डिजिटल ट्विन: ऑफशोर इकोसिस्टम का आकार लेना

(छवि: ABS)

अपतटीय उद्योग एक अभूतपूर्व डिजिटल व्यवधान से गुजर रहा है जो परिसंपत्ति वर्गों को स्थानांतरित करता है और सुरक्षित और अधिक लागत प्रभावी संचालन के लिए एक रोडमैप बना रहा है।

उस संक्रमण का वर्तमान चेहरा 'डिजिटल ट्विन' है, जो भौतिक संपत्तियों, प्रक्रियाओं और प्रणालियों की एक आभासी प्रतिकृति है जो अंततः मालिकों द्वारा इस्तेमाल होने से पहले विफलताओं का अनुमान लगाने और उत्पादन को अधिक विश्वसनीय बनाने के लिए उपयोग किया जाएगा।

उन्नत डेटा एनालिटिक्स को सक्षम करने वाली प्रौद्योगिकियां - जैसे कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, स्ट्रीमिंग एनालिटिक्स और समानांतर प्रसंस्करण शक्ति - इस बिंदु पर परिपक्व हो गई हैं कि अब डेटा के विशाल मात्रा को वास्तविक-समय के बजाय निकट के दिनों में साफ और विश्लेषण किया जा सकता है। अपतटीय उद्योग ने हमेशा बहुत सारे डेटा का उत्पादन किया है; सीधे शब्दों में कहें, यह प्रसंस्करण एक अधिक समय हो गया है और लागत प्रभावी प्रक्रिया है।

चल रहे पायलट प्रोजेक्ट्स - रिग एंड प्लेटफॉर्म बिल्डर्स एंड ऑपरेटर्स, ऑफशोर सप्लाई कंपनियों और फ्लोटिंग प्रोडक्शन, स्टोरेज और ऑफलोडिंग यूनिट (FPSO) कम्यूनिटी के साथ- वर्तमान में रियल टाइम डेटा एनालिसिस के प्रकार परफॉर्म कर रहे हैं, जो एसेट की विश्वसनीयता, सुरक्षा, ड्रिलिंग दक्षता और स्टेट्स में सुधार करते हैं। अच्छी तरह से उत्पादन। वे साबित कर रहे हैं कि परिसंपत्ति डाउनटाइम मज़बूती से कम किया जा सकता है।

यह अपतटीय क्षेत्र में काम कर रहे डेटा विशेषज्ञों के बीच एक आम मजाक है कि आप एक डिजिटल ट्विन का वर्णन करने के लिए एक कमरे में 10 लोगों से पूछ सकते हैं और आपको 20 परिभाषाएँ मिलेंगी। ऐसा इसलिए हो सकता है क्योंकि डिजिटल ट्विन बनाने वाले तत्व यह बता रहे हैं कि इसे क्यों बनाया जा रहा है - यानी, जिस उद्देश्य के लिए एसेट ओनर इसे बना रहा है।

इसके दिल में, एक डिजिटल जुड़वां एक परिसंपत्ति का एक आभासी स्थिति मॉडल है, जिस पर परिचालन को बेहतर बनाने के लिए परिचालन विशेषताओं को बेहतर बनाने / भविष्यवाणी करने के लिए सिमुलेशन चलाया जा सकता है।

आभासी परिसंपत्ति का पैमाना - चाहे वह एक साधारण घटक या जटिल समुद्री पारिस्थितिकी तंत्र का प्रतिनिधित्व करता है - विस्तार (क्या रिग पर प्रत्येक ब्रैकेट को मॉडल किया जाएगा और इसकी स्थिति को ट्रैक किया जाएगा?) और जिस आवृत्ति पर इसे अद्यतन किया जाना है वह मॉडल की जटिलता को निर्धारित करता है।

एक बार पैमाना तय हो जाने के बाद, मालिक तब हालत मॉडल की विश्लेषणात्मक क्षमताओं को परिभाषित करता है; क्या वास्तविक समय के डेटा-आधारित विश्लेषिकी, भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी, भौतिकी-आधारित विश्लेषण, परिमित विश्लेषण विश्लेषण आदि द्वारा परिचालन निर्णय में सुधार किया जाएगा।

कुछ समय के लिए, वर्गीकरण सोसाइटी अपने ग्राहकों के साथ कुछ समय के लिए बुनियादी डिजिटल जुड़वाँ पर काम कर रही है। लेकिन कम्प्यूटेशनल शक्ति में तेजी से हाल के अग्रिमों ने उन मॉडलों के दायरे को आक्रामक रूप से विस्तारित करने की अनुमति दी है।

