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Enregistrement W4392963434 · doi:10.47852/bonviewaaes42022009

A Digital Twin Development Framework for an Electrical Submersible Pump (ESP)

2024· article· en· W4392963434 sur OpenAlex
Mihiran Galagedarage Don, Sampath Liyanarachchi, Thumeera R. Wanasinghe

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueArchives of Advanced Engineering Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMemorial University of Newfoundland
Mots-clésMultiphysicsStatorTransient (computer programming)Rotor (electric)Heat transferPredictive maintenanceTime domainMechanical engineeringEngineeringComputer scienceMechanicsReliability engineeringStructural engineeringFinite element methodPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Premature failure of a subsystem can be critical for an industrial cyber-physical system (CPS). A digital twin (DT)-assisted predictive maintenance procedure can reduce the risk of costly unplanned maintenance. This study presents a generalized DT development framework for an electrical submersible pump (ESP) that can assist in predictive maintenance. The framework is applied on a single-phase ESP as a proof of concept. The maximum winding temperature of the selected ESP is simulated using a multiphysics simulation tool with transient electromagnetic and transient heat transfer solvers. The simulation parameters were refined using data captured through an ESP free-run experiment. Simulating the total energy loss in the ESP stator and rotor and the transfer of heat from the outer fluid domain facilitates a relationship between the measurable external temperature and the maximum temperature in the stator winding. Following a design of experiment approach, a series of simulations were run to establish a statistical model for the winding temperature in terms of the fluid temperature, the time duration a particular temperature was persistent, and the initial maximum stator winding temperature. As the instantaneous maximum stator winding temperature is related to the remaining useful lifetime, it was shown using a case study that the proposed framework can prognosticate the ESP failure, assisting effective decision-making for predictive maintenance of a CPS. Received: 5 November 2023 | Revised: 5 February 2024 | Accepted: 8 March 2024 Conflicts of Interest The authors declare that they have no conflicts of interest to this work. Data Availability Statement The information/data required for reproducing the results is already presented in the manuscript. Author Contribution Statement Mihiran Galagedarage Don: Conceptualization, Methodology, Software, Formal analysis, Data curation, Writing - original draft, Visualization, Project administration. Sampath Liyanarachchi: Investigation, Writing - review & editing. Thumeera R. Wanasinghe: Conceptualization, Methodology, Software, Validation, Resources, Writing - review & editing, Supervision, Project administration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle