Cyfrowe bliźniaki są już nie tylko globalnym trendem, ale jednym z praktycznych rozwiązań, które wesprą projektowanie technologii stosowanych w morskiej energetyce wiatrowej, ale też w całej gospodarce. Był to jeden z tematów dyskusji podjętych podczas spotkania grupy roboczej Blue Baltic Community, inicjatywy Gdańskiego Inkubatora Przedsiębiorczości Starter. Portal branżowy OffshoreWindPoland.pl jest patronem medialnym projektu.
Spotkanie osób oraz podmiotów zainteresowanych digital twin odbyło się 15 listopada 2023 r. w Gdańsku. Prezes Polskiego Towarzystwa Morskiej Energetyki Wiatrowej (PTMEW) Jakub Budzyński zauważył, że cyfrowe bliźniaki to dopiero raczkująca technologia, ale coraz częściej zdobywa uwagę wśród firm działających w morskiej energetyce wiatrowej. Samo rozwiązanie jej już rozwijane, a w przyszłości może realnie wspomóc rozwój technologii offshore wind.
Mateusz Ambrożewicz, Business Information Manager w Industria Project Sp. z o.o. opowiedział o doświadczeniach polskiej firmy jako biura projektowego, które realizuje szereg projektów dla przemysłu. Eksperci projektują z wykorzystaniem zaawansowanych narzędzi takich jak: REVIT, MagiCAD, Civil 3D, Advance Steel i Tekla Structures. Integrują je, tworząc Building Information Modeling (BIM), który umożliwia integracje specjalistów z wielu branż i pracę na jednym wspólnym modelu 3D, na którym formatowany jest każdy element.
Ambrożewicz wskazał, że projektantom nie jest obca technologia digital twin, czyli cyfrowy odpowiednik procesu realizowanego w czasie rzeczywistym, bądź odwzorowanie fizycznego obiektu. Jak zauważył, tak naprawdę historia cyfrowych bliźniaków zaczęła się od NASA, która wykorzystała model cyfrowy na Ziemi, by zaplanować sposób bezpiecznego sprawdzenia załogi APOLLO 13. Ekspert powiedział, że obecnie kluczowe jest połączenie BIM m.in. z sztuczną inteligencją (AI), która pomoże zbierać dane za pomocą systemu opomiarowania.
Digital twin jako element przemysłu 5.0
Z kolei Jakub Zalewski, BIM Manager w Industria Project opowiedział o przykładowych zastosowaniach digital twin w branży offshore. Pierwszy z nich to cyfrowy bliźniak jednostki FPSO Bonga należącej do Shella, zbudowanej w 2004 r. Bliźniak strukturalny powstał dopiero w ostatnich latach. Model jest na bieżąco aktualizowany o warunki obciążenia i dane z inspekcji, co umożliwia przeprowadzanie oceny konstrukcji w oparciu o stan rzeczywisty jednostki, z dowolnego miejsca i w dowolnym czasie.
Kolejny przykład to bliźniak stworzony przez DNV dla statku FPSO Aoka Mizu należącej do Bluewater. Jednostka została wyposażona w dużą liczbę czujników, co ułatwia monitorowanie nie tylko samej jednostki, ale i jej otoczenia. Pilotaż został zrealizowany celem analizy zmęczenia kadłuba FPSO na Morzu Północnym.
Trzeci przykład to NextWind Real Time Condition Monitoring, bliźniak rozwijany przez norweską firmę Aker Solutions oraz partnerskiej firmy Cognite. Inwestorzy pozyskali ok. 2 mln dolarów od Kalifornijskiej Komisji Energetycznej (CEC) na rozwój bliźniaka cyfrowego do monitorowania stanu pływającej platformy wiatrowej.
Zalewski wymienił wiele zalet wykorzystania digital twin. Po pierwsze, to możliwa ocena ryzyk rozwoju technologii, także tych występujących potencjalnie w przyszłości. Kolejna kwestia to monitorowanie, optymalizacja projektu, prognozowanie oraz symulacje.
Dlaczego technologia jest szczególnie korzystana w offshore wind? W ocenie Zalewskiego daje możliwość sprawdzenia technologii pod względem przeciążeń w pracy turbin, ale też uniknięcia kosztownych szkoleń na obiekcie.
Digital twin to szansa na ograniczenie kosztów
Michał Migalski, prezes biura projektowego NAVA Engineering, wyspecjalizowanego w sektorze branży morskiej, powiedział, że digital twin jest najlepszym narzędziem do zarzadzania cyklem produktu. Na upowszechnienie tego rodzaju rozwiązań, w szczególności kwestię opomiarowanie urządzeń, wpłynęły ceny czujników.
Docelowo wizją gospodarki przyszłości jest stosowanie robotów, który prace będzie nadzorować człowiek. 2023 r. to przełom integracji cyfrowych bliźniaków z AI oraz uczenia maszynowego (ang. machine learning). Rozwiązania są kluczowe, gdyż ważne jest prognozowanie przyszłości, co daje długofalowo optymalizację kosztową.
Digital twin może ograniczyć koszty projektu offshore wind na etapie już projektowania, ale też w fazie serwisowania. Każde zaangażowanie człowieka na turbinie wiatrowej rodzi koszty (w przypadku np. wstrzymania pracy turbiny na kilka dni celem jej inspekcji).
– Kiedy turbina nie produkuje energii, inwestor traci – podkreślił.
Podkreślił, że wyzwaniem w przyszłości w zakresie wdrażania digital twin lub innych rozwiązań cyfrowych będą koszty społeczne oraz ekologiczne. O ile cyfryzacja i opomiarowanie dają wiele korzyści pod względem optymalizacji, to pod znakiem pytania pozostaje koszty konsumpcji energii elektrycznej i ciepła na rzecz funkcjonowania infrastruktury obliczeniowej i centrów danych. Specjaliści w zakresie digitalizacji i pomiarkowania urządzeń dyskutują obecnie nad tym, które dane są niezbędne do gromadzenia i analizowania, oraz jak poszczególne dane powinny być przetrzymywane na serwerach.
