数字双胞胎：形成近海生态系统
离岸行业正在经历一场前所未有的数字化颠覆，超越了资产类别，并正在制定更安全，更具成本效益的运营路线图。
这种转变的当前面貌是“数字双胞胎”，它是物理资产，流程和系统的虚拟副本，最终将由业主用于在故障发生之前预测故障并使生产更可靠。
支持高级数据分析的技术 - 例如人工智能，机器学习，流分析和并行处理能力 - 已经成熟到现在可以近乎实时地清理和分析大量数据，而不是几天。离岸工业总是产生大量数据;简单地说，处理它已经成为一个更加节省时间和成本的过程。
正在进行的试点项目 - 包括钻机和平台建造商和运营商，离岸供应公司以及浮式生产，储存和卸载单元（FPSO）社区 - 目前正在进行实时数据分析，以提高资产可靠性，安全性，钻井效率和生产良好。他们证明可以可靠地减少资产停机时间。
在海外领域工作的数据专家是一个常见的笑话，你可以让一个房间里的10个人描述一个数字双胞胎，你将获得20个定义。这可能是因为组成数字双胞胎的元素是为了构建它的原因 - 也就是资产所有者正在构建它的目的。
从本质上讲，数字双胞胎是资产的虚拟条件模型，可以在其上运行模拟以改善/预测运营特征，而无需对资产进行物理影响。
虚拟资产的规模 - 无论是代表一个简单的组件还是复杂的海洋生态系统 - 细节（将对钻机上的每个支架进行建模并跟踪其状况？）以及更新它的频率决定了模型的复杂性。
确定比例后，所有者然后定义条件模型的分析能力;将通过基于实时数据的分析，预测分析，基于物理的分析，有限元分析等来改进运营决策。
在某种程度上，船级社一直在与基础数字双胞胎的客户合作。但是最近计算能力的快速发展使得这些模型的范围得到了积极的扩展。
渐进式所有者现在有能力扩展他们选择的资产范围，从设备和子系统扩展到整个钻井平台，平台或浮动生产系统及其更广泛的生态系统。
这是向前迈出的重要一步。为什么？因为资产的性能较少取决于其泵或顶部驱动器在筒仓中的工作情况，而不是设备和组件在其环境中的集中运行情况，以及这对整体运营的影响。
随着技术的进步，数字双胞胎的范围呈现出整个生态系统的形态，包括人的因素;现在可以计算模型，以确定组件性能对在钻机，FPSO或平台上运行的人员的影响。
（图片来源：ABS）
当这成为现实时，所有者将能够虚拟地表示在各种操作环境中其资产的性能会发生什么。实时调整复杂资产的性能需要完全检测工程，物理和机器学习元素，以及支持实时分析的数据处理能力。现在这是可能的。
目前正在探索数字双胞胎行业应用的近海飞行员的大部分调查结果尚未公布。但先动海洋应用已经显示出巨大的希望。
ABS最近发布了美国海军分部军事海运司令部（MSC）项目的初步调查结果，其中MSC实施了数字双胞胎技术，以提高运行准备，优化维护并最大限度地减少飞行员参与的船舶的计划外故障。
像ABS这样的社团一直在建立能力，帮助他们的客户在一段时间内利用数字革命 - 包括中断带来的机遇。在人的层面上，传统的工程师和海军建筑师团队已经逐渐与系统工程师，网络工程师，风险工程师，数据分析师和数据科学家混合在一起。
正如目前的项目所表明的那样，现在，班级能够摄取前所未有的原始结构化和非结构化数据 - 提高数据质量 - 不仅要进行性能分析，还要进行预测核心的异常检测。分析。
ABS现在正在将这种经验转化为可以放到任何规模的数字双胞胎上的模型，最终通过更好地预测和减轻潜在的安全问题，帮助离岸业主改善其资产的性能。
基于状态的监控是基于状态的维护的先决条件。除了履行向海上工业资产所有者提供独立技术建议的任务外，向基于状态的维护过渡将同时通过将其要求与严格的基于日历的制度分开来减少阶级的侵入性。
