预测性数字孪生在石油和天然气行业中的应用：技术用例和示例
预测性数字孪生在石油和天然气行业中的应用
石油和天然气行业持续面临着改进作业效率的压力。鉴于数字化技术采用速度比其他行业慢的原因，现在是时候让石油和天然气企业采用数字孪生这一物理产品、流程或设施的虚拟表示了。
观看我们的网络研讨会，了解数字孪生如何帮助作业团队通过工程数据获得更多信息、改善决策过程并预测未来场景的应对情况。在没有数据或数据不足的情况下，预测性工程分析可弥合数据差距。本次网络研讨会将展示预测性工程分析方法如何改进石油和天然气数字孪生以实现优质运营。
预测性工程分析方法如何改进石油和天然气数字孪生
数字孪生基于工程和作业数据。有了更多数据，数字孪生就能获取更多信息，帮助提供更多洞察和收益。如果缺少某个特定领域的数据，数字孪生可以依赖基于物理场的仿真来提高自身的可靠性。
基于物理场的仿真包含很多形式。其中包括高保真度预测性方法，例如用于系统仿真的有限元分析 (FEA)、计算流体力学 (CFD) 和降阶模型 (ROM)。
在本场网络研讨会中，我们将演示预测性仿真如何提供以下数据：
- 缺少传感器数据的位置，例如海底系统
- 极端作业情况，包括以前从未经历过的场景
- 用于安全而高效地将工厂或资产的生产效率提升超过预期寿命
网络研讨会演示：数字孪生确保换热器的完整性
在本次网络研讨会中，大家可以观看有关石油和天然气数字孪生如何帮助确保换热器完整性的演示。其中包括用于预测流体分布和热传导的高保真度有限元分析 (FEA) 和计算流体力学 (CFD)。演示得以运行的基础就在于，数字孪生使用的预测性数据超越可获得的温度数据范围。
网络研讨会演示二：数字孪生为海底设备的流体保障提供支持
大家可以观看有关预测性数据如何为海底生产系统提供流体保障的演示。由于海底采油树内部可能形成水合物并因而影响作业，海底采油树通常都有隔热设计，确保热性能满足设计准则并尽可能降低风险。
工程师们现在可以使用计算流体力学 (CFD) 来设计和验证海底采油树的系统性能。这些仿真复杂而耗时，但却是获得详细系统设计正确信息必不可少的。本次网络研讨会还将演示如何使用降阶模型来实时预测形成水合物的风险并迅速应对危险情况。
主讲人:
工程顾问, Norton Straw
瑞克什·米斯特里 (Rikesh Mistry) 是 Norton Straw 公司的工程顾问，工作经验丰富，涉猎多个行业，如石油和天然气、食品加工和电力。他利用商用计算流体力学和有限元分析代码深刻洞察工程问题，提出了多个解决方案。他特别喜欢开发工作流和各种方法来以简化而准确的方式从仿真建模中生成宝贵的数据，为将来的设计选择提供信息依据。瑞克什目前正参与多个客户的数字孪生开发和应用工作，他对数字化时代的数据和工程之间的关系抱有浓厚的兴趣。