デジタルアシストモニタリング＆メンテナンス

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オフショア業界は、機械学習や人工知能を使用してより効率的になり、安全性レベルを向上させ、生産量を増やすための新しい方法を見つけ続けています。 Stress Engineering Servicesは、これらのテクノロジとデジタル双子を組み合わせて、状態ベースの保守と監視を支援しています。

Stressの新たに任命された最高技術責任者であるKenneth Bhallaは、保守作業だけでなく、日常業務や延命プロジェクトの計画を支援するために、多数のサービスをまとめてパッケージ化していると語っています。 NeoSightの自動資産整合性管理製品は、海中振動ロガーと疲労監視システムからデータを収集して、浮体施設のデジタルレプリカ（疲労を含む）を作成し、ライザーシステムまたはコンポーネントの点検頻度を示します。

現実のセンサーと仮想センサーを組み合わせることで、システムのストレスと疲労を示すモデルを作成できます。これは、日常の運用計画で日常的に使用できます。また、停止時間を最小限に抑えるために、ある井戸から別の井戸への移動を計画するのにも役立ちます、と彼は言います。新しい発見から古い施設への引き返しを検討している事業者にとって、既存のシステムの寿命はしばしば問題となります。

Stressの検査技術、物理ベースのモデル、デジタルツイン、浮遊資産の環境の歴史、またはハインドキャストを使用して、設計寿命のどれだけが消費されたか、および施設がさらに稼働できるかどうかを判断できます。 20年まで、彼は言います。

「今日起きていること、明日起きていること、そして施設の寿命を設計寿命を超えてどのように延ばすことができるのかを調べています」とBhallaは言います。

歴史的にそのような分析は数週間かかったが、自動化とデジタル化によって、結果は数分で完成することができます。

Stressは、今年のヒューストンで開催されたオフショア技術会議（OTC）でも、同社が限定的なデータセットを取得し、センサー技術と機械学習を使用して資産運用者のExxonMobilにライザーの上部フレックスジョイントの関係を説明した渦に誘発された振動を示すように反応していた。

「それは本当に価値があります。私達は彼らが彼らの資産を安全な方法で管理し、お金を節約し、そして彼らの収入を増やすのを助けました。」とBhallaは言います。

その人員と「新しい人工知能技術と機械学習技術によって、すぐにStress Engineeringから技術の飛躍的進歩が見られるでしょう」とBhallaは言います。