Wie Fehler in der digitalen Zwillingsmodellierung von Unterwasserproduktionssystemen die Diagnosegenauigkeit beeinflussen

Im Kontext der Modellierung von Unterwasserproduktionssystemen mit digitalen Zwillingen zeigt sich, dass Fehler in den PT-Werten (Drucksensoren) kontinuierlich auftreten, jedoch in den meisten Fällen unter 6 % bleiben. Besonders auffällig ist, dass der Fehler bei den PT5-Werten am größten ist. Ein interessantes Phänomen tritt auf, wenn die Fehler von PT6 bis PT9 höher ausfallen als die von PT3 bis PT5. Dies lässt sich durch den Umstand erklären, dass das Ventil vor diesen Sensoren geschlossen ist, was zu einem geringen Wert führt und selbst kleine Fehler hier zu einer signifikanten prozentualen Änderung führen können.

Für die Störgeräusche, die während des Datenaufzeichnungsprozesses auftreten, wären übliche Rauschunterdrückungsmethoden wie die Wavelet-Transformation in der Lage, diese effektiv zu behandeln (Cai et al., 2016). In dieser Untersuchung jedoch wurden sie nicht reduziert, aus zwei Gründen. Erstens liegt die niedrige Abtastfrequenz aufgrund der Systemstabilität der Unterwasserproduktionseinheit im Unterwasserbereich, sodass ein Teil des Rauschens nicht erfasst wird. Das erfasste Rauschen ist minimal und hat daher nur einen geringen Einfluss auf die Fehlerdiagnose. Es wurde festgestellt, dass diese Störungen eine Tendenz zum „Springen“ zeigen, mit einer Schwankung um die theoretischen Werte, was den Fehler des digitalen Zwillingsmodells kaum beeinflusst.

Bei den täglich geschlossenen Ventilen ist der Hauptfehlermodus in der Regel eine interne Leckage, die aufgrund des Versagens des inneren Dichtungsmaterials des Ventils auftritt. In diesem Fall steigt der Wert des PT hinter dem defekten Ventil an, was in Abbildung 1.18b zu sehen ist. Diese Fehler betreffen nur die PTs hinter dem defekten Ventil, da die täglich geschlossenen Ventile direkt die Funktion des Weihnachtsbaumventils im Unterwasserbereich steuern. Ein Beispiel für diesen Fehler ist der Ausfall von V3, bei dem der Wert von PT6 steigt, während andere PTs unverändert bleiben.

Es sollte jedoch beachtet werden, dass die Daten für diese Fehlerfälle in Abbildung 1.18 teilweise Einzelfehlerdaten sind und teilweise Mittelwerte mehrerer Messungen darstellen. Diese Daten können die allgemeine Tendenz der PT-Werte bei einem Komponentenfehler widerspiegeln, aber die tatsächliche Situation ist komplexer. Die Eingabedaten des digitalen Zwillingsmodells im Fehlerfall, wie in den realen Felddaten verwendet, basieren auf einem Fehlerbereich von 0,35 bis 0,75, der durch Feldmessungen ermittelt wurde. Es sei darauf hingewiesen, dass dieser Bereich nicht strikt definiert ist, sondern dazu dient, die Reaktion des Systems auf den Fehler im digitalen Zwillingsmodell zu beobachten. Der festgelegte Fehlerbereich variiert je nach Fehlergrad und hat direkte Auswirkungen auf die Simulationsergebnisse im digitalen Zwillingsmodell.

Neben den oben beschriebenen Fehlerarten sind die Auswirkungen der Ventilöffnung und -schließung auf die PT-Werte ein weiteres wichtiges Kriterium. Abbildung 1.21 illustriert die Veränderung der PT-Werte, wenn Ventile geöffnet oder geschlossen werden. Bei einer Schließung von Ventilen wie V2 oder V4 sinken die PT-Werte der Sensoren hinter den Ventilen, was den Prinzipien der Hydraulik entspricht. Wird ein Ventil geöffnet, steigen die PT-Werte signifikant, was ebenfalls den hydraulischen Systemprinzipien entspricht.

Die Untersuchung zeigt, dass das digitale Zwillingsmodell für die Fehlerdiagnose unter verschiedenen Bedingungen nützlich ist, jedoch nicht ohne Einschränkungen. Fehlerparameter werden in diesem Modell nicht dynamisch aktualisiert, was zu größeren Abweichungen in den Simulationsergebnissen führt. Eine konsistente Modellpflege, die das digitale Zwillingsmodell an die realen Bedingungen anpasst, wäre notwendig, um die Genauigkeit der Fehlerdiagnose zu erhöhen.

