Tại sao bản sao kỹ thuật số lại rất quan trọng đối với lĩnh vực năng lượng? Và chúng ta nên bắt đầu thế nào? Tìm hiểu cách tận dụng hàng Gigabyte dữ liệu để nâng cao hiệu quả hoạt động trong lĩnh vực năng lượng. Dựa vào bản sao kỹ thuật số dự đoán để đưa ra quyết định đúng đắn dựa trên dữ liệu.

Bản sao kỹ thuật số: một thuật ngữ thông dụng trong ngành hay sự giá trị của tiến bộ công nghệ? Trong khi nhiều ngành công nhận điều này và dần dần áp dụng nó, thì ngành năng lượng và tiện ích vẫn chưa đạt đến “độ chín” của kỹ thuật số. Công nghệ kỹ thuật số thâm nhập vào lĩnh vực này chậm hơn so với các ngành công nghiệp khác. Bản sao kỹ thuật số cũng không phải là ngoại lệ: vào năm 2020, chưa đến 40% công ty dầu khí đã triển khai hoặc có kế hoạch triển khai công nghệ này.

Mặt khác, ngành năng lượng đang chịu áp lực to lớn để đạt được hiệu quả vượt trội trong tất cả các hoạt động của mình. Do đó, hiệu quả hoạt động là động lực chính cho việc áp dụng các công nghệ kỹ thuật số.

Vậy, bản sao kỹ thuật số có thể đóng những vai trò gì đối với ngành công nghiệp và nó mang lại những lợi ích gì?

Hình 1: Bốn cấp độ trưởng thành kỹ thuật số của ngành năng lượng và tiện ích (Nguồn: Strategy &)

Vòng đời của bản sao kỹ thuật số cho các hoạt động năng lượng

Thứ nhất, tóm tắt ngắn gọn: bản sao kỹ thuật số là một bản sao ảo của một đối tượng, hệ thống, sản phẩm hoặc cơ sở vật chất, tùy thuộc vào quy mô. Bản sao kỹ thuật số không phải là ảnh chụp kỹ thuật số của một sản phẩm tại một thời điểm nhất định trong vòng đời của nó. Nó tuân theo vòng đời sản phẩm và tồn tại xuyên suốt, từ những ngày đầu của thiết kế ý tưởng đến sản xuất, sử dụng vận hành cho đến lúc ngừng hoạt động.

Trong lĩnh vực năng lượng sử dụng nhiều vốn, thiết bị và cơ sở vật chất vẫn hoạt động trong 20 đến 30 năm hoặc hơn. Nó cung cấp một lợi thế quan trọng trong khi có thể tiết kiệm chi phí hoạt động. Bản sao kỹ thuật số tiên đoán có thể giúp đạt được hiệu quả xuất sắc trong hoạt động. Ngày nay, các ví dụ thực tế cho thấy giá trị của bản sao kỹ thuật số trong lĩnh vực năng lượng và chứng minh vai trò của phân tích kỹ thuật dự đoán trong việc nâng cao hiệu quả.

Tại sao phân tích dữ liệu dự đoán lại quan trọng đối với bộ đôi kỹ thuật số năng lượng?

Vậy, quy trình truyền thống để đảm bảo hiệu quả hoạt động của sản phẩm hoặc hệ thống là gì? Nó là một vòng lặp chức năng bắt đầu với việc truy xuất dữ liệu hoạt động từ các cảm biến được thiết bị trên hệ thống. Dữ liệu này được thu thập và sắp xếp ở một vị trí. Sử dụng một công cụ phần mềm chuyên dụng, các kỹ sư thực hiện phân tích dữ liệu và chuyển thông tin truy xuất thành hành động: giờ đây họ có đủ bằng chứng để đưa ra quyết định sáng suốt. Họ có thể kiểm soát, duy trì hoặc cải tiến hệ thống đang hoạt động.

Đồ họa của bản sao kỹ thuật số trong hoạt động năng lượng (ở đây là dầu và khí đốt) – từ dữ liệu cảm biến đến dữ liệu dự đoán.

Hình 2: Bản sao kỹ thuật số cho các hoạt động năng lượng

Bây giờ, điều gì sẽ xảy ra nếu hệ thống ở xa hoặc phức tạp đến mức gần như không thể truy xuất dữ liệu hoạt động? Điều gì sẽ xảy ra nếu các kỹ sư cần đánh giá tác động của các sự kiện bất ngờ hoặc đảm bảo sự an toàn và tính toàn vẹn trong tương lai? Điều gì sẽ xảy ra nếu họ đang cố gắng đẩy hệ thống vượt ra khỏi ranh giới hiện tại của nó, trong điều kiện môi trường khắc nghiệt hoặc vượt quá thời gian tồn tại dự kiến của nó? Để trả lời những câu hỏi này, các kỹ sư cần nhiều hơn dữ liệu đo được từ các cảm biến. Họ cần dữ liệu dự đoán. Dữ liệu dự đoán kết hợp các dữ kiện được lồng trong dữ liệu với mô phỏng để biến thông tin thành thông tin chi tiết. Do đó, nó trở nên khả dụng ở những nơi và thời gian mà phép đo không thể thực hiện được.

