随着数字技术在油气业的普及,数字孪生(digital twinning)也成为一个广泛讨论的话题。但是,对于引发如此热议的话题,其定义依然有所混淆。实际上,不同的人眼中的数字孪生也有所不同。

因此,围绕数字孪生的讨论通常可以反映出水下领域长久以来形成的孤立思维和运营模式。对于结构工程公司来说,数字孪生是一个结构工程模型。而对于数据管理企业来说,数字孪生则是一个数据管理系统。而具有讽刺意味的是,数字孪生的诸多优势之一就是打破这种孤立。

什么是数字生?

在基本层面的实践中,数字孪生是对给定资产、系统或设施的物理或统计模型的电脑模拟。企业可以通过这种虚拟副本管理对其资产进行从开始退役全周期的操作或完整性管理。

数字生与水下作

数字孪生技术已经从陆地发展到了海上,下一步将向水下领域发展。

在水下作业中,数字孪生的应用可大致分为两类:

这些应用案例显示,可以借助数字孪生方案解决水下环境独特的挑战,尤其是深水区域。在检验方面,即使是最微小的改进也能极大地提升安全、效率和成本效益。

通过对现有资产建立成熟、可靠、经过验证的数字孪生,可以变革传统的检验方式。现在,检验人员可以使用现场的数据模型,在陆上的办公室内远程操作水下机器人(ROV)进行检验,而无需从海上进行水下机器人的遥控,从而保障了人员安全。

这不仅可以节省检验人员前往海上作业的支出,还可提升水下机器人的工作效率,因为数字孪生中可以优化其航迹,使资产检验更加简便。早期估算显示,数字孪生可以将检验员效率提高30%。

数字生的下一步

在更远的未来,数字孪生技术可以实现自动检验。但是通过数字孪生,另一种情况则可以很快实现:无论是从固定设施还是从船上,均可使部署的无人潜水器沿着预设好的检查路径航行。通过深度机器学习技术和人工智能,潜水器将能够识别结构变化并自动检测泄漏或异常。

稳健的数字孪生拥有广泛的时间跨度,再加上对任何数字模型都至关重要的高级分析,运营商能够拥有更准确的预测能力。运营商可以通过查看领先指标,准确预测立管、管道或跨接管潜在的承压过大或流量阻塞,并主动采取补救措施。

数字生在支出方案中的

这些案例显示,数字孪生概念符合两大趋势:技术和运营。

首先看一下运营方面。全球的企业都在致力于如何解决运营支出和资本支出之间的脱节这一历史性难题,以及从设计建造阶段到运营阶段的过渡。项目总支出(Totex),这个本月热门词汇,其实反映出了一种更为广义的现实要求,即运营人员需要更早的介入项目之中。

数字孪生也为这一进程提供了技术支持。在传统的IT系统中,油气田或设施的设计系统通常与其一体化管理、维护和运营系统完全分割开来。在数字孪生的世界中,这些系统可以在整个生命周期内结合起来,从而产生明显的经济和运营收益。这将过去几年中所有主流的IT趋势结合在了一起:数据和高级分析、传感器和连接性、工业物联网、机器人、人工智能、深度机器学习、云端和效用计算。

迄今为止,大型的专业软件公司尚未将注意力放在水下运营上面;在普遍应用中仍存在很大的空间。但是,我们已经意识到,数字孪生绝对不是一个无足轻重的技术分支,其商业前景也十分广阔。

通过建立新模型,应用可复造和定制的组件,水下作业中一些最根深蒂固的安全难题终将被打破。