Wie beeinflusst die Vorhersage der verbleibenden Lebensdauer (RUL) das Zustandsbasierte Wartungsmanagement (CBM) in Verbindung mit unvollständiger Wartung und Ersatzteilmanagement?

Das zustandsbasierte Wartungsmanagement (CBM) ist die finale Phase im Prozess der Diagnose, Prognose und Wartung, die in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen hat. Ein auf der Vorhersage der verbleibenden Lebensdauer (RUL) basierendes CBM-Verfahren für Multi-Komponenten-Systeme wird in diesem Kapitel vorgestellt, bei dem unvollständige Wartung und Ersatzteilmanagement berücksichtigt werden. In vielen technischen Anwendungen ist die vollständige Wartung aufgrund besonderer Arbeitsbedingungen oder technologischer Einschränkungen nicht immer möglich. Unvollständige Wartung wird daher häufig in der Praxis angewendet. Zusätzlich erfordert die effiziente Verwaltung von Ersatzteilen eine präzise Planung, um sowohl die Wartungszeiten als auch die Wartungskosten zu reduzieren.

Das Modell für unvollständige Wartung wird auf Grundlage der „virtuellen Altersregel“ entwickelt. In der Praxis sind für Multi-Komponenten-Systeme Ersatzteile erforderlich, die auf der Grundlage der Wartungsanforderungen verwaltet werden, um die Gesamtzahl der Ersatzteile und die damit verbundenen Kosten zu minimieren. Die Schwellenwerte für die Wartungsvorbereitung, den Bestellzeitpunkt für Ersatzteile und die Anzahl der Ersatzteile werden mithilfe eines genetischen Algorithmus optimiert.

Das Prinzip der Vorhersage der verbleibenden Lebensdauer (RUL)

Die RUL-Vorhersage ermöglicht es, den Verschleißzustand von Komponenten zu prognostizieren, basierend auf Daten, die durch Sensoren erfasst werden. In der vorausschauenden Wartung wird der aktuelle Zustand der Komponenten in die Entscheidung einbezogen, gleichzeitig aber auch der zukünftige Zustand des Systems berücksichtigt. Die Einbeziehung der RUL in Wartungsentscheidungen stellt eine fortschrittliche Methode dar und eröffnet neue Forschungsrichtungen im Bereich der Wartungsplanung.

Das Modell für unvollständige Wartung

Unvollständige Wartung wird häufig angewendet, da sie in der Praxis besser mit den Alterungsmerkmalen und den frühzeitigen Ausfällen von Geräten in Einklang steht. Kombiniert mit der RUL-Vorhersagetechnologie kann die Wirksamkeit unvollständiger Wartung durch Veränderungen der Betriebszeit und der RUL der Komponenten sichtbar gemacht werden. Die virtuelle Altersregel bietet hier eine detaillierte und intuitive Perspektive. Das Modell der unvollständigen Wartung zeigt eine vielversprechende Anwendung, da es hilft, den Betrieb zu optimieren und Wartungskosten zu reduzieren, ohne die Systemverfügbarkeit stark zu beeinträchtigen.

Im Vergleich zur perfekten Wartung bietet unvollständige Wartung einen kostengünstigeren Ansatz. Sie kann die RUL einer Komponente erhöhen, ohne dass Ersatzteile eingesetzt werden müssen. Die Wartungswirkung unvollständiger Wartung ist besser als keine Wartung, aber weniger effektiv als ein vollständiger Ersatz, der die Komponente in einen neuen stabilen Zustand zurückversetzt. Daher wird unvollständige Wartung in der Praxis weit verbreitet angewendet. Nach einer unvollständigen Wartung verkürzt sich die Betriebszeit der Komponente, was zu einer Verbesserung der RUL führt. Die Anzahl der unvollständigen Wartungsmaßnahmen, die an einer Komponente durchgeführt werden können, ist jedoch begrenzt, da die Effektivität mit jeder weiteren Intervention deutlich sinkt. Trotz dieser Einschränkung kann unvollständige Wartung weiterhin dazu beitragen, die Betriebszeit zu verkürzen und die RUL zu verlängern. Es wird angenommen, dass die Betriebszeit der Komponente einer Gleichverteilung folgt, was die Berechnung der Wartungsinterventionen erleichtert.

Das Ersatzteilmanagement

Die Weiterentwicklung der RUL-Vorhersagetechnologie bietet die Möglichkeit, CBM-Strategien zu rationalisieren, einschließlich der Strategien für das Ersatzteilmanagement. In Kombination mit den Vorhersagen zur verbleibenden Lebensdauer kann die Planung und Verwaltung von Ersatzteilen optimiert werden, was zu einer deutlichen Kostenreduzierung und einer besseren Ressourcennutzung führt.

