Die Zuverlässigkeit von Maschinen und Anlagen, wie etwa das System einer subsea Christmas Tree, hängt nicht nur von den einzelnen Komponenten ab, sondern auch von der Interaktion zwischen diesen Komponenten. Ein anschauliches Beispiel hierfür ist das Verhalten von Hydraulikpumpen, deren Zuverlässigkeit nicht isoliert betrachtet werden kann. Zwei Pumpen mögen zunächst identisch erscheinen und ähnliche Betriebszeiten haben, doch ihre Versagenstrends können sich aufgrund der Wechselwirkungen in einem System erheblich unterscheiden.

Ein prägnantes Beispiel für diese Art der Interaktion lässt sich am Fall der Hydraulikventile zeigen, deren Zuverlässigkeit in Abbildung 10.14 dargestellt ist. Die Degradationsrate dieser Ventile wird durch die Kombination des elektronischen Steuerungssystems und des Hydrauliksystems beeinflusst. Wenn diese Systeme miteinander agieren, beschleunigt sich der Ausfallprozess erheblich. Ohne Berücksichtigung dieser Wechselwirkungen zeigt sich eine langsamere Degradation. Im realen Betrieb sind diese Wechselwirkungen jedoch unumgänglich und verursachen eine deutlich schnellere Verschlechterung der Zuverlässigkeit.

Dies ist besonders relevant, wenn die gesamte Systemzuverlässigkeit betrachtet wird. Abbildung 10.15 zeigt, wie die Zuverlässigkeit des gesamten subsea Christmas Tree-Systems im Verlauf der Zeit abnimmt. In dieser Abbildung gibt es drei wesentliche Kenngrößen: die Gesamtzuverlässigkeit, die Gesamtzuverlässigkeit ohne Wechselwirkungen und die tatsächliche Gesamtzuverlässigkeit. Dabei wird deutlich, dass die Gesamtzuverlässigkeit, die Wechselwirkungen berücksichtigt, näher an der tatsächlichen Zuverlässigkeit liegt. Diese Erkenntnis ist besonders wertvoll, da sie bei der RUL (Restnutzungsdauer)-Vorhersage hilft und eine genauere Wartungsstrategie ermöglicht.

Die Zuverlässigkeit eines Systems ändert sich jedoch nicht nur durch die Interaktionen der Komponenten, sondern auch durch externe Faktoren, die während des Betriebs auftreten. Subsea-Anlagen, wie der Christmas Tree, sind äußeren Einflüssen wie Stürmen, Erdbeben und Tsunamis ausgesetzt, die den Degradationsprozess beschleunigen können. Diese Umwelteinflüsse verursachen Veränderungen in den Degradationsparametern und beeinflussen die tatsächliche Leistungsbewertung der Komponenten. Ein plötzlicher Stress, etwa durch extreme Temperaturen oder Druckänderungen, kann das gesamte System destabilisieren und zu einem schnelleren Ausfall führen.

Die Fähigkeit, die RUL genau zu bestimmen, ist für die Wartungsplanung von entscheidender Bedeutung. Die RUL wird durch die Systemzuverlässigkeit und den Versagensschwellenwert definiert. In einem typischen Fall, wie dem subsea Christmas Tree, liegt der Versagensschwellenwert bei etwa 0,2. Wie in Abbildung 10.17 zu sehen, führt die Methode zur Berechnung der RUL unter Berücksichtigung der Wechselwirkungen zu einer genaueren Vorhersage der Restnutzungsdauer im Vergleich zu traditionellen Vorhersagemethoden. Dies stellt sicher, dass Wartungsstrategien auf einer fundierteren Grundlage beruhen, was langfristig zu geringeren Betriebskosten und einer höheren Systemstabilität führt.

