Ein Steigrohrsystem für Unterwasserbohrungen dient bei der Offshore-Exploration als Verbindung zwischen dem Bohrschiff und dem Unterwasserbohrloch. Es handelt sich um ein komplexes, strukturelles Unterwasserrohrleitungssystem, das üblicherweise aus 23 bis 27 Meter langen Verbindungsstücken besteht, die in der Regel sequenziell montiert werden, bis sie den Bohrlochkopf erreichen, der sich mitunter in Wassertiefen von über 3.000 Metern befindet.
Im Rahmen eines Rezertifizierungsprojekts für ein Steigleitungssystem zur Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ergaben Inspektionsergebnisse deutliche Hinweise auf einen beschleunigten Korrosionsprozess. Die Korrosionsraten von Kohlenstoffstahl in Meerwasseranwendungen liegen üblicherweise bei 0,1–0,4 mm pro Jahr. Die Inspektionsdaten zeigten lokale Korrosionsraten von über 4 mm pro Jahr. Dreißig Steigleitungsverbindungen wurden vollständig demontiert und inspiziert. 65 Steigleitungsverbindungen waren jedoch nicht zugänglich, da sie sich offshore befanden und bereits in Betrieb waren. Um die Betriebsrisiken zu quantifizieren und die Wahrscheinlichkeit der Nichteinhaltung der geltenden Vorschriften abzuschätzen, war es dringend erforderlich, die Korrosionsdaten der 30 inspizierten Einheiten auf die 65 nicht zugänglichen Einheiten zu extrapolieren.
Die Datenverteilungen einer Stichprobe von 30 Steigleitungsverbindungen wurden für Monte-Carlo-Simulationen verwendet. Dabei kamen Transfergleichungen zum Einsatz, die mithilfe eines Versuchsdesigns für schnelles, flexibles Füllen (Fast Flexible Filling Design DOE) modelliert wurden. Die Ergebnisse dieser Simulationen zeigten, dass das Risiko der Nichteinhaltung bei maximaler Auslastung des Systems inakzeptabel war. Bereits eine geringfügige Reduzierung des Druckniveaus in den Rohrleitungen senkte das Risiko jedoch auf ein akzeptables Niveau.
Hallo, mein Name ist David Skaarsjö. Ich stamme ursprünglich aus Schweden. Seit zehn Jahren lebe und arbeite ich in Brasilien. Ich leite ein Ingenieurteam in unserem brasilianischen Büro bei HMH. Heute präsentiere ich Ihnen eine Fallstudie zu einem unserer Projekte. Zunächst möchte ich Ihnen das Unternehmen vorstellen. Anschließend gehen wir auf das Problem und seine Definition, den Hintergrund, die angewandten Prozesse und Methoden sowie unsere Schlussfolgerungen ein.
HMH ist ein relativ junges Unternehmen. Es wurde zwar erst 2021 gegründet, blickt aber auf 125 Jahre Erfahrung mit zahlreichen renommierten Unternehmen verschiedener Branchen zurück. Beispiele hierfür sind Baker Hughes, MHWirth, Aker Solutions und GE Oil and Gas. Auch die meisten unserer Produkte stammen von [unverständlich 00:00:53], MH und [unverständlich 00:00:55]. Wir liefern Ausrüstung für die Offshore-Bohrindustrie sowie für die Bau- und Bergbaubranche. Unser Angebot umfasst die komplette Ausrüstung für Offshore-Bohrungen, inklusive Top-Side-Anlagen mit Top Drives (der Bohrmaschine selbst), Bohrmeißelantrieb, Schlammaufbereitungssystemen, Schlammpumpen, Druckregelungssystemen wie Blowout-Preventern (BOPs) und Bohrlochkopfverbindern. Zwischen dem Schiff und dem Meeresboden, wo sich der BOP befindet, kommt das sogenannte Riser-System zum Einsatz. In dieser Präsentation werden die für diese Anlagen benötigten Produkte vorgestellt.
