예측 데이터 분석을 활용한 에너지 산업의 가상 제조

에너지 기업들은 디지털 트윈을 사용하여 경제 변동성에 대처하는 동시에 지속성을 개선하고 있습니다. 물리적 항목의 가상 모델 또는 표현으로 정의되는 디지털 트윈은 제품 설계를 최적화하고 장비의 작동 수명 전반에 걸쳐 성능에 대한 지속적인 인사이트를 제공하는 데 도움이 됩니다. 이 백서에서는 데이터를 사용할 수 없는 경우 디지털 트윈의 예측 데이터 분석을 사용하여 자산 유지 보수 또는 시스템 개선을 위해 더 나은 의사 결정을 수행하는 방법을 알아봅니다.

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.

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.