Bản sao kỹ thuật số không chỉ về mô phỏng. Nó dựa trên phân tích kỹ thuật dự đoán, ứng dụng của mô phỏng kỹ thuật đa ngành, cùng với báo cáo thông minh và phân tích dữ liệu.

Đảm bảo tính toàn vẹn của bộ trao đổi nhiệt

Hãy cùng chúng tôi xem xét cách bản sao kỹ thuật số có thể hỗ trợ quản lý toàn vẹn hoạt động của bộ trao đổi nhiệt. Bộ trao đổi nhiệt là một hệ thống truyền nhiệt giữa hai hoặc nhiều chất lỏng. Nó là tiêu chuẩn cung cấp hệ thống sưởi, làm lạnh, điều hòa không khí, làm mát các trạm phát điện. Chúng là một phần của nhiều nhà máy hóa chất và hóa dầu, nhà máy lọc dầu, cơ sở chế biến khí tự nhiên và hệ thống xử lý nước. Các hệ thống thường bao gồm một ngân hàng ống và một tấm; hơi nước đi vào bờ ống và lại thoát ra ở phía bên kia.

Trong trường hợp này, bộ trao đổi nhiệt hiển thị sự phân bố dòng chảy kém vào ống dẫn. Nó tạo ra các gradient nhiệt độ cao với các điểm nóng và mát. Kết quả là, nó gây ra ứng suất nhiệt, có khả năng làm nứt đường ống. Và do đó, nó gây ra một thách thức tiềm tàng về tính toàn vẹn.

Bản sao kỹ thuật số tiên đoán

Vì vậy, làm thế nào để bản sao kỹ thuật số có thể giúp giải quyết thách thức này? Đo nhiệt độ là bước đầu tiên, nhưng nó sẽ không mang lại hiểu biết sâu sắc về hành vi trong tương lai của hệ thống. Việc đánh giá chính xác và thậm chí dự báo tính toàn vẹn của hệ thống sẽ yêu cầu thông tin bổ sung và tuổi thọ thực tế còn lại của thiết bị. Tóm lại, nó đòi hỏi nhiều hiểu biết hơn từ dữ liệu nhiệt độ. Làm cách nào để chúng tôi truy xuất những thông tin chi tiết này? Không có phương pháp duy nhất để thực hiện phân tích kỹ thuật dự đoán. Mô hình hóa và mô phỏng có thể có nhiều dạng, từ động lực học chất lỏng 3D mở rộng và mô hình phân tích phần tử hữu hạn đến mô hình mô phỏng hệ thống hoặc mô hình bậc giảm. Việc lựa chọn kỹ thuật thích hợp nhất phụ thuộc vào mục tiêu mô phỏng, các chi tiết được yêu cầu và thời gian chấp nhận kết quả.

Để đánh giá tính toàn vẹn của bộ trao đổi nhiệt, chúng ta có thể tạo một mô hình bao gồm cả phân tích phần tử hữu hạn có độ trung thực cao và động lực học chất lỏng. Mô hình sẽ giúp chúng ta hiểu và dự đoán từng chi tiết về sự phân bố dòng chảy và truyền nhiệt. Nhưng việc mô phỏng những hiện tượng này là một hoạt động tốn nhiều thời gian. Ngoài ra, việc tích hợp lịch sử hoạt động và tuổi thọ làm việc của thiết bị có thể phức tạp. Phương pháp tiếp cận độ trung thực cao có quá tốn thời gian không? Chúng ta có thể kết hợp nó với các mô hình thứ tự giảm và dạy các mô hình thứ tự giảm dần cách tạo dữ liệu trong thời gian thực không?

Xác định một quy trình để dự đoán tính toàn vẹn

Quá trình bản sao kỹ thuật số bắt đầu với các bước tương tự như vòng đánh giá chức năng. Các cảm biến sẽ đo nhiệt độ ống. Bước tiếp theo là sử dụng mô phỏng động lực học chất lỏng để hiểu sự phân bố dòng chảy trong các ống. Sau đó, các kỹ sư lập mô hình phân bố ứng suất trong mỗi ống, nơi đã biết các đặc tính truyền nhiệt. Chúng tương quan nó với dữ liệu ứng suất bằng cách sử dụng mô hình phân tích phần tử hữu hạn. Họ xác định các vị trí trong hệ thống quan trọng đối với hiệu suất của hệ thống. Bằng cách mô tả hiện tượng trên một tập hợp các tình huống, chúng ta có thể tương quan ứng suất tại các vị trí khác nhau và các vị trí quan trọng của hệ thống với nhiệt độ mà chúng ta có thể đo được. Bước cuối cùng là tạo mô hình thứ tự giảm dần mà các kỹ sư đào tạo để khớp với dữ liệu dự đoán chi tiết.

