Im Rahmen dieses Pilotprojekts setzte Oceaneering die digitale prädiktive Analysesoftware Inform Predict™ ein, um die angemessenen Inspektionsintervalle für die Rohrleitungen einer Anlage zu bestimmen, die sich im Besitz einer nationalen Ölgesellschaft (NOC) befindet.
Unter Verwendung von 2.229 Zustandsüberwachungspunkten (CML) speiste Oceaneering die vom NOC verfügbaren Daten in einen KI-gestützten Algorithmus ein, um vorherzusagen, wann die Pipelines die minimal zulässige Wandstärke (MAWT) erreichen würden. Wenn der Betreiber genau weiß, wann ein Rohrbruch am wahrscheinlichsten ist, kann er die Zeit zwischen den Inspektionen verlängern und die Wartung und Reparatur der Rohre effizienter planen.
Um Ausfallzeiten bei der Implementierung eines Datenanalyseprogramms zu vermeiden, suchte dieses NOC nach einer Lösung, die ohne Unterbrechung des Betriebs oder umfangreiche Schulungen für die Teams vor Ort eingeführt werden konnte.
Die Lösung sollte nahtlos mit bestehenden Systemen zusammenarbeiten und Daten in verschiedenen Formaten aufnehmen können. Ziel des Pre-Pilotprogramms war es, aus den begrenzten verfügbaren Daten quantifizierbare Ergebnisse zu gewinnen, die es ermöglichen, die Zeit zwischen den Inspektionen zu verlängern und die Wartung bei Bedarf genauer zu planen.
Die datenunabhängige Software Inform Predict von Oceaneering für die digitale Vorhersageanalyse nimmt unterschiedliche Datenformate in großen Mengen auf und wendet einen proprietären Algorithmus an, um historische Daten sowie Daten, die kontinuierlich von bestimmten CMLs gesammelt werden, zu analysieren.
Aufgrund ihrer flexiblen Einsatzstruktur (Cloud oder Edge) ermöglicht die Oceaneering-Lösung die Eingabe von Feldinspektions- und Integritätsdaten in Echtzeit für eine schnelle Analyse, die Frühwarnmeldungen für gefährdete Komponenten ermöglicht.
Durch die Ermittlung des genauen Verschleißes an bestimmten Stellen der Pipeline und die Verwendung von kontinuierlich eingegebenen Daten zur Messung der Wandstärke kann die Software vorhersagen, wann die Anlagen gefährdet sind. Der Betreiber plante, die durch eine bessere Datenanalyse gewonnenen Informationen zu nutzen, um von einem kalenderbasierten Inspektionsprogramm zu einem Programm überzugehen, das auf der tatsächlichen physischen Integrität der Anlage basiert.
Das NOC erkannte den Mehrwert, den künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen des Anlagenintegritätsmanagements bieten können, und suchte nach einem Anbieter, der die vorhandenen Inspektionsdaten des Unternehmens nutzen konnte, um einen effizienteren Inspektions- und Wartungsplan zu entwickeln.
Bei diesem Projekt begann das Oceaneering-Team mit der Erfassung historischer und kürzlich erfasster Inspektionsdaten, Bestandsdaten und Ergebnisse von Risikobewertungen zur Eingabe in das Softwareprogramm Inform Predict.
Inform Predict nahm alle von den CMLs gesammelten Informationen auf und identifizierte fehlerhafte Daten, führte eine Selbstvalidierung durch und bewertete wiederholt alle Daten im System, um sein Verständnis der Anlage zu verfeinern und genauere Wanddickenmessungen zu berechnen. Auf diese Weise identifizierte der Algorithmus sowohl Rohrsegmente, die den MAWT erreichten, als auch Segmente, die aufgrund falscher Integritätsannahmen zu stark inspiziert worden waren. Anhand der realen Messungen konnte der Betreiber erkennen, wo häufigere Inspektionen erforderlich waren, und konnte auf extrem konservative Inspektionsprogramme verzichten, die auf Schätzungen statt auf Daten basierten.
Um die Genauigkeit von Inform Predict zu beweisen, verwendete Oceaneering die verfügbaren Daten, die vom NOC zur Verfügung gestellt wurden, mit Ausnahme der neuesten gesammelten Informationen. Durch das Zurückhalten der aktuellsten Daten hätte der Betreiber reale Daten, anhand derer er die Genauigkeit der von Inform Predict generierten Ergebnisse beurteilen könnte.
Das Oceaneering-Team hat den Algorithmus auf 10 bis 15 Jahre Inspektionsdaten angewandt, um vorherzusagen, wie der letzte Datensatz ausfallen würde. Die Ergebnisse stimmten gut mit den tatsächlichen Messungen überein, was beweist, dass der Algorithmus auch bei unvollständigen Daten genaue Vorhersagen machen kann.
Die Ergebnisse der technischen Studie versetzen den Kunden in die Lage, eine Strategie zur schnellen Überprüfung aller verdächtigen Klemmen mit Hilfe des Kerninspektionsteams an Bord umzusetzen. Betroffene Klemmen, die isoliert werden können, können entweder für einen dringenden Austausch oder eine weitere Quantifizierung des Metallverlustes identifiziert werden.
Die Inform Predict Software fügte sich problemlos in das aktuelle Inspektionsprogramm ein und ließ sich nahtlos mit anderer Software verbinden. So konnte der Bediener über ein Dashboard sehen, was innerhalb des Algorithmus geschah. Der erste Durchlauf des anfänglichen Datensatzes wurde innerhalb von 48 Stunden abgeschlossen, wobei die nachfolgenden Analysen schneller durchgeführt wurden, wenn neue Datensätze eingeführt wurden.
Durch die Durchführung von Risikovorhersagen anhand spezifischer CMLs konnte das Team sehen, wie sich das Rohr bei jeder Datenerfassung an genau der gleichen Stelle verhielt, und die im Laufe der Zeit gesammelten Daten analysieren, um präzise Ergebnisse zu liefern. Die durch den Algorithmus ermöglichten Analysen ergaben, dass bei etwa 5% der CML ein längeres Inspektionsintervall erforderlich war, als das NOC aufgrund von Annahmen über die Geschwindigkeit der Wanddickenabnahme für erforderlich gehalten hatte. Zwischen 15% und 20% der Inspektionen wurden in angemessenen Abständen durchgeführt. Bei den übrigen CMLs war das vom Betreiber eingehaltene kurze Inspektionsintervall nicht erforderlich.
Innerhalb des von der NOC festgelegten maximalen Inspektionsintervalls von 10 Jahren konnte die Software den Inspektionsumfang sicher um 44% reduzieren.
Dieses erfolgreiche Pre-Pilot-Programm beweist, dass die von Inform Predict generierten präzisen Daten das Integritätsmanagement verbessern, die Inspektionsintervalle optimieren und den Anlagenbesitzern viel Zeit und Geld sparen können.
Höhepunkte des Projekts
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