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利用数位分身即时预测钻油机的效能
[作者 Weston Johnson]   2019年07月17日 星期三 浏览人次: [10489]

现代化的钻油机(drilling rigs)是一极为复杂的系统:必须仰赖液压、气动、电气、机构、以及热能系统和次系统等紧密配合,才能维持器械顺利运作。从复杂性和规模来看,这些庞大系统可以说是现今制造和控制设计的工程奇迹。


不过,要让新的设计上线并保证它的功能性,却必须要有相当大的胆量,而且如同任何新的产品,都没有所谓的「最终」设计,即便是已经过认证的设计,也由于客户将不断地要求客制化以及技术上的改善,设计没有终止的时候。


我们其中一个客户,Helmerich & Payne, Inc. (H&P),是全球钻油机领导设计和制造商。他们想知道有没有可能在不变动现有运作中的钻油机及工作人员工作时程的情况下,预先测试钻油机的特定变更?简单地说,能不能让测试和认证的过程更简化和缩短?


因此策略市场定义的问题是这样的:如果H&P的客户因经济上的考量,考虑该地区关键零件的可得性、或天气及温度条件等因素而希望变更钻油机,钻油机是否能在最短的设计周期内优化到能够符合客户的需求?


而对我们的团队来说,其中的关键问题会是:单一部分对于整体会产生什么样的影响?是否有可能对系统的某一个部分很快地进行重新设计,同时间又能维持整个系统的平衡,而且改变所造成的影响也能够被量化?


因此,我们的解决方案是开发一个数位分身(digital twin),一种电脑模拟方法,可以准确预测复杂系统的即时效能。


数位分身可以帮助H&P衡量某部分设计的改变对于整个系统带来的影响,也能判断可从当地取得的马达或泵浦,将如何影响钻油机的其他部分。数位分身也可以帮助客户在真正购买马达之前,事先预测各种不同的马达种类对钻油机性能的影响。透过模拟对性能改善程度的能力进行量化,还帮助客户进行决策,用能减少机械震动提升可靠度的成型马达(form-wound motors),来取代传统的散绕马达(random-wound motors)。


捕捉真实世界系统的物理特性

由于数位分身能够重新建构或建立主要装置,像是马达、长线材的运转等基础物理模型以及驱动控制演算法,它也可以准确地预测整个钻油机的整体性能,并判断可能会造成性能改善、偏误或失败等的物理议题。


复制每一个装置物理特性的能力,有助于确保数位分身不只是一个重建特定输出讯号的「黑盒子」,而是以物理为基础的分身,描述了装置(马达、泵浦、汇流排参数)物理特性,包含材料特性、使用的数学方法,而且是一个动态系统,能捕捉真实世界对于这些装置回应的分析工具。


除此之外,藉由建立每一个装置的物理模型,我们可以观察到无法从真实世界获得的性能衡量值。举例来说,以物理为基础的分身可以预测加在轴上的压力、马达转绕的温度梯度、或什至是在马达温度升高时的电感变化,能同时间(几乎)即时地显示这些事件可能发生的原因。这些性能的测量让客户能够开发出新的产品以及测试控制情境,而不一定需要特别安排钻油机或工作人员,或者雇用外部的测试人员来对假设进行测试。对钻油机物理特性的观察,使得数位分身成为了降低开发成本和缩短设计周期强大的工具。


范例:利用数位分身来优化发电机组的选择

建立一个数位分身以精准地符合装置效能,不仅需要石油设备和产业流程的经验,也需要具备能用数学来描述这些流程物理特性的能力。 Simulink有大量预先建立好的模组,能描述各式各样种类的装置;且拥有强大先进的功能,如自动控制调整、庞大的函式库及模式化的编程等等。这些功能能为地面上方的机电系统和次系统的物理特性建模过程,带来绝佳的效率和准确性。


建立发电机组模型,并使用该模型来决定特定钻油机发电机组的最适合尺寸以及配置是一个很好的例子,能说明这些功能可为整个流程带来价值。一个发电机组基本上由一个柴油引擎和一个发电机所组成(图1)。



图1 : 发电机组示意图
图1 : 发电机组示意图

发电机组单元为整个钻油机系统提供电力,包含了钻孔、拖拉、和泥浆泵浦马达,因此是现代化的电动钻油机的必备元件。通常,一台钻油机的运作会用到三个柴油发电机组,但依钻孔的地点和地质情况,可能是单一个较大的发电机组运作起来更有效率,也有可能是四个较小的单元一起运作比较有效率。然而,增加发电机组的数量或尺寸不一定能够提升效能。团队又要如何判断哪一种配置能够提供最好的结果,又能在经济上将成本降到最低呢?