प्रगतिशील मालिकों के पास अब उन संपत्तियों के दायरे का विस्तार करने की शक्ति है, जो वे उपकरण और उपप्रणालियों से लेकर पूरे रिग, प्लेटफॉर्म या फ्लोटिंग प्रोडक्शन सिस्टम और उनके व्यापक पारिस्थितिक तंत्रों के मॉडल के लिए चुनते हैं।

यह एक महत्वपूर्ण कदम है। क्यूं कर? क्योंकि एसेट का प्रदर्शन कम से कम इस बात से निर्धारित होता है कि साइलो में काम करने वाले उसके पंप या टॉप-ड्राइव इस बात की तुलना में कि उपकरण और घटक सामूहिक रूप से अपने वातावरण में कैसे प्रदर्शन करते हैं, और यह कि समग्र संचालन पर क्या प्रभाव पड़ता है।

जैसे-जैसे प्रौद्योगिकियां आगे बढ़ती हैं, डिजिटल जुड़वाँ का दायरा मानव तत्व सहित पूरे पारिस्थितिकी तंत्र के आकार पर ले रहा है; रिग, एफपीएसओ या प्लेटफॉर्म पर काम करने वाले लोगों पर किसी घटक के प्रदर्शन का प्रभाव क्या होगा, यह निर्धारित करने के लिए अब मॉडलों की गणना करना संभव है।

(छवि: ABS)

जब यह एक वास्तविकता बन जाती है, तो मालिक विभिन्न ऑपरेटिंग वातावरणों में अपनी संपत्ति के प्रदर्शन का क्या होगा वस्तुतः प्रतिनिधित्व कर पाएंगे। वास्तविक समय में जटिल परिसंपत्तियों के प्रदर्शन को समायोजित करने के लिए इंजीनियरिंग, भौतिकी और मशीन-सीखने वाले तत्वों को पूरी तरह से उपकरण और लाइव विश्लेषण का समर्थन करने के लिए डेटा-प्रोसेसिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। अब यह संभव है।

अपतटीय पायलटों के अधिकांश निष्कर्ष वर्तमान में डिजिटल जुड़वाँ के लिए उद्योग अनुप्रयोगों की खोज कर रहे हैं। लेकिन फर्स्ट-मोवर समुद्री एप्लिकेशन पहले से ही शानदार वादा दिखा रहे हैं।

ABS ने हाल ही में US नेवी के एक डिवीजन मिलिट्री सीलिफ्ट कमांड (MSC) के साथ एक प्रोजेक्ट से प्रारंभिक निष्कर्ष जारी किया, जिसमें MSC ने परिचालन तत्परता में सुधार, रखरखाव का अनुकूलन और पायलट में शामिल जहाजों के लिए अनियोजित विफलताओं को कम करने के लिए डिजिटल-ट्विन तकनीक को लागू किया। ।

एबीएस जैसे वर्ग समाज कुछ समय के लिए अपने ग्राहकों को डिजिटल क्रांति को भुनाने के लिए क्षमताओं का निर्माण कर रहे हैं - जिनमें शामिल हैं अवसर - व्यवधान से उत्पन्न। मानव स्तर पर, इंजीनियरों और नौसेना आर्किटेक्टों के पारंपरिक वर्ग कार्यबल को धीरे-धीरे सिस्टम इंजीनियरों, साइबर इंजीनियरों, जोखिम इंजीनियरों, डेटा विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों के साथ मिश्रित किया गया है।

जैसा कि वर्तमान परियोजनाओं का सुझाव है, वर्ग में अब कच्चे संरचित और असंरचित डेटा की अभूतपूर्व मात्रा को निगलना करने की क्षमता है - डेटा गुणवत्ता में सुधार के रूप में यह आता है - न केवल प्रदर्शन विश्लेषण, बल्कि विसंगति का भी पता लगाने के लिए जो पूर्वानुमान के दिल में है एनालिटिक्स।

एबीएस अब इस अनुभव को उन मॉडलों में बदल रहा है, जिन्हें किसी भी पैमाने के डिजिटल ट्विन पर गिराया जा सकता है और अंततः अपतटीय मालिकों को बेहतर सुरक्षा और संभावित सुरक्षा मुद्दों को कम करके अपनी संपत्ति के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद करता है।

शर्त-आधारित निगरानी, शर्त-आधारित रखरखाव के लिए एक शर्त है। अपतटीय उद्योग में संपत्ति के मालिकों को स्वतंत्र तकनीकी सलाह प्रदान करने के लिए एक जनादेश को पूरा करने के अलावा, शर्त-आधारित रखरखाव के लिए एक संक्रमण कठोर कैलेंडर-आधारित व्यवस्थाओं से अपनी आवश्यकताओं को अनसुना करके वर्ग की घुसपैठ को कम करेगा।