Biểu đồ tương quan của dữ liệu nhiệt độ và ứng suất tại các vị trí chính của ống hơi

Hình 3: Mối tương quan của dữ liệu nhiệt độ và ứng suất tại các vị trí chính của ống hơi

Biểu đồ dưới đây (Hình 4) cho thấy mối tương quan giữa mô hình bậc giảm và các dự đoán ứng suất chi tiết cho một trong các thành phần trong bộ trao đổi nhiệt. Mối tương quan này có lợi để hiểu được ảnh hưởng của sự mệt mỏi do nhiệt độ gây ra. Quan trọng nhất, mối tương quan là điểm khởi đầu để xây dựng mô hình thứ tự giảm nhằm cung cấp đánh giá thời gian thực về áp lực.

Biểu đồ về mối tương quan giữa mô hình bậc giảm và các dự đoán ứng suất chi tiết cho một trong các thành phần trong bộ trao đổi nhiệt

Hình 4: Mối tương quan giữa mô hình bậc giảm và các dự đoán ứng suất chi tiết cho một trong các thành phần trong bộ trao đổi nhiệt

Ứng dụng của mô hình cho bản sao kỹ thuật số

Giờ đây, mô hình có đầy đủ chức năng, nó tăng tốc đáng kể và nâng cao quy trình đánh giá hoạt động. Một lần nữa, tất cả bắt đầu với việc đo nhiệt độ bên trong các ống. Kết quả đo tạo ra một dòng dữ liệu chuỗi thời gian từ ngân hàng ống. Chèn dữ liệu này vào mô hình thứ tự giảm sẽ tự động tiết lộ áp lực phản ứng. Phân tích áp lực dựa trên mô hình thứ tự giảm đưa ra đánh giá tuổi được cập nhật. Sau đó, dựa trên đánh giá này, các kỹ sư có thể thông báo hoạt động: lập kế hoạch sửa chữa, bảo trì và thời gian ngừng hoạt động, đánh giá xem các phần mở rộng trọn đời có phù hợp hay không. Họ có sẵn dữ liệu nhiệt độ hoạt động để tạo ra một bản tóm tắt thời gian thực về tính toàn vẹn cấu trúc của hệ thống. Trên thực tế, dữ liệu dự đoán giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt.

Bản sao kỹ thuật số cho các hoạt động năng lượng: tại sao dữ liệu dự đoán lại cần thiết?

Bản sao kỹ thuật số là một khái niệm về vòng đời. Là những kỹ sư, chúng tôi tạo ra một lượng lớn dữ liệu trong mỗi bước của quy trình kỹ thuật, từ ý tưởng ban đầu thông qua thiết kế chi tiết đến quá trình sản xuất và vận hành. Nhưng dữ liệu này không nên là thông tin tồn tại trong thời gian ngắn. Việc sử dụng nó một cách có ý nghĩa sẽ mang lại những hiểu biết sâu sắc về hoạt động hiệu suất của hệ thống. Điều cần thiết là nếu chúng tôi tạo ra dữ liệu, chúng tôi sử dụng nó trong hoạt động.

Đối với ngành công nghiệp năng lượng và tiện ích, nó ngụ ý một sự thay đổi trong cách các tác nhân của chuỗi cung ứng làm việc cùng nhau. Các nhà điều hành lấy thiết bị và đưa nó vào hoạt động có giá trị 25 năm. Trong tương lai gần, họ sẽ phải làm việc tay đôi với các nhà cung cấp thiết bị, những người có kiến thức kỹ thuật và thiết kế chi tiết về sản phẩm cùng với các nhà phát triển công nghệ, những người có công cụ để tạo ra các bản sao kỹ thuật số và những kiến thức – làm thế nào để nhúng chúng vào một hoạt động? Thật vậy, sự chuyển đổi kỹ thuật số của ngành đòi hỏi sự hợp tác chặt chẽ hơn của tất cả những người có liên quan trong suốt vòng đời của kỹ thuật.

Khai phá tiềm năng mô phỏng

Vì vậy, bạn nên sử dụng phương pháp mô phỏng nào trong yếu tố dự đoán về bản sao kỹ thuật số của bạn? Không có công nghệ nào chiếm ưu thế. Các kiểu mô phỏng khác nhau đóng các vai trò khác nhau trong việc hỗ trợ khái niệm, thiết kế, sản xuất và vận hành, từ các mô hình có độ trung thực cao đến mô phỏng hệ thống và cho đến mô hình thứ tự giảm. Nó phụ thuộc vào vị trí của bạn trong vòng đời và dữ liệu bạn cần. Nhưng phân tích kỹ thuật dự đoán cung cấp thông tin chi tiết. Trong các phép toán, nó tiết lộ giá trị thực của nó khi được kết hợp với dữ liệu trường. Ví dụ trên nêu bật những lợi ích tức thì của việc dựa vào bộ đôi kỹ thuật số của bộ trao đổi nhiệt. Tuy nhiên, khả năng là vô tận và các ứng dụng của công nghệ bao gồm từ quản lý tính toàn vẹn đến hiệu suất sản xuất và quản lý an toàn.

Nguồn: Siemens

Leave a Reply

Your email address will not be published.