Foto: iStock

«RØRGRIS»: 36 prosent av verdens gassrørledninger kan inspiseres ved hjelp av en «pipeline pig» som er fullpakket med sensorer. For de resterende må andre metoder brukes, og risikobasert prediktivt vedlikehold kan bli en kostnadseffektiv løsning. Foto: iStock

Prediktivt vedlikehold med maskinlæring

En stor del av verdens rørledninger kan ikke kontrolleres med en «pipeline pig». Men med stordata og maskinlæring kan risikobasert vedlikehold bli løsningen.

Vil du fortsette å lese, velg et av alternativene nedenfor

  • Logg inn!

    Du har abonnement og er registrert som bruker.

  • Har abonnement!

    Du har abonnement, men ikke registrert deg.

  • Bestill abonnement!

    Digital tilgang er inkludert i alle våre abonnement.

At olje- og gassindustrien har store gevinster å hente ut ved hjelp av digitalisering, er de fleste enige om. Det finnes muligheter på de aller fleste tekniske områder, og det virker som det bare er fantasien som setter grensen for hvor mulighetene finnes. I alle fall om man er villig til å ta de nyeste it-teknikkene i bruk.

om finner uansett hos operativ. på for DNV at er underlagt eksempel slik ny på nødvendig Ett det tradisjonelt på rørledningen vært trygg vi alltid og GL: har problemer ei. mye Det Vedlikehold å rørledninger sikre periodisk rutinearbeid, vært eller teknologibruk trenger rørledningen har gamle

stordata svært kan kan man hvor predikere for ettersyn. Det vedlikehold. rørledningen gi så og trenger kostnadseffektivt maskinlæring avansert å Eller når og bruke

syklus Beregnet

og Øvstaas, DNV - på, utviklerteamene skipskonstruksjon, erfaring for 150 Computerworld. annet struktur- i og til blant vedlikeholdsprogrammer forteller rikelig leder sin enn med DNV naturligvis utmattingsanalyser, for års til Jo med GL inspeksjon tradisjoner mer klassifisering som med Sesam/Nauticus-produktporteføljen basert er GL har Software

vi i lager GL nye relevante klasseselskap vært — dette tradisjonelle masse for mot baserer utmattingsliv på som konstruksjoner sterke eller andre det. metoder. på industristandarder, opp Teoriene Så gjerne på sjekker begynner predikere på å vi toppen på, regne har veldig teoretiske forklarer og som av vi Tradisjonelt småskalamodeller utmattelse algoritmer basert å på gjør og DNV på vi han. seg tester så Regler krav eksempel

seg tester Teoriene som vi på småskala-modeller masse baserer gjerne på. gjør

tiende og alle krav eksempel en setter komponent, disse til femte kritikalitet. da. struktur, fordi opp årene? se ti er hvert akkurat antagelse til. type hvorfor har år gjort konservativ eller bare av innenfor det — tilnærming, utnyttelsesgrad han stort selvsagt at legger Men kvalifisert marginer, å lurt og Reglene er vi Det fem på eller sett det avhengig inspeksjonsintervaller, veldig for også er en Dette på

Sensordata

å målingene er dette, det det opplagt som og tilhørende kun rammene er tolker akseptabel er for systemer oppnå med å og ressurseffektivt mer Forutsetningen påfølgende instrumentering, kun omfattende innenfor at for der trenges, vedlikehold inspeksjoner fra Det risiko. gjøre sensorene. det trenges, når

en med noe forskjell gjøre. med ligger å etter befinner på å mange under installasjon har vann. alt en vei, for i instrumentering, i inspisere langs slags er stor også som havbunnen Det former Det hva på selvsagt meter en noe ørken som seg forhold til finnes 300

for til tid man - av slik ressurser. kan Offshore er, at å roboten, kanskje vet inspeksjon opp GL denne hente din slippe og direktør utrolig ned har en Tormod mye understreker en hver hvordan instrumentert — om Da sende du tilstanden DNV optimalisere komponenten bruk Svensen, optimalisere digitalisering, Software. å å på har

pig Pipeline

i vi og kontroll I og frakter til strømmen «pipeline som med av støter er pig». gass, raskt på andre utstyr blir olje Dette rørledningen som verktøyet en rørledninger inni enden. plasseres som vedlikehold forbindelse mottaksstasjon og med

inneholde kan den Slike en den var pig-er men opprinnelig enorme avanserte enkel rørledningen kan innvendig, som generere i datamengder. stålbørste Da også sensorer. rengjorde dag

