고엔탈피 지열 발전소에서 설명할 수 없이 압력이 떨어지기 시작합니다. 성능이 저하되고 기술자들은 내부 막힘을 의심합니다. 3D 스캔으로 구동되는 디지털 트윈을 통해 원인이 확인됩니다: 침전되어 흐름을 차단하는 실리카 결정. 이 기사는 유체의 화학적 변화를 진단하고 예측 유지보수를 최적화하기 위한 기술적 작업 흐름을 자세히 설명합니다.
작업 흐름: 디지털화, 시뮬레이션 및 진단 🔧
프로세스는 Leica Cyclone 레이저 스캐너를 사용하여 파이프와 밸브의 내부 형상을 캡처하여 고정밀 포인트 클라우드를 생성하는 것으로 시작됩니다. 이 포인트 클라우드는 CloudCompare로 가져와 정렬, 노이즈 제거 및 스케일링이 의심되는 중요 영역을 분할합니다. 그런 다음 깨끗해진 기하학적 모델은 Ansys Fluent로 전송되어 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션을 수행합니다. 여기서 실제 열화학적 특성을 가진 지열 유체가 모델링됩니다. 시뮬레이션은 실리카가 핵을 형성하고 성장하는 경향이 있는 저속 및 고온 영역을 드러내며, 압력 손실을 결정질 막힘과 상호 연관시킵니다. 디지털 트윈은 이 데이터로 업데이트되어 침전물 진화를 예측하고 국소 세척 작업을 계획할 수 있게 합니다.
가상 화학 모델의 예측 가치 ⚗️
막힘을 감지하는 것 이상으로, 디지털 트윈은 시간에 따른 유체의 화학적 변화를 평가할 수 있게 합니다. 스캔 데이터를 CFD 시뮬레이션과 통합함으로써 실리카의 포화 지수를 모델링하고 침전 임계 지점을 예측할 수 있습니다. 이는 반응형 유지보수를 예측 전략으로 전환하여 계획되지 않은 중단을 줄이고 구성 요소의 수명을 연장합니다. Leica Cyclone, CloudCompare 및 Ansys Fluent 간의 시너지는 디지털 트윈이 형상을 복제할 뿐만 아니라 프로세스의 화학을 시뮬레이션함을 보여줍니다.
디지털 트윈이 생산 이력 데이터와 예측 모델을 통합하여 실리카 막힘과 다운홀 펌프의 기계적 고장을 실시간으로 구별할 수 있습니까?
(추신: 제 디지털 트윈은 지금 회의 중이고, 저는 여기서 모델링하고 있습니다. 그래서 기술적으로 저는 두 곳에 동시에 있는 셈입니다.)