A Digital Twin Development Framework for an Electrical Submersible Pump (ESP)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».