aktuella felparametrarna. Detta är en viktig aspekt att förstå, eftersom detta kan påverka diagnosticeringen av fel. När en dynamisk uppdateringsmodell används, minskar felen ofta till under 9 %, men fortfarande med ett högre fel än om inga fel fanns från början, vilket är en konsekvens av att den digitala tvillingen bygger på normala data.

Det är också värt att notera att alla störningar eller fel som inträffar inom systemet inte alltid har samma påverkan på alla delar av systemet. För vissa PT-punkter, som PT3, kan felen vara mycket små, medan för andra, som högre tryckpunkter, kan effekterna vara större. De här skillnaderna är viktiga att beakta vid felsökning och när man använder den digitala tvillingen för att diagnostisera eventuella problem.

Hur påverkar samverkan mellan systemkomponenter på pålitligheten i undervattenssystem?

I komplexa system som används i undervattensmiljöer, som exempelvis en subsea Christmas Tree, är pålitligheten och prestanda avgörande för att säkerställa långsiktig drift och undvika katastrofala driftstopp. System som dessa inkluderar flera viktiga komponenter, såsom elektroniska och hydrauliska styrsystem, som alla interagerar med varandra. För att förstå och förutsäga systemets totala pålitlighet måste vi analysera hur dessa komponenter degraderas över tid och hur deras samverkan påverkar hela systemets funktion.

När vi talar om degradering inom tekniska system, refererar vi till de förändringar som sker i systemkomponenternas funktionalitet över tid. I en subsea Christmas Tree är det särskilt viktigt att överväga degraderingen av hydrauliska pumpar, ventiler och det elektroniska kontrollsystemet. Varje komponent har sin egen nedbrytningstakt, men när dessa komponenter samverkar, kan deras degradering accelerera eller förändras på sätt som inte skulle vara uppenbara om de analyserades isolerat.

Degradationen av exempelvis två olika pumpar (A-pump och B-pump) kan modelleras med hjälp av Weibull-fördelning, som beskriver deras livslängd och den sannolikhet med vilken de misslyckas. Degradationen av dessa pumpar är inte oberoende av varandra; den ena pumpens nedbrytning kan påverka den andra genom olika interaktionsmekanismer. Denna påverkan kan matematiskt uttryckas genom att använda koefficienter som justeras av externa faktorer, såsom temperatur, tryck och lastförhållanden.

En viktig aspekt av denna modellering är att ta hänsyn till de interaktioner som sker mellan det elektroniska styrsystemet och det hydrauliska systemet. Om dessa system inte fungerar korrekt eller om degraderingen av en komponent accelereras, kan det snabbt påverka andra delar av systemet. Till exempel, om det elektroniska styrsystemet, som inkluderar moduler som A-box och B-box, får problem, kan detta snabbt leda till att den hydrauliska pumpen får högre belastning och därmed ökar risken för att även den pumpen misslyckas.

Vid modellering av sådana system använder man ofta dynamiska bayesiska nätverk (DBNs), som gör det möjligt att förutsäga sannolikheten för systemfel över tid. DBNs tar hänsyn till både individuell degradering och samverkan mellan komponenter. Genom att beräkna pålitligheten för varje delsystem – det elektroniska systemet, det hydrauliska systemet och ventilerna – kan man skapa en övergripande uppskattning av systemets prestanda och identifiera vilka komponenter som är mest kritiska för den totala pålitligheten.

När det gäller ventiler, som är en annan viktig komponent i systemet, påverkas deras prestanda också av både det elektroniska styrsystemet och det hydrauliska systemet. Ventilerna genomgår en gammaprocess, där deras pålitlighet modellera baserat på historiska data och expertbedömningar. Här spelar interaktionerna mellan systemen en betydande roll, då ventilerna kan degraderas snabbare när de är utsatta för kombinerade påfrestningar från båda systemen. Detta kan leda till att ventilerna misslyckas tidigare än väntat, vilket kan få allvarliga konsekvenser för hela systemets funktion.

Det är också viktigt att förstå att även om de enskilda komponenterna har en viss förväntad livslängd, så kan hela systemets pålitlighet inte alltid reduceras till summan av de enskilda komponenternas tillförlitlighet. Om ett kritiskt delsystem, som det elektroniska styrsystemet eller en hydraulisk pump, misslyckas, kan detta få en kedjereaktion som påverkar andra delar av systemet, vilket leder till att hela systemets prestanda försämras snabbare än vad som kan förutses från enbart komponentnivå.

Denna typ av prediktiv modellering, som kan förutsäga återstående användbar livslängd (RUL, Remaining Useful Life) för varje komponent, är avgörande för att kunna planera underhåll och byten av delar i systemet innan ett kritiskt misslyckande inträffar. Genom att noggrant övervaka degraderingsparametrarna i realtid och anpassa modellerna efter förändrade förhållanden kan man minska risken för oförutsedda driftstopp och optimera underhållsstrategier.

Sammanfattningsvis är det inte bara den individuella degraderingen av varje komponent som måste beaktas, utan även de komplexa interaktionerna mellan olika system och hur dessa kan påverka systemets totala pålitlighet. Att förstå dessa interaktioner och kunna förutsäga deras påverkan på systemet som helhet är en avgörande del av att säkerställa en säker och effektiv drift av undervattenssystem.