Ein Steigrohr ist im Grunde ein Rohrleitungssystem für Tiefseebohrungen. Es verbindet das Bohrschiff mit dem Blowout-Preventer (BOP) am Meeresboden. Es besteht aus mehreren Verbindungsstücken. Diese sind üblicherweise 23 bis 27 Meter lang und werden in einer Reihe montiert, bis eine Tiefe von etwa 3.000 Metern erreicht ist. Das komplette System wiegt etwa 2.000 bis 3.000 Tonnen und ist somit ein recht großes System. Jedes Verbindungsstück besteht aus verschiedenen Leitungen. Im Zentrum befindet sich die Hauptleitung, durch die das Bohrgut [unverständlich 00:02:14] und die Werkzeuge in das Bohrloch eingeführt werden. Hinzu kommen Hydraulikleitungen zur Druckversorgung der Unterwasserausrüstung, Drossel- und Killleitungen zur Bohrlochkontrolle sowie die Boosterleitung, die den Spülungsfluss durch den Handler des Steigrohrs zurück zur Bohrinsel verstärkt. Es verfügt außerdem über weibliche und männliche Anschlüsse an beiden Seiten. In dieser Präsentation konzentriere ich mich auf die Hauptleitung, obwohl im Rahmen dieser Untersuchung alle Leitungen geprüft wurden.
Aber die Hauptlinie war die wichtigste, und außerdem musste die Präsentation im vorgegebenen Rahmen bleiben.
Der Berstlastfall war für die Hauptleitung maßgeblich, und genau diesen haben wir bewertet. Der typische Durchmesser der Hauptleitung beträgt etwa 21 Zoll bei einer Wandstärke von 0,75 bis 1 Zoll. Hintergrund ist folgender: Wir haben das Projekt für einen Kunden durchgeführt und dabei 30 Steigleitungsverbindungen an Land inspiziert. Während der Inspektion stellten wir Anzeichen von galvanischer Korrosion fest, wobei wir einen Materialverlust von etwa 4 Millimetern pro Jahr maßen. Alle diese Mängel wurden anhand von Berechnungen bewertet, einige lagen jedoch an den Grenzwerten, obwohl sie genehmigt waren. Das gesamte Steigleitungssystem besteht aus 95 Verbindungen. 65 dieser Verbindungen befanden sich offshore auf dem Schiff. Sie konnten nicht inspiziert werden, und es stellte sich die Frage nach dem Zustand dieser 65 Steigleitungsverbindungen und wie wir eine technische Aussage über ihren Zustand treffen können. Die Antwort darauf sind im Wesentlichen statistische Daten. Da habe ich mich in diese Materie vertieft und angefangen zu analysieren, wie das, was wir an den 30 Gelenken gefunden haben, auf die 65 Gelenke angewendet werden kann, zu denen wir keinen Zugang haben.
Das hier verwendete Verfahren ist recht einfach. Wir erfassen die Daten der 30 zugänglichen Verbindungen. Wir führen Screenings durch, prüfen auf Korrelationen und Wechselwirkungen und identifizieren Verteilungen. Basierend auf deterministischen Berechnungen haben wir das DOE-Design erstellt, um ein mathematisches Modell zu entwickeln. Mithilfe dieses Modells und der Verteilungen führen wir Monte-Carlo-Simulationen durch und ermitteln die Wahrscheinlichkeiten für Nichteinhaltung. Im ersten Schritt haben wir Daten mit traditionellen Methoden wie Messungen und Sichtprüfungen erfasst. Alle Daten, einschließlich der Betriebsdaten für jede Verbindung, haben wir in eine Datentabelle in JMP eingegeben. Mit dem Graph Builder erhalten wir einen guten Überblick. In diesem Diagramm ist jede Steigrohrverbindung dargestellt. Auf der unteren X-Achse ist die Drehposition in Grad angegeben, die Position entlang des Rohrs. Jeder Punkt repräsentiert einen bestimmten Korrosionsschaden, dargestellt durch Tiefe, Größe und die Farben der verschiedenen Linien am Steigrohr. Wir führen das Screening durch, um Korrelationen zu prüfen.
Wir verwendeten die Korrelationsmatrix, eine einfaktorielle Varianzanalyse (ANOVA) und nichtparametrische Vergleiche, wenn die Varianzen ungleich waren. Wir erzielten einige Ergebnisse. Einige dieser Ergebnisse sind deterministisch und stehen nicht im Zusammenhang mit dem eigentlichen Problem, andere wiederum erforderten eine gesonderte Behandlung in den Simulationen.
