Dichtungen für Blowout-Preventer (BOPs) und Bohrlochkopfverbinder werden unter einigen der anspruchsvollsten Bedingungen im Bereich der hydraulischen Abdichtung eingesetzt. Da diese Komponenten in systemkritischen Anlagen für hochkarätige Anwendungen mit weitreichenden Folgen zum Einsatz kommen, ist eine hohe Zuverlässigkeit eine unverzichtbare Konstruktionsanforderung. Funktional müssen die Dichtungen über längere Zeiträume als statische Dichtung fungieren und gleichzeitig ihre mechanischen und geometrischen Eigenschaften beibehalten, um im Bedarfsfall – möglicherweise während eines Notfall-Bohrlochkontrollvorgangs – als dynamische Dichtung zu wirken. Standardausführungen hydraulischer Dichtungen sind nicht dafür ausgelegt, diese doppelte Anforderung zu erfüllen.
System Seals geht diese Art von Problem mit OPTIM an, einer präferenzgesteuerten Optimierungsmethode, die entwickelt wurde, um Dichtungen genau für jene Situationen zu entwerfen, in denen „auf dem Papier gut genug“ in der Praxis nicht ausreicht. Das nachfolgende Anwendungsbeispiel für BOP- und Bohrlochkopfverbinder veranschaulicht, wie OPTIM eingesetzt wurde, um den Entwurf einer Unterwasserdichtung vom ursprünglichen Konzept zu einer validierten, optimierten Geometrie weiterzuentwickeln.
Die Grenzen herkömmlicher Entwurfsmethoden
Herkömmliche Methoden zur Konstruktion von Dichtungen stützen sich auf manuelle Berechnungen, experimentelles Ausprobieren und die Finite-Elemente-Analyse (FEA). Die FEA gilt als Goldstandard in der Dichtungssimulation, da sie das nichtlineare, hyperelastische Verhalten von Elastomeren modellieren kann – ein Verhalten, das mit manuellen Methoden nur schwer zu erfassen ist. Die Durchführung einer vollständigen FEA-Simulation für jeden Konstruktionsentwurf ist jedoch kostspielig und zeitaufwendig, und bei Unterwasser-Dichtungsgeometrien ergibt sich eine große Anzahl von zu bewertenden Entwürfen.
Ein schnellerer Weg: Vorhersagen mithilfe von maschinellem Lernen
Um diese Kosten zu senken, nutzt OPTIM Modelle des maschinellen Lernens, die anhand historischer Konstruktionsdaten und anhand von FEA-Simulationen trainiert wurden, die im Rahmen einer gezielten Versuchsreihe durchgeführt wurden. Die ML-Ebene ersetzt die FEA nicht, sondern baut auf ihr auf: Die Modelle werden entweder darauf trainiert, die Dichtungsleistung direkt vorherzusagen, oder sie arbeiten in Verbindung mit physikalisch begründeten Randbedingungen, sodass die Vorhersagen stets auf dem tatsächlichen mechanischen Verhalten basieren.
Design ist nicht dasselbe wie Optimierung
Die Entwicklung einer funktionsfähigen Dichtung ist nur der erste Schritt. Die Entwicklung der besten Dichtung – jener, die alle für den Endverbraucher wichtigen Aspekte optimal in Einklang bringt – stellt ein eigenständiges Problem dar, das traditionell auf eine von zwei Arten angegangen wurde.
Herkömmliche Optimierungsverfahren durchsuchen eine Entwurfsfläche nach einem lokalen Maximum oder Minimum einer einzelnen Zielgröße.
Die Nutzenoptimierung, der Ansatz, der OPTIM zugrunde liegt, stützt sich hingegen auf die Präferenzkurven des Entscheidungsträgers und dessen Abwägungsfunktionen, die mehrere Leistungsmerkmale gleichzeitig berücksichtigen, und führt zu einem Entwurf, der alle diese Merkmale in Einklang bringt, anstatt nur eines davon zu maximieren.