每一个钻油机的操作人员都知道,当管线掉落或发生故障,钻油机的汇流排电压可能会发生大幅波动,迫使主要马达系统强制停机,但很少人可以解释管线的掉落为什么会造成电压波动,或者怎么做可以将其对钻油机的冲击减至最低。


为了回答这些问题,会需要细部的发电机组模型,但没有两组发电机组是完全一样的。即使是微小的差异也会让平行发电机组的建模变得充满挑战性—两个或更多的发电机组汇入一个共用的汇流排—两组发电机会因自动电压调整器(automatic voltage regulator,AVR)和各自的引擎控制系统(engine control systems,ECS)而有不同的引擎速度和力矩指令讯号。


如果这些差异在物理装置一直没有被检查出来,则其中一组发电机可能比另一组更高的电压,导致电流在发电机组之间流动而没有供应钻油机的负载(这是一个众所皆知的议题,通常会利用一个被称为无功下降补偿(reactive droop compensation)的矫正控制系统来解决。)


透过Simulink建立发电机组的数位分身,可以对引擎、激励器、和发电机与其各自的控制系统,建立很精准的内部条件模型(图2)。



图2 : 以Simulink建立的发电机组子系统模型
图2 : 以Simulink建立的发电机组子系统模型

透过合适的运算硬体,数位分身可以同时间建立发电机磁场线圈的激励器(exciter)之电流和磁通量分配模型,以引发输出电压来满足负载需求。数位分身也可以复制管理激励器电流的控制系统(在真实世界是透过AVR来管理),并且以图形来呈现AVR如何依激励器电流、电枢电流、来调整参数。


更广泛地说,以物理为基础的分身可以描绘系统的细节回应,再搭配技术的经验来指出避免管线掉落以导致电压过高的解决方法,此外,还能对大量经济情境进行测试,以决定发电机组最适合的数量和功率等级。


那么,要建立一个足够精确的设备模型,称得上是「数位分身」的模型,大致上可分为三大步骤:参数估计、优化、以及有效性检验(图3)。



图3 : 分身开发步骤:估计、优化、有效性检验。左上:整合演算法与初始叁数估计。右上:使用自适应演算法来最隹化叁数值-定义「最隹化」将失误降至最少。下:比较钻油机组的历史资料来验证系统的结果。
图3 : 分身开发步骤:估计、优化、有效性检验。左上:整合演算法与初始叁数估计。右上:使用自适应演算法来最隹化叁数值-定义「最隹化」将失误降至最少。下:比较钻油机组的历史资料来验证系统的结果。

对数位分身模型细节进行有效性检验(validation),也可能是很具挑战性的,因为历史资料可能有缺失或受到破坏。在这种情况下,通常最好由简化过的分身模型开始,以根本元件为基础,依所能够取得的历史资料来进行有效性检验。当简化的模型经过检验后,就可以逐渐加入从OEM公司那边取得的每一个装置的性能细节,来达到期望的模型精确度。


实务作法上,藉由练习与实践,对于大部分的产业应用和装置来说,数位分身(系统和装置层级)应该能够透过比较过历史资料,让预测性能的错误率小于3-5%。


化其为可能

数位分身的开发主要多用于特定电子、电机等装置的物理学,以及地面上方设备电力和控制系统的控制流程。透过使用分身,熟悉设备操作的工程师可以获得以下几项好处:


* 显著降低产品研发时间和金钱成本


* 能够迅速执行「如果是…(what if)」情境的评估


* 对现场问题发生的根本原因分析进行强大支援


数位分身化,甚至是即时的分身,是有可能因为现代先进的运算效能硬体及软体,例如像Simulink等而付诸实现。有了这些创新工具,开发新设备所需的金钱成本和时间得以大幅降低,由于硬体和软体还在持续精进提升,因此数位分身对于更为精细复杂的特性捕捉将有可能成真。


(本文由钛思科技提供,作者Weston Johnson任职于Renoir Consulting LLC公司)


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