Im Allgemeinen wurde die Hypothese bestätigt, dass der Korrosionsprozess stark zufällig verläuft. Er hängt im Wesentlichen von Faktoren wie dem zufälligen elektrischen Kontakt, dem Ort und dem Zeitpunkt des Auftretens von Beschichtungsschäden ab. Die zu verfolgenden Verteilungen stammten aus dem für die Berechnung verwendeten Code von DNV (Corroded Pipelines), mit dem Korrosionsschäden an Rohrleitungen bewertet werden können. Typische Variablen sind die Wandstärke, die Ausdehnung der Korrosionsgrube, das Ausmaß des Schadens, der Materialverlust sowie die Nähe zu anderen Schäden. Letzteres erwies sich letztendlich als sehr bedeutsam, wie Sie später in der Präsentation sehen werden. Die Verteilungen wurden mithilfe von JMP und der dortigen Verteilungsplattform ermittelt. CFD-Diagramme waren ein gutes Werkzeug, um die Übereinstimmung der ermittelten Verteilung mit der empirischen Verteilung zu überprüfen. Es wurden viele verschiedene Verteilungen geprüft und gefunden, weshalb wir in allen Schritten sehr sorgfältig vorgehen mussten, um eine konservative Vorgehensweise zu gewährleisten.
Zum Beispiel hatten wir hier diesen Fall, nämlich die Position der Korrosionsschäden, die nicht der Normalverteilung entspricht, aber dafür gibt es natürliche Erklärungen, da einige Bereiche des Steigrohrs beschädigt sind und andere nicht.
Wir haben das Versuchsdesign (DOE) so konzipiert, dass die hier vorliegende Antwort im Wesentlichen das Ergebnis der deterministischen Berechnung darstellt. Wir verwenden das flexible Schnellfülldesign. Es ist im Wesentlichen darauf ausgelegt, die Abdeckung des Designraums zu optimieren und die Anzahl der Runden zu minimieren. Die kontinuierlichen Faktoren, die wir für die Wandstärke im Inneren der Korrosionsgrube verwenden (d. h. die verbleibende Wandstärke nach Materialabtrag durch Korrosion), die maximale Schadensausdehnung (d. h. die Größe des Korrosionsareals) sowie die umgebende, nicht betroffene Wandstärke des Rohrs, werden berücksichtigt. Die Faktorstufen werden anhand der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen aus den Inspektionsergebnissen definiert. Diese wurden leicht erweitert, um auch seltene Ereignisse zu erfassen und eine hohe Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Mit dem Graph Builder wurde die Dichtefunktion zur Überprüfung der Abdeckung verwendet. Dies war für mich als Ingenieur ein sehr hilfreiches Werkzeug, um Bereiche mit unzureichender Abdeckung zu identifizieren und deren kritische Relevanz zu bestimmen. Die Antwort ist, wie bereits erwähnt, das Ergebnis der deterministischen Berechnung und entspricht im Wesentlichen der zulässigen Auslastung.
Wir führten die Versuchsplanung (DOE) durch. Dabei wurden alle deterministischen Berechnungen für die verschiedenen Läufe durchgeführt. Das angepasste Gaußprozessmodell zeigte eine sehr gute Übereinstimmung mit den Berechnungsergebnissen. Die Ergebnisse zeigten, dass die Wandstärke im umgebenden Bereich den größten Einfluss auf das Hauptrohr hatte. Die Schadensausbreitung erwies sich als am wenigsten einflussreich. Die Wechselwirkung zwischen Wandstärke im Bereich der Schadstelle und Schadensausbreitung dominierte jedoch mit 16,5 %. Diese Wechselwirkung musste selbstverständlich im Modell berücksichtigt werden, da hier zahlreiche Wechselwirkungen auftreten. Die Monte-Carlo-Simulation wurde durchgeführt, indem die Vorhersageformel aus dem Gaußprozessmodell in die DOE-Tabelle kopiert und die Verteilungen für die verschiedenen Faktoren basierend auf der bei der Inspektion ermittelten Verteilung generiert wurden. Daraus ergab sich dann die Vorhersage der zulässigen Auslastung für jeden der hier dargestellten Schäden. Wir haben dieser Tabelle außerdem weitere Informationen hinzugefügt. Ein besonderes Highlight war die Simulation einer Zahl basierend auf einer Zufallszahlenverteilung.
