logo
专注油气领域
与独立思考者同行

ABS关于FPSO设备的数字化管理思路

ABS关于FPSO设备的数字化管理思路

在低油价的新常态下,海洋油气开发商严格执行着降低成本这一作业原则。当前,处于运营状态中的FPSO数量巨大,整个油气行业在作业过程中境遇都基本相同,力求降低成本(OPEX),这也是实现收益最大化的有效手段。

编译 | 惊蛰 影子

FPSO是一套复杂作业设备的集合,需要进行大量的检查工作,确保及时发现部件功能退化等问题,并采取应对措施来保持设备结构和机械完整性。通常,这些检查工作都要遵守国际或各地法规,包括检查的周期性和设备完整性要求。目前,FPSO的机械结构、系泊和机械系统每1年进行一次检查,每5年对其所有部件进行一次全面检查。干船坞作业同样也是每5年一次,以便对船体的水下部分进行检查。随着技术进步,现在很多开发商选择其它技术来替代干船坞进行水下设备检测,例如远程检测机器人或是潜水员作业。

要想安全地进行FPSO水下设备检测,作业人员需要采取一系列的安全措施,难免会中断设备的正常运行状态,进而影响生产。同样,FPSO某些机械部件或操作系统的运行检查中,也要打断其正常工作状态,对油气开采进程造成影响。

在意识到了数字技术、数据分析和先进检测技术结合对当前和未来油气作业的价值之后,ABS正加紧开发基于设备状态的解决方案。ABS的解决方案主要通过优化操作与维护作业计划,减少设备的“侵入式”检测。其利用大数据和数字技术,对设备的运行状况获得深入理解,以优化设备检测、支持生产决策分级制定。相比于传统的周期性检测方案,作业灵活性大幅提高。

ABS的解决方案与传统基于风险检测方案(RBI)的基本理念相同,经过多年的应用和发展,油气行业已利用该概念解决了很多作业难题。RBI除了利用历史数据外,还结合了FPSO部件的风险状况,计算得到检测周期和每次检测作业覆盖范围。基于状态的分类方法结合了数字技术,并且还在考虑将其拓展至机械方面,以提供整体检测解决方案。

作为基于条件分类方法的一部分,ABS全新定义了一个数字设备框架,这一框架支持设备与服务的端到端流程,包含从数据收集和预处理到数据维护和分析的数字孪生,实现了基于风险制定决策的可视化和输出。在整个过程中,数字技术和数据科学促进了常规技术向清晰度更高、针对性更强分类模型的转变。

数据科学推动知情决策

数字设备框架建立的第一阶段是数据收集和预处理。基于设备状况的分类方法利用海上作业船等设备以及所处环境的各种数据,数据收集覆盖FPSO的整个运营周期,包括早期的设计以及后期的运营等等。

数据收集实例:

①原始设计文档:项目早期阶段的图纸、分析和计算提供了设备的设计基础,这些文件提供了重要信息,如设备的功能、技术规格、操作要求、材料特性、设备规格、性能要求以及强度、疲劳信息等主要结构特征;

②组件的修改、添加和拆除记录:众所周知,海上设备在整个使用寿命期间经常会历经多次改造、维保等作业,这可能会改变原始设计特征;

③检查记录:包括检查报告、分类调查报告、测量数据、板规信息以及从历史作业中收集的其他信息;

④环境数据:包括从海上浮标、天气系统和其他行业等来源获得的数据,例如风、电流、波浪、气温和气压、水温以及其他相关信息;

⑤运营数据:包括影响设备整体性能的不同运营阶段信息,例如载荷状况、装载和卸载模式、卸载频率、卸载量、生产模式以及其他更常见的数据(如温度/压力/流量/水平等);

⑥传感器数据:包括从安装在设备上的机械和船体传感器数据、来自OEM和其他服务商的系统健康监测报告以及来自仪器的其他信息。

ABS关于FPSO设备的数字化管理思路

以上收集的数据经过预处理,用于完整性分析,可以促进生产决策的制定。数据预处理则包括数据质量检测、数据识别和确认等,以确保在数据分析进行前所有数据都排列有序,同时删除无用、不准确的数据点。

结构数字孪生 深入认识设备生命周期

数字资产框架的核心是数字孪生技术,它是物理设备资产的虚拟表示,同时还代表了相流程、系统和信息。通过收集的数据,同时结合工程模型和数据分析,数字孪生在整个资产生命周期中不断更新,提供最准确的认识。可以说,数字孪生为信息管理和协作提供了一个平台,基于此,设备专家、运营经理和所有其他决策者都能够对设备运营状况有同步了解,促进有效决策的制定。

通过提高信息管理和协作水平,数字孪生具备如下功能:

1.在任何状态下,所有可用的相关数据、分析和模型都基于单一事实(信息)来源,并在设备的整个生命周期中保持信息的及时性,结果更准确;
2.在所有作业人员以及责任人之间共享数据、模型和最新的设备信息;
3.通过提供近乎实时的设备状况,结合模拟未来运营状况的能力,为开发商提供运营决策支持;
4.根据设备实际状态和风险状况,帮助运营人员制定维护和检查计划。

