Hur intelligenta underhållsstrategier förbättrar driften av subsea produktionssystem

I den snabbt föränderliga industrin är traditionella underhållsstrategier, som enbart baseras på korrigerande eller schemalagda förebyggande åtgärder, inte längre tillräckliga för att möta de ökande operativa kraven och miljöpåtryckningarna. För att möta dessa utmaningar och förhindra driftstopp som kan leda till stora ekonomiska förluster, har prediktivt underhåll framträtt som en oumbärlig lösning. Genom att förutse framtida fel innan de inträffar, kan subsea produktionssystem optimeras för att maximera tillgänglighet, minimera driftstopp och minska underhållskostnaderna.

En nyckelkomponent i detta är feldiagnos, en process som innebär att identifiera och förstå fel i realtid eller retroaktivt. I subsea-system, där sensorer och övervakningstekniker spelar en allt större roll, är förmågan att noggrant diagnostisera problem i komponenter som ventiler, styrsystem och hydrauliska system avgörande. Digitala tvillingtekniker har visat sig vara särskilt användbara för att identifiera både sammansatta och mindre fel, samt för att optimera sensornätverken för att förbättra diagnostikens noggrannhet.

Det andra viktiga steget är felprognos, där fokus ligger på att förutsäga framtida fel innan de inträffar. Prediktivt underhåll handlar inte bara om att identifiera fel, utan också om att förutsäga när de kan inträffa och vad som är den kvarvarande användbara livslängden för en kritisk komponent. Genom att använda både små och stora dataset kan modeller för prognos av resterande användbar livslängd (RUL) byggas, vilket gör att underhåll kan planeras på ett mer proaktivt sätt. Här spelar artificiell intelligens och numeriska simuleringar en central roll i att skapa robusta prediktiva ramar som kan förutse och förebygga driftstopp.

Den tredje och sista delen av boken handlar om intelligenta underhållsstrategier, som innebär att använda insikterna från både feldiagnos och prognos för att utveckla en mer proaktiv underhållsstrategi. Här behandlas exempelvis hantering av reservdelar baserat på tillståndsövervakning, optimering av akuta underhållsåtgärder och hållbara underhållsstrategier. Ett stort fokus ligger på att minska underhållskostnader och öka effektiviteten genom att använda avancerad intelligens för att fatta informerade beslut om underhåll.

För att göra dessa avancerade strategier verklighet är det avgörande att förstå hur teorier om felprognos och diagnostik kan tillämpas praktiskt. Genom att kombinera teoretiska modeller med verkliga fallstudier från subsea-miljöer, får läsaren insikt i hur dessa metoder kan tillämpas i olika subsea-produktionssystem.

Vidare bör man vara medveten om vikten av tvärvetenskaplig samverkan. För att verkligen optimera subsea-systemens drift krävs inte bara ingenjörer och tekniker, utan även experter inom datavetenskap och artificiell intelligens. Det är den här samverkan som gör det möjligt att skapa de prediktiva modeller och digitala tvillingar som är så centrala för modern underhållsteknik.

Hur påverkar externa chocker och degradering systemets prestanda och livslängd?

Under degraderingsprocessen övergår systemets prestanda från ett initialt Stadium 1 till Stadium 5. Vid den åttonde året finns en viss sannolikhet för att kontrollsystemet och det hydrauliska systemet kommer att nå Stadium 5. Senare i förloppet koncentreras sannolikheten för kontrollsystemets prestanda huvudsakligen till Stadium 4 och 5, medan sannolikheten för det hydrauliska systemet är mer spridd och inkluderar Stadium 2 till Stadium 5.

För att förstå detta fenomen på en djupare nivå krävs en noggrann analys av degraderingsparametrar. De traditionella förutsägelsemetoderna, som inte tar hänsyn till externa chocker, antar att degraderingsparametrarna förblir konstanta över tid. Däremot gör den föreslagna metoden det möjligt att dynamiskt uppdatera degraderingsparametrarna i takt med att degraderingsstadierna förändras. Denna metod ger en mer exakt representation av systemets degraderingsmönster vid olika stadier och förbättrar noggrannheten i förutsägelserna.

Degraderingsparametrarna för kontrollsystemet och det hydrauliska systemet uppvisar olika mönster. För kontrollsystemet ses en gradvis ökning av degraderingsparametern, med två tydliga fluktuationer och en långsam uppgång, vilket gör att parametrarna efter 20 år når ett värde som är 12,5% högre än initialvärdet. För det hydrauliska systemet sker en mjuk och nästan linjär ökning av degraderingsparametern.

Externa chocker spelar en central roll i att accelerera degraderingen av systemen. I figur 11.12 visas hur olika styrkor på externa chocker påverkar degraderingshastigheten. Chocker med låg, medelhög och hög intensitet orsakar varierande grader av degradering i systemens prestanda. När en högre intensitet appliceras, försämras systemets prestanda snabbare. Detta är särskilt viktigt att förstå, eftersom elektroniksystem som kontrollsystem är mer känsliga för yttre chocker än hydrauliska system, vilket gör att deras degraderingsstadier tenderar att stiga snabbare.

En av de stora fördelarna med den föreslagna metoden är dess förmåga att integrera övervakningsdata i modelluppdateringar, vilket innebär att data från det verkliga systemet kan användas för att kontinuerligt justera och förfina förutsägelser om degradering. Figur 11.13 visar hur degraderingsstadier förändras under olika intensiteter av chocker. För kontrollsystemet observeras en snabbare uppgång i degraderingsstadiet vid högre nivåer av chocker, och detta fenomen understryker behovet av att skydda dessa system från starka externa påfrestningar för att förlänga deras livslängd.

Systemens återstående användbarhetstid (RUL) kan också analyseras genom att studera effekten av olika intensitetsnivåer på degraderingsprocessen. Figur 11.14 belyser hur vattenchock och undervattenschock påverkar livslängden hos kontrollsystemet respektive hydrauliska system. Kombinationen av lågintensiva chocker resulterar i den längsta livslängden på 11,3 år, medan högintensiva chocker leder till en betydligt snabbare degradering.

Det är också avgörande att inte enbart förlita sig på traditionella metoder för att förutsäga systemets livslängd utan att beakta de dynamiska förändringarna som kan uppstå under drift, särskilt när externa faktorer som chocker är involverade. Degraderingens beroende av dessa faktorer gör det klart att en mer sofistikerad modell som inkluderar både interna och externa variabler är nödvändig för att exakt kunna förutsäga och hantera systemens prestanda över tid.