预测性数据分析助力能源行业的虚拟制造

能源企业运用数字孪生来应对经济波动，且有效改善可持续性。数字孪生被定义为物理项目的虚拟模型或表征，有助于优化产品设计，并在其全作业生命周期中提供对设备性能的持续洞察。本白皮书将带您了解数字孪生如何使用预测性数据分析，在数据不可用时，依然游刃有余地做出资产维护或系统改进决策。

预测性维护提高系统效率

数字孪生可以运用传感器捕获的资产数据并加以整理和分析，从中获取工程洞察。完成此流程后，企业可运用这些数据为作业决策提供信息，同时赋能于预测性维护，防止意外中断和停机。下载本白皮书，了解如何运用数据驱动型决策来提高能源资产和系统效率。

使用高级热管理监控海底流体保障

许多海底生产系统会对组合物和产生的流体混合物、工作温度、压力、系统配置和设计带来水合物风险。热管理是所有海底生产流体保障的重要方面，无论是通过水合物风险管理进行，还是保持油贮和生产设施之间所需的作业条件。在本白皮书中，您将了解如何使用高保真 CFD 来设计和验证海底系统的热性能，与此同时，缩短测试用时，节省成本。

适用于 FEA 分析的预测性数据和仿真工具

高保真仿真灵活运用系统或组件的精确几何表征，提供有关系统特性的详尽洞察。它进一步提升了运用物理学或新兴科学的底层控制方程式预测复杂特性的能力。阅读本白皮书，了解为何企业应采用诸如 FEA 分析之类的前沿工具来攻克复杂的工程挑战！