Wie Modellierung und Wartungskonzepte die Lebensdauer von Mehrkomponenten-Systemen beeinflussen

Die Modellierung der Degradationsprozesse in Mehrkomponenten-Systemen ist von entscheidender Bedeutung für die präventive Wartung und die Vorhersage der verbleibenden Nutzungsdauer (RUL – Remaining Useful Life). Insbesondere die Berechnung der Degradation, sowohl durch interne Prozesse als auch durch äußere Schocks, bildet die Grundlage für Wartungsstrategien, die den Betrieb optimieren und Kosten minimieren.

Das Modell beschreibt die Degradation eines Systems als die kumulierte Summe von zwei Hauptkomponenten: der internen Degradation und den äußeren Schocks. Die interne Degradation, die im Wesentlichen auf den natürlichen Alterungsprozess der Komponenten zurückzuführen ist, wird durch die Gamma-Verteilung modelliert, während die externen Schocks als Poisson-Prozesse beschrieben werden. Der Poisson-Prozess ist ein häufig verwendetes Modell, um Ereignisse zu beschreiben, die zufällig und unabhängig voneinander in einem konstanten Zeitintervall auftreten – hier für die äußeren Schocks, die das System zusätzlich belasten.

Ein weiterer wichtiger Aspekt in der Modellierung ist die Vorhersage der verbleibenden Nutzungsdauer eines Systems. Die RUL hängt stark von der aktuellen Degradation und den äußeren Einflüssen ab. Um die RUL zu berechnen, wird das Gesamtdegradationsmaß als Summe der internen Degradation und der durch äußere Schocks verursachten Degradation ermittelt. Die interne Degradation wird dabei kontinuierlich über die Zeit überwacht, während die äußeren Schocks diskontinuierlich auftreten und jeweils zu einem plötzlichen Anstieg der Degradation führen können.

Für die Wartungsplanung ist es entscheidend, diese Degradationsprozesse korrekt zu schätzen, um den richtigen Zeitpunkt für Wartungsmaßnahmen zu bestimmen. Eine solche Wartungsstrategie basiert häufig auf einer periodischen Inspektion, bei der die Degradationszustände der Komponenten überwacht und auf Basis der Vorhersagen der RUL der weiteren Wartungsbedarf ermittelt wird. Hierbei spielen auch Fehlerquellen, wie etwa Unsicherheiten in der Messung oder im Modell, eine Rolle, weshalb Sicherheitsreserven in der Wartungsplanung berücksichtigt werden müssen. Das Modell sieht vor, dass die Inspektionsergebnisse eine Normalverteilung mit einem Mittelwert von 0 und einer Varianz σ²2 aufweisen, was die Unsicherheiten in den gemessenen Degradationswerten widerspiegelt.

Zusätzlich zu den theoretischen Modellen sind auch praktische Überlegungen zur Wartung von großer Bedeutung. Die Wartungsvorbereitung umfasst unter anderem die Planung von Wartungspersonal, die Bereitstellung von Werkzeugen und Ausstattungen sowie die Beschaffung von Ersatzteilen. In Notfällen müssen diese Vorbereitungen in kürzester Zeit abgeschlossen werden, um Produktionsverluste zu vermeiden und die Systemverfügbarkeit zu maximieren. Das Modell berücksichtigt sowohl den normalen Wartungsaufwand als auch den Notfallaufwand, wobei die Wartungskosten in Abhängigkeit von der Dringlichkeit der Wartungsmaßnahme variieren.

In der Praxis ist es von größter Bedeutung, die Interdependenzen zwischen den einzelnen Komponenten eines Mehrkomponenten-Systems zu berücksichtigen. Die Degradation eines einzelnen Teilsystems kann Auswirkungen auf das gesamte System haben, was die Notwendigkeit unterstreicht, das Verhalten und die RUL jeder einzelnen Komponente genau zu überwachen und zu prognostizieren. Eine Wartungsstrategie, die nur auf die Gesamtdegradation eines Systems fokussiert ist, könnte in einem solchen Fall ineffizient sein, wenn einzelne Komponenten noch eine längere Lebensdauer haben, während andere bereits am Ende ihrer Nutzungsdauer angelangt sind.