Es ist jedoch wichtig, bei der RUL-Berechnung auch die Unsicherheiten zu berücksichtigen. Degradationsparameter unterliegen zufälligen Schwankungen, und selbst kleine Änderungen in den Eingabewerten können große Auswirkungen auf die Vorhersage der Systemzuverlässigkeit haben. Die Unsicherheitsanalyse zeigt, dass die Berechnung der Zuverlässigkeit auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen basiert, die keine festen Werte liefern, sondern Mittelwerte, die von zufälligen Faktoren beeinflusst werden. In Abbildung 10.19 wird die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Gesamtzuverlässigkeit zu verschiedenen Zeitpunkten gezeigt. Zu Beginn des Lebenszyklus des Systems ist die Zuverlässigkeit sehr hoch, doch im weiteren Verlauf nimmt die Zuverlässigkeit aufgrund der Degradation stetig ab.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Empfindlichkeit der RUL-Berechnung gegenüber der Wahl des Schwellenwertes. Eine Sensitivitätsanalyse zeigt, dass kleine Änderungen des Schwellenwertes keine drastischen Veränderungen der RUL-Vorhersage verursachen, was darauf hindeutet, dass die RUL-Berechnung relativ robust gegenüber Schwellenwertänderungen ist. Abbildung 10.18 verdeutlicht diese Tatsache, da die RUL trotz variierender Schwellenwerte zwischen 0,15 und 0,25 relativ konstant bleibt. Diese Stabilität ist von Bedeutung, da sie zeigt, dass die Genauigkeit der RUL-Vorhersage nicht stark von dieser speziellen Eingabegröße abhängt, was die Planung und Durchführung von Wartungsmaßnahmen vereinfacht.

Für eine exakte Wartungsplanung ist es daher entscheidend, dass bei der Berechnung der RUL nicht nur die Systemzuverlässigkeit und Wechselwirkungen der Komponenten berücksichtigt werden, sondern auch Unsicherheiten und Schwellenwertanalysen in die Betrachtungen einfließen. Nur so kann eine realistische und effektive Strategie zur Vermeidung unerwarteter Ausfälle entwickelt werden.

Wie man zusammengesetzte Fehler in Unterwasserproduktionssystemen diagnostiziert: Ein digitaler Zwilling-Ansatz

Die genaue Bestimmung des Ortes von Fehlern in Unterwasserproduktionssystemen stellt eine wichtige Voraussetzung für die intelligente Betriebsführung und Wartung dieser Systeme dar. In der Praxis wird zur Fehlerdiagnose häufig eine Schwellenwertmethode verwendet. Diese Methode löst bei Überschreiten eines festgelegten Schwellenwertes einen Alarm aus, der es ermöglicht, den Fehlerort manuell zu bestimmen. Jedoch hat diese Methode Einschränkungen, insbesondere bei der Diagnose von Minorfehlern, da diese nur geringe Änderungen im System verursachen und daher schwer zu erkennen sind.

Mit der zunehmenden Verbreitung moderner Diagnoseverfahren, die auf Algorithmen wie neuronalen Netzen, Deep Learning und Bayesschen Netzwerken basieren, wurde die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Fehlerdiagnose erheblich verbessert. Diese Verfahren bieten nicht nur eine schnellere Fehleridentifikation, sondern auch die Möglichkeit, Fehlerorte automatisch zu bestimmen und so die Fehlerbehebung zu beschleunigen. Solche Methoden, die als „Einmal-Diagnose“ bezeichnet werden, verwenden Sensordaten, die in diagnostische Modelle eingespeist werden, um die Fehlerquelle zu identifizieren. Leider führt diese Methode zu einer hohen Rate an Fehldiagnosen, insbesondere bei komplexen oder zusammengesetzten Fehlern.

Ein vielversprechender Ansatz, der die Diagnosegenauigkeit verbessert, ist die Verwendung eines digitalen Zwillings. Der digitale Zwilling ist ein virtuelles Modell eines realen Systems, das kontinuierlich mit Daten aus dem tatsächlichen System gespeist wird. In der Fehlerdiagnose von Unterwasserproduktionssystemen wird ein digitaler Zwilling verwendet, um sowohl reale als auch virtuelle Daten zu kombinieren, um Fehler schneller und genauer zu erkennen. Dies ermöglicht nicht nur eine frühzeitige Fehlererkennung, sondern auch eine kontinuierliche Aktualisierung der Fehlerdiagnose durch den Abgleich der simulierten Daten mit den realen Systemwerten.