预测分析实现基于设备状态的检测

在完成上述工作后,为设备建立了单一的信息来源,下一步就是更好地预测未来可能发生的风险以及演变。数据科学可以开发预测分析过程,帮助实现最终目标,即从时间性周期检查机制转变为基于数据、设备状况的检测。

预测分析过程侧重于预测设备的未来状况变化,以便根据检查法规做出最有效的决策。该预测模型具有一系列的应用特征:

1.设备功能退化预测:利用从设备获取的数据,可以进行设备功能(状态)的退化模式预测与识别;
2.前瞻性决策:基于设备退化水平的预测分析模型结果,可以帮助运营商根据后续的作业活动制定决策,主动解决关键部件的退化问题;
3.运营调整:预测分析的结果提供了一个设备运行状态改善框架,允许开发商调整生产状态、物流和其他相关活动,以提高效率和产率。

ABS关于FPSO设备的数字化管理思路

数据分析实现靶向性检测

该解决方案的最后阶段是利用上述数据的分析,制定针对关键要素(设备/法规等)的检查制度。设备功能退化和相关风险预测为检查的范围、频率以及检查顺序提供了思路,使操作人员能够实施新型设备检测制度,消除了常规设备检测计划的弊端。从资产收集的数据流还具有触发功能,能够警告作业人员数据预测和分析的偏差,提示是否需要对检查计划或特定作业进行更改。

以上根据数据分析得到的检查制度主要目标是:

1.提高设备可用性和检测计划灵活性:通过更好地将检查活动与设备运营状况相结合,达到保持设备安全性、提高资产可用性的目的;
2.通过使用数字功能,自动化部分工作流程,提高效率和生产力。

为了实现以上目标,开发商需要考虑以下几方面:

• 重点检查:通过数据分析和风险评估得到关键部件信息,开发商可以降低设备检测对生产的影响,并更灵活地进行生产;
• 替代验证手段:目前,数字技术和先进检测技术已逐渐作为设备状态验证的替代方法,相比于传统方法,侵入性操作频率更低;
• 作业人员管理:由于空间有限,FPSO可容纳检查作业人员的泊位数量首先,这是一项持续的挑战。通过使用数据分析,可以更加合理的安排需要技术人员的维护活动(例如油漆和清洁),将有益于检测制度的简化和集中。
• 该框架中的数字功能还支持维护和检查程序开发,主要针对特定的检测等作业:
• 机械状态监测程序:该程序主要用于机械设备,根据某些设备收集的数据,确定何时需要进行维护活动,而不是根据时间周期进行;
• 材料和物流管理系统:利用该系统,可以进一步提高FPSO的运营效率,以妥善管理备用器材、作业人员轮换、供应船物流、直升机交通和其他后勤活动。

所有这些工作将使设备的关停更加合理,不同阶段或作业的协调性更好,减少其对油气开采的影响,从而实现生产优化,提高生产率。

状态分类法的应用

这一创新型的分类方法对于现有、改造和新型设备都可用。其效率不仅与设备使用年限、种类有关,还取决于上述讨论的内容。对于新设备来说,为了使基于设备状态的分析方法效率达到最高,油气开发商还需做出一些改变。

设计数字化

为了最大化数字技术带来的收益,新设备在设计阶段就要与新型检测技术接轨,主要包括以下几方面:

1.使用先进的检测技术:在船体设计中,充分考虑远程检测系统的要求和新型检测技术,以适应新技术的要求,提高应用效率;
2.传感器和监控系统:将传感器和监控系统应用到船体设计中,以提供数字双模型校准和验证所需的数据流,增强对资产状况的预测能力。
3.可检测性和可视性考虑:通过改善/实施设计细节(例如淡颜色的涂层,某些构造阴影对关键部件的遮挡等),解决视觉检查设备中可见性低的问题。

操作和运营文化转移

连接:数据传输需要足够的带宽,对于当前技术这可能是一项挑战;
网络安全和数据保护:从设备到陆地的传输可能会发生数据泄漏问题,或者完整性遭到破坏,同时伴有数据干扰等风险。因此,网络安全是数字互联资产的基础要素;
数据冗余和验证:需要同时结合多个数据源,以确保没有单点故障会影响数据质量,保证数据的可靠性;
透明度:开发商内部通常对某些数据进行特定保护,只有实现完全的数字透明,数据可用性才能达到最佳效果;
标准化:数字生态系统依赖不同来源的数据,数据定义、格式和映射的标准化对于实现高效的数据共享至关重要;
数据资产:一旦运营效率和生产力提高依赖于数据科学,开发商是否将数据视为有效资产,并进行有效处理是至关重要的。

数字环境状态检测方案效率更高

船级社是FPSO完整性保证流程的重要组成部分,自设计阶段一直是FPSO生命周期的关键一环,因此它可以查看设备的健康状况。

通过基于设备状态的检测,ABS提供了一个分类框架,可以在数字环境中合并数据,以提供非侵入性的分类检测过程。由此可以带来有效和优化的检测程序,有益于设备的安全稳定运行,并且可以延长设备的正常运转时间。

FPSO运营商可以依靠船级社的支持来开展数字化之旅,同时结合分类模型,开发商就可利用新型检测方案替代效率更低的传统方案,提高产能。

For English, Please click here (展开/收缩)

未经允许,不得转载本站任何文章:

评论 抢沙发