Für eine effektive Wartungsplanung muss das Modell die Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Komponenten berücksichtigen und so die Wartungsaktivitäten auf der Grundlage der kritischen Komponenten priorisieren. Dies ermöglicht es, die Wartungsressourcen gezielt einzusetzen und unnötige Kosten zu vermeiden, während gleichzeitig die Systemzuverlässigkeit gewahrt bleibt.

Wie der Inspektionszeitraum und die Warteschwellen die Wartungskosten eines Subsea-Tree-Systems beeinflussen

In der Wartungsstrategie für komplexe Systeme, wie sie bei Subsea-Tree-Anlagen zum Einsatz kommen, spielt die genaue Planung von Inspektionszyklen und Warteschwellen eine entscheidende Rolle für die Gesamtkosten und Effizienz der Wartungsprozesse. Eine der wesentlichen Erkenntnisse bei der Anwendung von CBM (Condition-Based Maintenance) ist die Wechselwirkung zwischen verschiedenen Parametern, die die Wartungskosten und -intervalle beeinflussen.

Ein zentraler Faktor, der diese Dynamik prägt, ist der Inspektionszeitraum. Dieser Zeitraum bestimmt, wie oft eine Komponente auf ihren Zustand überprüft wird und wie schnell eine potenzielle Fehlfunktion erkannt werden kann. Bei einem zu kurzen Inspektionszeitraum wird der Fehler während der ersten Inspektion möglicherweise noch nicht vollständig erkannt, was zu höheren Prognosefehlern bei der Restnutzungsdauer (RUL, Remaining Useful Life) führt. Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Komponente vor der nächsten Inspektion ausfällt, steigt, was zu ungeplanten Ausfällen und höheren Wartungskosten führt.

Auf der anderen Seite verringern sich die Wartungskosten, wenn der Inspektionszeitraum auf einem optimalen Niveau liegt. In der Praxis zeigt sich, dass die Wartungskosten bei einem Inspektionszeitraum von etwa 700 Tagen am niedrigsten sind. Überschreitet dieser Zeitraum jedoch die 800-Tage-Marke, beginnen die Wartungskosten wieder zu steigen, da die Inspektionen weniger genau werden und längere Ausfallzeiten entstehen können. Es gibt also einen optimalen Inspektionszeitraum, der die Wartungskosten minimiert, wobei die Balance zwischen Inspektionshäufigkeit und den Risiken von Fehlern gefunden werden muss.

Wenn die Warteschwelle optimiert wird, verringert sich die Notwendigkeit häufiger Wartungsmaßnahmen, was die Kosten im Vergleich zu einer Strategie mit niedriger Warteschwelle deutlich senken kann. Insbesondere bei höheren Wartungsvorbereitungskosten zeigt sich eine deutliche Senkung der Wartungskosten, wenn die Warteschwelle angepasst wird. Dies verdeutlicht, dass eine Anpassung der Warteschwelle nicht nur die Häufigkeit der Wartungsmaßnahmen beeinflusst, sondern auch einen direkten Einfluss auf die Gesamtkosten der Wartung hat.

Die Wahl der richtigen Warteschwelle und des optimalen Inspektionszeitraums kann dabei als ein strategischer Prozess betrachtet werden, der nicht nur auf technische, sondern auch auf ökonomische Überlegungen basiert. Während eine frühzeitige Wartung vor größeren Schäden schützt, kann eine übermäßige Wartung unnötige Kosten verursachen. Die Balance zwischen diesen beiden Extremen ist der Schlüssel zur Kostenoptimierung in der Wartungsstrategie.

Es ist ebenfalls wichtig, die Auswirkungen der spezifischen Systemumgebung auf diese Wartungsparameter zu berücksichtigen. Insbesondere bei Anlagen wie Subsea Trees, die sich in extremen Umgebungen befinden und bei denen Daten durch Sensoren möglicherweise begrenzt sind, kann die historische Wartungsdatenanalyse eine wertvolle Grundlage für die Wahl von Inspektionszeiträumen und Warteschwellen bieten. Hierbei spielen Modifikationen von Wartungsstrategien unter Berücksichtigung von Umwelteinflüssen und Produktionsverlusten eine wesentliche Rolle, um langfristige Effizienz und Kosteneffektivität sicherzustellen.

Für den Leser ist es entscheidend zu verstehen, dass die Implementierung von CBM nicht nur eine technische Herausforderung darstellt, sondern auch eine sorgfältige wirtschaftliche Planung erfordert. Eine falsche Inspektionsstrategie oder unpassende Warteschwellen können zu einem Anstieg der Gesamtbetriebskosten führen, während eine wohlüberlegte Wartungsstrategie zu erheblichen Einsparungen führen kann, ohne die Funktionsfähigkeit des Systems zu gefährden.