エネルギー産業における予測データ解析を使用したバーチャル・マニュファクチャリング

エネルギー企業は、デジタルツインを使用して、不安定な経済状況を乗り切りながら、持続可能性を向上させています。実際の機器を再現した仮想モデルとして定義されるデジタルツインは、機器の設計を最適化するだけでなく、その運用期間を通じて機器の性能に関する継続的な知見を提供するのに役立ちます。このホワイトペーパーは、データが取得できない場合でも、デジタルツインで予測データ解析を行うことによって、機器のメンテナンスやシステム改善に関する意思決定を確実に下せることについて説明します。

予知保全を活用してシステム効率を向上

デジタルツインは、センサーが収集した機器データを使用して、データをキュレーションおよび解析し、エンジニアリング知見を提供します。このプロセスが完了すると、企業はそのデータを活用して運用上の意思決定を下し、予知保全によって予期せぬシステムの停止やダウンタイムを防ぐことができます。データ主導の意思決定によってエネルギー関連機器やシステムの効率を改善する方法について、詳細はホワイトペーパーをダウンロードしてご確認ください。

高度な熱管理で海底の流路保全を監視

多くの海底生産システムは、組成物や生成される流体混合物、動作温度、圧力、システム構成、設計によって水和物が形成されるリスクがあります。水和物形成のリスク管理から、貯留層と生産施設間に必要な動作条件の維持まで、海底生産システムの流路保全にとって欠かせないのが熱管理です。このホワイトペーパーでは、高忠実度CFDを使用することで、いかにテスト時間とコストを削減しながら、海底生産システムの熱性能を設計・検証できるかを紹介します。

FEA解析のための予測データおよびシミュレーション・ツール

高忠実度のシミュレーションは、システムやコンポーネントの正確な幾何学的表現を使用して、システム挙動に関する非常に詳細な知見をもたらします。この手法は、物理法則や新たに得た科学法則の基礎方程式を使用することで、複雑な挙動を予測する能力を高めます。複雑なエンジニアリング課題を解決するために、FEA解析のような最先端ツールを導入すべき理由について、詳細はホワイトペーパーをご一読ください。