Diese Unterscheidung ist von Bedeutung. Bei der herkömmlichen Konstruktion ist die Geometrie sowohl das Endziel als auch der Leistungskriterium: Eine Dichtung wird so konstruiert, dass sie geometrische Vorgaben erfüllt. Bei OPTIM ist die Geometrie lediglich ein Mittel zum Zweck: Das Ziel ist die mechanische Leistung, wie sie vom Modell des maschinellen Lernens berechnet wird, und die Geometrie ist lediglich die Variable, die angepasst wird, um dieses Ziel zu erreichen.
Fallstudie: Eine doppeltwirkende Dichtung für den Einsatz an BOP- und Bohrlochkopfanlagen
Der Prozess von OPTIM umfasst vier Schritte: (1) Festlegung der anfänglichen Konstruktionsbedingungen für die Dichtung, (2) Abschätzung der Leistung mithilfe des Modells für maschinelles Lernen, (3) Simulation von Zehntausenden alternativer Konstruktionen durch einen iterativen Suchalgorithmus und (4) Anwendung der Nutzenoptimierungsregeln des Entscheidungsträgers zur Auswahl des besten Kandidaten.
Bei der Anwendung auf die System Seals-Dichtung vom Typ 232 für eine BOP-/Bohrlochkopf-Verbindung begann der Prozess mit einem ersten Querschnittsentwurf:
Nach der Anwendung des OPTIM-Verfahrens auf die angestrebten Leistungsmerkmale der Dichtung zeigte die daraus resultierende optimierte Geometrie ein neu verteiltes, ausgewogeneres Spannungsprofil über den gesamten Dichtungsquerschnitt hinweg:
Dieser Fall ist gerade deshalb ein anschauliches Beispiel, weil BOP- und Bohrlochkopfdichtungen nicht isoliert auf ein einzelnes Merkmal hin optimiert werden können. Die Konstruktion musste sowohl die statische Stabilität (Außendurchmesser) während langer Stillstandszeiten als auch die dynamische Dichtungsleistung im Betriebszustand gewährleisten – eine Kombination, deren Lösung herkömmlicher, auf einzelne Kennzahlen ausgerichteter Konstruktionssoftware Schwierigkeiten bereitet. Mithilfe der Multi-Attribut-Nutzfunktion von OPTIM gelang es System Seals, Konstruktionsinstabilitäten zu beseitigen und gleichzeitig die Dichtungsleistung in beiden Betriebsmodi zu maximieren.
Warum dies für die Offshore- und Schifffahrtsbranche von Bedeutung ist
Die Abdichtung von Unterwasser-BOPs und Bohrlochköpfen stellt einen Extremfall eines allgemeinen Problems dar: Echte Dichtungen müssen mehrere miteinander konkurrierende Anforderungen (Zuverlässigkeit, dynamische Anpassungsfähigkeit, Widerstandsfähigkeit gegenüber Unsicherheiten) gleichzeitig erfüllen und nicht nur ein einziges geometrisches oder werkstofftechnisches Ziel. OPTIM wurde für diese Realität entwickelt. Indem es neben der physikalischen Leistungsfähigkeit auch Risiken und Unsicherheiten berücksichtigt, entwickelt es Dichtungen, die auf die tatsächlichen Leistungsziele des Kunden zugeschnitten sind – und nicht nur auf ein Datenblatt – und die auch dann zuverlässig bleiben, wenn sich die Bedingungen im Laufe der Lebensdauer der Bohrung ändern.
System Seals setzt OPTIM bei all seinen maßgeschneiderten Dichtungsarbeiten ein, und das oben beschriebene BOP-/Bohrlochkopfgehäuse ist ein Beispiel für eine Anwendung mit hohen Risiken und hohen Anforderungen an die Zuverlässigkeit, bei der die Vorteile dieser Methode besonders deutlich zum Tragen kommen.
1. Abbildungen 1–6: Interne technische Analyse von System Seals (FEA-Simulation, Architektur des Modells für maschinelles Lernen und Optimierungsergebnisse für eine 232-Dichtungskonstruktion), erstellt für diese Veröffentlichung.
