Der prädiktive digitale Zwilling in der Öl- und Gasindustrie: Technologie-Anwendungsfälle und Beispiele.

On-Demand Webinar | 38 Minuten

Der prädiktive digitale Zwilling in der Öl- und Gasindustrie

Ein Ingenieur zeigt mit dem Finger auf den Hintergrund einer Öl- und Gasplattform vor der Küste; Konzept des digitalen Zwillings für die Öl- und Gasindustrie

Öl- und Gasunternehmen stehen unter ständigen Druck, ihre betriebliche Effizienz zu verbessern. Da die Einführung digitaler Technologien langsamer verläuft als in anderen Branchen, ist es für Öl- und Gasunternehmen jetzt an der Zeit, digitale Zwillinge – virtuelle Modelle eines physischen Produkts, Prozesses oder einer Anlage – einzuführen.

In unserem Webinar erfahren Sie, wie ein digitaler Zwilling Ihren Betrieb dabei unterstützt, technische Daten zu nutzen, um besser informiert zu sein, die Entscheidungsfindung zu verbessern und Reaktionen auf zukünftige Szenarien vorherzusagen. In Situationen, in denen Ihre Daten nicht verfügbar oder unzureichend sind, kann Predictive Engineering Analytics diese Datenlücke schließen. Dieses Webinar zeigt, wie Predictive Engineering Analytics digitalen Zwillingen in der Öl- und Gasindustrie zu betrieblicher Exzellenz verhilft.

Wie Predictive Engineering Analytics digitale Zwillinge in der Öl- und Gasindustrie verbessert

Ein digitaler Zwilling basiert auf Ihren technischen und betrieblichen Daten. Je mehr Daten Sie haben, desto besser informiert ist Ihr digitaler Zwilling und desto mehr Erkenntnisse und Vorteile wird er liefern. Wenn Ihnen in einem bestimmten Bereich Daten fehlen, stützt sich der digitale Zwilling auf physikbasierte Simulationen, um seine Zuverlässigkeit zu erhöhen.

Physikalische Simulationen gibt es in vielen Formen. Dazu gehören präzise Vorhersagemethoden wie die Finite-Elemente-Analyse (FEA), die numerische Strömungsmechanik (CFD) und Modelle reduzierter Ordnung (ROM) für Systemsimulationen.

In diesem Webinar zeigen wir, wie prädiktive Simulationen Daten in folgenden Situationen bereitstellen:

  • An Orten, an denen keine Sensordaten verfügbar sind, z. B. bei Unterwassersystemen
  • Unter extremen Betriebsbedingungen, einschließlich noch nie dagewesener Szenarien
  • Zur sicheren und effizienten Verbesserung der Produktivität einer Anlage oder eines Assets über die erwartete Lebensdauer hinaus

Webinar-Demonstration: Sicherstellen der Integrität eines Wärmetauschers

Während des Webinars sehen Sie die Demonstration eines digitalen Zwillings für Öl und Gas, der die Integrität eines Wärmetauschers sicherstellt. Dazu gehören die Finite-Elemente-Analyse (FEA) und die numerische Strömungsmechanik (CFD) zur Vorhersage von Strömungsverteilung und Wärmeübertragung. Dies ist möglich, weil der digitale Zwilling über die verfügbaren Temperaturdaten hinausgehende prädiktive Daten verwendet.

Weitere Webinar-Demonstration: Unterstützung der Flow Assurance bei Unterwasser-Aggregaten

Außerdem sehen Sie eine Demonstration prädiktiver Daten für die Flow Assurance in einem Unterwasserszenario. Da sich im Inneren von Unterwasser-Eruptionskreuzen Hydrate bilden können, die den Betrieb beeinträchtigen könnten, sind E-Kreuze in der Regel mit einer Isolierung versehen. Diese soll sicherstellen, dass die thermische Leistung den Auslegungskriterien entspricht und das Risiko minimiert wird.

Ingenieure können jetzt numerische Strömungsmechanik (CFD) einsetzen, um die Leistung von Unterwasser-E-Kreuzen zu planen und zu überprüfen. Dies sind komplexe und zeitaufwendige Simulationen, die jedoch unerlässlich sind, um die Systeme korrekt zu konstruieren. Das Webinar veranschaulicht die Verwendung von Modellen reduzierter Ordnung zur Vorhersage von Hydratbildungsrisiken in Echtzeit und ermöglicht schnelle Reaktionen auf kritische Situationen.

Referenten:

Rikesh Mistry

Engineering Consultant, Norton Straw

Rikesh Mistry, Engineering Consultant bei Norton Straw, verfügt über breit gefächerte Erfahrungen in vielen Sektoren, darunter Öl und Gas, Lebensmittelverarbeitung und Energie. Er nutzt numerische Strömungsmechanik und Finite-Elemente-Analyse, um Erkenntnisse und Lösungen für technische Probleme bereitzustellen. Sein besonderes Interesse gilt der Entwicklung von Arbeitsabläufen und -methoden, um rationelle und exakte Methoden zur Gewinnung wertvoller Daten aus der Simulationsmodellierung zu schaffen, die als Grundlage für künftige Konstruktionsentscheidungen dienen können. Derzeit unterstützt Rikesh mehrere Kunden bei der Entwicklung und dem Einsatz von digitalen Zwillingen. Eines seiner Hauptinteressen ist die Beziehung zwischen Daten und Engineering in der digitalen Ära.

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