Der digitale Zwilling-Ansatz umfasst mehrere Stufen der Diagnose. Zunächst wird der Fehler durch die Diskrepanz zwischen den Ausgaben des physischen Systems und den simulierten Ausgaben des digitalen Zwillings erkannt. Im zweiten Schritt werden die physischen Systemdaten in ein Diagnosetool eingespeist, das eine genauere Bestimmung der Fehlerquelle ermöglicht. Bei Minorfehlern, die nur geringe Abweichungen verursachen, zeigt sich jedoch eine Schwäche der traditionellen Diagnosemodelle, da sie in solchen Fällen unzureichende Ergebnisse liefern. In diesem Fall ist eine zusätzliche Validierung durch den digitalen Zwilling notwendig, um eine höhere Diagnosegenauigkeit zu gewährleisten.

Eine entscheidende Komponente dieses Prozesses ist die dynamische Aktualisierung des digitalen Zwillings. In Unterwasserproduktionssystemen, die häufig auf hydraulische Steuerungssysteme angewiesen sind, wird der Zustand des Fluids durch Parameter wie Druckverlust, Steuerung und Fehlerinformationen beschrieben. Ein digitaler Zwilling benötigt präzise Daten zu diesen Parametern, um den Zustand des Systems korrekt zu simulieren. Für jedes Ventil im System wird dabei der Druck, die Fließgeschwindigkeit und andere relevante Werte überwacht. Der digitale Zwilling wird ständig aktualisiert, um nicht nur den normalen Zustand, sondern auch Fehlerzustände des Systems zu simulieren. Dies ist besonders wichtig, da Fehler, die während des Betriebs auftreten, nicht immer sofort behoben werden können und so eine fortlaufende Überwachung des Systems notwendig ist.

Im Zusammenhang mit zusammengesetzten Fehlern wird ein spezifisches Modell entwickelt, das virtuelle und reale Daten integriert, um eine genauere Fehlerdiagnose zu ermöglichen. Eine besondere Herausforderung bei der Diagnose von zusammengesetzten Fehlern liegt darin, dass diese mehrere Fehlerquellen beinhalten, deren Auswirkungen auf das System miteinander verknüpft sind. Der Einsatz von Bayesschen Netzwerken (BN) ermöglicht hier eine probabilistische Fehleranalyse, die es ermöglicht, die Wahrscheinlichkeit verschiedener Fehlerquellen basierend auf den erhaltenen Daten zu berechnen. Diese Methodik ist besonders nützlich, wenn mehrere Fehler gleichzeitig auftreten und ihre Auswirkungen auf das System nur schwer isoliert werden können.

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Fehlerdiagnose in Unterwasserproduktionssystemen ist die Berücksichtigung von kleineren Fehlern, die im Gegensatz zu größeren, offensichtlicheren Fehlern weniger leicht zu identifizieren sind. Diese Fehler treten oft schrittweise auf und führen zu langsamen Systemverschlechterungen, die in traditionellen Diagnosemodellen möglicherweise übersehen werden. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass neben der digitalen Modellierung auch eine kontinuierliche Feedbackschleife zur Verbesserung der Diagnosemethoden implementiert wird. Das Ziel ist, eine Fehlererkennung zu entwickeln, die sowohl kleinere als auch zusammengesetzte Fehler zuverlässig identifizieren kann.

Die Implementierung eines digitalen Zwillings und die Anwendung fortschrittlicher Diagnosealgorithmen bieten eine vielversprechende Lösung, um die Effizienz und Genauigkeit der Fehlerdiagnose in Unterwasserproduktionssystemen zu verbessern. Mit diesem Ansatz ist es möglich, die Diagnosezeiten erheblich zu verkürzen, die Anzahl der Fehldiagnosen zu reduzieren und die Wartungsmaßnahmen effizienter zu gestalten. Die ständige Weiterentwicklung von Modellen und Algorithmen wird es in Zukunft ermöglichen, noch präzisere und robustere Diagnoseverfahren für komplexe Systeme wie Unterwasserproduktionsanlagen zu schaffen.

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