Wir haben jeder Rohrverbindung eine Zahl zwischen 1 und 285 zugeordnet. Im Rahmen unserer Untersuchung ermitteln wir, wie viele Vertiefungen pro Verbindung vorhanden sind. Wir haben festgestellt, dass ein Durchschnitt von sieben Vertiefungen pro Verbindung ein sehr konservativer Wert ist. Diesen Wert verwenden wir und wenden ihn im Prinzip auf jedes Rohr an.
Wenn wir das Ganze nochmals durchgehen, können wir die verschiedenen Korrosionsstellen an diesen 285 Verbindungen darstellen. Hier unten sehen Sie jede einzelne Verbindung und hier die Position der Schäden entlang des Rohrs. Man erkennt, dass die Binomialverteilung dazu führt, dass sich Cluster bilden, in denen die Wahrscheinlichkeit für Korrosion höher ist und die Schäden näher beieinander liegen. Wir haben alle einzelnen Schäden mithilfe einer Fähigkeitsanalyse untersucht und festgestellt, dass die Wahrscheinlichkeit, die zulässige Nutzung für jeden einzelnen Schaden zu überschreiten, extrem gering ist. Das bedeutet, dass wir nahe beieinander liegende Schäden gemäß der Norm zusammenfassen müssen, was wir auch getan haben. Bei der Untersuchung fanden wir 177 Fälle. Hier ist ein Beispiel: 177 dieser Fälle der Hauptleitung mussten zusammengefasst werden, weil sie die Abstandsvorgaben zwischen den Defekten nicht erfüllten. Diese 177 Fälle wurden neu modelliert. Sie erhielten eine neue Ausdehnung, eine neue Tiefe und eine neue Wandstärke um das Rohr herum.
Wir verwenden dieselbe Vorhersageformel, um neue Wahrscheinlichkeiten und neue Verteilungen zu generieren.
Anhand dieser Verteilungen nutzen wir eine Fähigkeitsanalyse, um die Wahrscheinlichkeit einer Überschreitung der Auslastungswerte von 1, 1,1, 1,2 bis 1,5 zu ermitteln. Dadurch lässt sich die Wahrscheinlichkeit für jede dieser Überschreitungen grafisch darstellen. Interessant ist der nächste Schritt: Bei der Extrapolation auf das Gesamtsystem müssen wir von einem einzelnen Defekt ausgehen und dessen Auswirkungen kombinieren. Wir betrachten zunächst eine einzelne Verbindung, da jede Verbindung mehrere Rohre umfasst, und anschließend 65 Verbindungen. Dies geschieht mithilfe einer Produktregel, die auf unabhängigen Ereignissen basiert. Besonders interessant ist dabei der lineare Zusammenhang zwischen Auslastung und Rohrdruck. Das bedeutet, dass wir anstelle der Auslastung auf der X-Achse den Druck auf der Y-Achse abtragen und die Wahrscheinlichkeit einer Nichteinhaltung auf der Y-Achse darstellen können. Wir haben festgestellt, dass die Hauptleitung die Wahrscheinlichkeit einer Nichteinhaltung bis zu einem Druck von etwa 3.950 PSI maßgeblich beeinflusst.
Darunter, selbst wenn wir den Hauptleitungsdruck reduzieren, erzielen wir keinen großen Effekt auf die Wahrscheinlichkeit der Nichteinhaltung.
Wir müssen den Druck in der Drossel- und Notabschaltleitung reduzieren. Die rote Linie zeigt den Druck in dieser Leitung. Wenn dieser um etwa 30 % reduziert wird, sinkt auch der Druck in der Hauptleitung logarithmisch-linear. Daraus lässt sich schließen, dass wir mithilfe der JMP-Analyse das Risiko für den Kunden quantifizieren konnten. Durch eine Reduzierung des Drucks in der Drossel- und Notabschaltleitung um 10 % und in der Hauptleitung um 30 % sind die Risiken akzeptabel. Da die geplanten Betriebsabläufe mit einem geringeren Druck ablaufen, ergeben sich keine betrieblichen Auswirkungen für den Kunden. Dadurch gewinnen wir mehr Zeit für die Problembehebung und vermeiden wochenlange Ausfallzeiten für unseren Kunden.
Danke schön.
