Autor: Edmund Bennett
Beyond the Pig: Datengestütztes Risikomanagement für anspruchsvolle Pipelines
In einer Zeit, in der Daten im Überfluss vorhanden sind, steht die Pipeline-Branche vor einer besonderen Herausforderung: Wie lassen sich umfangreiche, komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln? Unser Experte Edmund Bennett erklärt ausführlich, wie ROSEN diese Herausforderung direkt angeht, indem es Analysen und maschinelle Lernverfahren einsetzt, um strukturelle Muster und Risikofaktoren aufzudecken, die traditionelle Analysen bereichern können. In Kombination mit dem fundierten Wissen von ROSEN über die Integrität von Pipelines und Bedrohungsmechanismen bieten diese Verfahren einen neuen Ansatz für das globale Pipeline-Benchmarking und ermöglichen es den Betreibern, ihre eigenen Erwartungen an die Lebensdauer dieser kritischen Infrastruktur zu verstehen.
Warum datengestütztes Integritätsmanagement wichtig ist
Ein effektives Pipeline-Integritätsmanagement hängt von einer Vielzahl von Daten ab, darunter Inspektionsergebnisse, Geodaten, Materialeigenschaften und Anomalieberichte. Diese Daten sind unerlässlich, um Risiken zu identifizieren, zu bewerten und zu mindern sowie fundierte Entscheidungen über Wartung und Anlagenleistung zu treffen.
Das Integrity Data Warehouse von ROSEN ist eine einzigartige und leistungsstarke Ressource für die Pipeline-Branche und enthält fast 83 Millionen inspizierte Verbindungsstellen aus mehr als 30.000 ausgewerteten Inline-Inspektionen. Es bietet den oben beschriebenen umfangreichen und umfassenden Datensatz, einschließlich Inspektionsdaten, Berichten und Geodaten, die für die Risiken an Pipelines relevant sind, und liefert ein beispielloses, umfassendes Bild des Zustands eines bedeutenden Teils der weltweiten piggbaren Pipeline-Asset.
Die Komplexität und Menge dieser Daten kann schwierig zu interpretieren sein, insbesondere wenn es darum geht, Muster über Tausende von Verbindungsstellen und mehrere Pipeline-Systeme hinweg aufzudecken. Gleichzeitig bieten komplexe Datensätze die Möglichkeit, leistungsstarke Erkenntnisse für das Integritätsmanagement von Pipeline zu gewinnen. Techniken zur Dimensionsreduktion, wie z. B. Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP), tragen dazu bei, diese Komplexität zu vereinfachen und Integritätsmanager dabei zu unterstützen, Risiken besser zu verstehen und bestimmte Faktoren den von ihnen verwalteten Pipeline-Netzwerken zuzuordnen.
Da die Branche ihre Dateninfrastruktur weiter digitalisiert und skaliert, werden Techniken wie UMAP eine entscheidende Rolle bei der Umwandlung von Daten in strategische Erkenntnisse spielen – und damit den Betreibern helfen, Risiken zu managen, die Wartung zu optimieren und die langfristige Integrität der Pipeline sicherzustellen.
Komplexität vereinfachen mit UMAP
UMAP ist eine leistungsstarke Technik des maschinellen Lernens, die zur Dimensionsreduktion eingesetzt wird – ein Prozess, der komplexe Datensätze vereinfacht und gleichzeitig ihre zugrunde liegende Struktur beibehält. Im Zusammenhang mit der Pipeline-Analyse ermöglicht UMAP Engineering und Datenwissenschaftlern, Beziehungen zwischen Tausenden von Pipeline-Verbindungsstellen zu visualisieren, Cluster ähnlicher Merkmale zu erkennen und verborgene Muster aufzudecken, die auf Risiken hinweisen können. Um die Wirksamkeit von UMAP zu veranschaulichen, wandte ROSEN diese Technik auf einen Teil sorgfältig vorverarbeiteter Daten aus 4.000 Inspektionen im Integrity Data Warehouse an, darunter Pipeline- und Verbindungsattribute wie Baujahr, Länge Rohrstück, Rohrqualität, Durchmesser, Wandstärke, Außenbeschichtungen und Daten zu Metallverlustanomalien an der Außenseite.
Die daraus resultierende Visualisierung zeigt klare Muster: Ähnliche Verbindungsstücke sind in Clustern zusammengefasst, während unterschiedliche Verbindungsstücke separate Bereiche bilden. UMAP gruppiert häufig Verbindungsstücke derselben Pipeline, ohne dass Asset-Identifikatoren angegeben werden müssen, und deckt so latente strukturelle Ähnlichkeiten auf. Die großräumige Struktur kann analysiert werden, um Gruppen von Pipelines zu ermitteln, deren Risiko potenziell größer ist. Die obere linke Ecke des Diagramms zeigt Verbindungsstellen, die in der Regel einen höheren Korrosionsgrad aufweisen, was auf einen Bereich mit höherem Risiko innerhalb des UMAP-Diagramms hinweist. Pipeline, die das Risiko auf Netzwerkebene für einen Betreiber erhöhen, können dann leicht identifiziert werden. Entscheidend ist, dass die Einbeziehung von Wartungs- und anderen Betriebskosten in die UMAP-Analyse es dem Betreiber ermöglicht, Assets und bestimmte Verbindungsstellen zu ermitteln, deren Betriebskosten in keinem Verhältnis zu ihrem Integritätszustand stehen, und sich auf Ausreißer zu konzentrieren, die das Risiko im gesamten Anlagenportfolio erhöhen.
Durch die Verwendung von UMAP für Ähnlichkeitsabgleiche und Clustering kann ROSEN umsetzbare Erkenntnisse für das Asset Management gewinnen und direkte und schnelle Vergleiche zwischen Verbindungsstellen und Anlagen durchführen. Außerdem wird deutlich, dass umfangreichere Kontextdaten erforderlich sind, um Pipelines auf Verbindungsebene vollständig zu verstehen und zu charakterisieren und Risiken zu erkennen. Da die Branche ihre Dateninfrastruktur weiter digitalisiert und skaliert, werden Techniken wie UMAP eine entscheidende Rolle dabei spielen, komplexe Daten in umsetzbare Informationen umzuwandeln. Ein moderner Ansatz für das Asset Management, ergänzt durch die hier beschriebenen Techniken, wird es der Branche ermöglichen, proaktiv und auf informierte sowie koordinierte Weise auf Risiken zu reagieren, indem Ressourcen für Inspektionen und Wartungsarbeiten gezielt in den Bereichen eingesetzt werden, die tatsächlich das höchste Risiko bergen. Außerdem können Betreiber damit die Effizienz ihrer Arbeitsabläufe verbessern, Datensilos reduzieren und manuelle Überprüfungen vereinfachen. Um diese Ziele zu erreichen, sollten Betreiber die folgenden Änderungen in Betracht ziehen:
- Einführung zentralisierter Systeme für Pipeline-Integritätsdaten, um sowohl einfache Vergleiche zwischen Anlagen als auch Zusammenfassungen auf Netzwerkebene zu ermöglichen.
- Einführung eines ganzheitlichen Ansatzes, der die Pipeline-Integrität und die wirtschaftliche Rentabilität der Pipeline miteinander verbindet.
- Entwicklung von Zusammenfassungen auf Netzwerkebene zu den Risiken von reinigbaren und nicht molchbaren Anlagen und Berücksichtigung dieser wichtigen Sicherheitskennzahlen auf Managementebene.