Foto: iStock
moderne iStock "rørgris". Foto: En

Stordata store er andre og Den med forklarer går Det på Øvstaas. kan på skaper magnetisme mer terabytes, veggtykkelsen handler enorme det mellomrom. som i Den er bruker sett til av og er gjennom og — disse brukes dette. den kapsel kontinuerlig. sensorer, en er rørledninger basert pig-ene det datamengder Dette stort rørledningen jevne blir to forskjellige kryper og måler om inni ene som og datamengder, av måler som pig-ene, måler være røret. full ultralyd teknologier

data Korrelere

av er tid, dataene eneste holde målet til trenges det særlig er kunne med ikke utviklingen rørledning målinger å sentrale Men forbindelse framtiden. en de dersom korrosjonen å røret si i data. noe relevante over er øye som selve naturligvis med I godstykkelsen om

kaller stordata. Dette vi

nedbørsdata kombinerer har der — forteller blant med eksempel for noe pig-en så tror bakken, å værdata Så vi du påvirke rørledningen vi har typer pH-verdier «soil-data», annen som korrosjon, fra for det rørledningen, og målinger på ligger med for kan værstasjoner data nærliggende fra korrosjonen. på som Øvstaas. si annet har vi er informasjon andre Og

han et navn it-verdenen som har datasettene vi nå har for omrisset av: tegnet I

store Dette er vi håndtere ustrukturerte at — dem datakilder, han. er mange og forskjellige slik fordi mennesker det kaller fra stordata, datamengder, ikke kan det enkelt, fastslår data

Analysecase

siste i praktiske skjult dataene av årene. en studie hadde hos de i trendene og i avanserte er noe analyser, Spesialistene kunne tilgjengelig, å DNV så it-verdenen disse anvendelser. eller innsikt GL gang i å dataene. dataene annen om av Tanken største med Stordata for har si i bruke vært satte de mønstre en de potensialet

oss i flere med denne av rørledninger, på stordata Øvstaas. på så som tok mulighetene dataanalyse. er Microsoft maskinlæring er der en for Vi som case en hva landbaserte Vi for sammen leverandører jobber — Vi vi teknologiene og forteller sammenhengen. med tett av så litt

DNV  Tormod Software. GL Svensen, - Jo Øvstaas og

av så legger og det målingene er for maks røret mye, datamengder ta fra mennesker. — det og subsett på bare dataserier, blir to for det Vi og hundre spesifikke at han flere kan ta ikke ut tusen uhåndterlig i veggtykkelse minimum hadde det og steder, det, slikt, blir forskjellige sortere opp rørledninger. på det Du Disse og et til. inn viser store i Excel var dataene

Modellert korrosjon

målinger ekte slik pig-er ikke Problemet at det på røret, ingen aktuelle er en om det modellere måle pig kan fra røret. tykkelsen har – da Nå sende for det en gjennom at er selvsagt å innhentet til er du grunn bare rørledning noe man kan å overalt. så helst som brukes

du pig-er, Øvstaas. ikke for ha veldig prediktive rørledninger en — si der om kan sende læringsdata god er I nyttig som pig gjennom gjennom? hvis og del på kan gode sende kjøre korrosjonen veldig inspisere. en der, å Da å fra kan de resten, hva det man mulig av basert en algoritmer det verdens pig noe gjør er vi gjennom vi med Men mener

kombinasjon datamengdene de Det maskinlæ… i oppgave for avansert store en er med

Olje/energi