Il digital twin predittivo nel settore del petrolio e del gas: casi d'uso della tecnologia ed esempi

Webinar su richiesta | 38 minuti

Il digital twin predittivo nel settore del petrolio e del gas

Ingegnere con una piattaforma offshore di petrolio e gas sullo sfondo; concetto del digital twin nel settore del petrolio e del gas

Le compagnie petrolifere e del gas sono sotto costante pressione per migliorare la propria efficienza operativa. In un settore in cui l'adozione delle tecnologie digitali è più lenta che in altri settori, per le aziende del petrolio e del gas è arrivato il momento di adottare i digital twin, rappresentazioni virtuali di un prodotto fisico, processo o impianto.

Segui il nostro webinar per scoprire come un digital twin consente ai responsabili operativi di utilizzare i dati tecnici per essere meglio informati, migliorare il processo decisionale e prevedere le risposte agli scenari futuri. Nelle situazioni in cui i dati non sono disponibili o sono insufficienti, l'analisi ingegneristica predittiva può colmare questa mancanza. Il webinar mostra come l'analisi ingegneristica predittiva migliora i digital twin nel settore del petrolio e del gas per aiutare le aziende a raggiungere l'eccellenza operativa.

In che modo l'analisi ingegneristica predittiva migliora i digital twin nel settore del petrolio e del gas

Un digital twin si basa su dati tecnici e operativi. Con più dati a disposizione, il digital twin dispone di più informazioni ed è in grado di fornire maggiori insight e vantaggi. Se mancano dati in una particolare area, il digital twin si affida a simulazioni basate sulla fisica per aumentare la propria affidabilità.

Le simulazioni basate sulla fisica sono diverse. Comprendono metodi predittivi ad alta fedeltà come l'analisi agli elementi finiti (FEA, Finite Element Analysis), la fluidodinamica computazionale (CFD, Computational Fluid Dynamics) e i modelli di ordine ridotto (ROM, Reduced-Order Models) per le simulazioni di sistemi.

In questo webinar, dimostriamo come le simulazioni predittive possono fornire dati:

  • In luoghi dove i dati dei sensori non sono disponibili, come i sistemi sottomarini
  • In condizioni operative estreme, compresi scenari mai sperimentati in precedenza
  • Per migliorare in modo sicuro ed efficiente la produttività di un impianto o di un asset oltre la sua durata di vita prevista

Demo: garantire l'integrità di uno scambiatore di calore

Durante il webinar, verrà presentata la dimostrazione di un digital twin per il settore del petrolio e del gas con lo scopo di garantire l'integrità di uno scambiatore di calore. Verranno utilizzate l'analisi FEA e CFD ad alta fedeltà per prevedere la distribuzione del flusso e lo scambio termico. Ciò è reso possibile perché il digital twin utilizza dati predittivi al di là dei dati di temperatura disponibili.

Demo aggiuntiva: supportare la flow assurance delle attrezzature sottomarine

Sarà possibile vedere anche una dimostrazione di dati predittivi per la flow assurance nella produzione sottomarina. Poiché gli idrati possono formarsi all'interno degli alberi di produzione sottomarina, compromettendone potenzialmente il funzionamento, gli alberi di Natale sono generalmente progettati con un isolamento per garantire che le prestazioni termiche soddisfino i criteri di progettazione, riducendo al minimo il rischio.

Gli ingegneri possono ora utilizzare la simulazione CFD per progettare e validare le prestazioni del sistema ad albero sottomarino. Si tratta di simulazioni complesse e dispendiose in termini di tempo, ma essenziali per ottenere progetti di sistemi dettagliati corretti. Il webinar mostra l’utilizzo dei ROM per prevedere in tempo reale i rischi di formazione di idrati e consentire reazioni tempestive alle situazioni critiche.

Presentatori:

Rikesh Mistry

Engineering Consultant, Norton Straw

Rikesh Mistry, Engineering Consultant alla Norton Straw, ha esperienza in un’ampia gamma di settori, tra cui quelli del petrolio e del gas, della trasformazione agroalimentare e dell'energia. Ha fornito insight e soluzioni a problemi tecnici attraverso l’uso della simulazione fluidodinamica computazionale e codici di analisi agli elementi finiti. Nutre un particolare interesse per lo sviluppo di workflow e metodi per creare mezzi dinamici e precisi per generare dati di valore dalla modellazione della simulazione, che possono essere utilizzati per le future scelte di progettazione. Attualmente, Rikesh collabora con diversi clienti allo sviluppo e all'applicazione dei digital twin e nutre un profondo interesse per la relazione tra dati e ingegneria nell’era digitale.

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