백서
예측 데이터 분석을 활용한 에너지 산업의 가상 제조
데이터 사용 불가 시 더 나은 의사 결정 수행
예측 유지 보수를 사용하여 시스템 효율성 향상
디지털 트윈을 사용하면 센서에서 캡처한 자산 데이터를 기반으로 데이터를 선별 및 분석함으로써 엔지니어링 인사이트를 확보할 수 있습니다. 기업은 이 프로세스를 완료한 후 데이터를 활용하여 운영 관련 의사 결정을 알리고 예기치 않은 중단 및 다운타임을 방지하는 예측 유지 보수를 활성화할 수 있습니다. 이 백서를 다운로드하여 데이터 기반 의사 결정을 통해 에너지 자산 및 시스템 효율성을 개선하는 방법을 알아보세요.
고급 열 관리를 사용한 해저 유량 보증 모니터링
많은 해저 생산 시스템에는 구성, 생성 유체 혼합, 작동 온도, 압력, 시스템 구성 및 설계와 관련된 수화물 위험이 존재합니다. 열 관리는 수화물 위험 관리에 의해 구동되거나 저장소 및 생산 설비 간 필요 작동 조건을 유지하든지 여부에 관계없이 해저 생산 유동 보장(Flow assurance)의 핵심 부분을 차지합니다. 이 백서에서는 높은 정확도의 CFD를 사용하여 테스트 시간과 비용을 줄이는 동시에 해저 시스템 열 성능을 설계하고 검증하는 방법을 알아봅니다.
FEA 해석을 위한 예측 데이터 및 시뮬레이션 도구
정확도 높은 시뮬레이션을 사용하면 시스템 또는 컴포넌트의 기하학적으로 정확한 표현을 통해 시스템 동작에 대한 가장 상세한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 세부 사항을 통해 물리학이나 새로 학습된 과학의 근본적인 지배 방정식을 사용하여 복잡한 동작을 예측하는 역량을 향상할 수 있습니다. 이 백서를 읽고 복잡한 엔지니어링 과제를 해결하기 위해 FEA 해석과 같은 최첨단 도구를 채택해야 하는 이유를 알아보세요.