0
Hopp til hovedinnhold

Tilstandsovervåking ved bruk av fibertau i offshore kraner

Shaun Falconer fra Fakultet for teknologi og realfag ved UiA disputerer for ph.d.-graden med avhandlingen «Condition monitoring of fibre ropes using machine learning» tirsdag 28. juni 2022. (Foto: Privat)

Forventet resultat på lang sikt er at fysikkbaserte maskinlæringsmetoder kan brukes for å forbedre både tilstandsklassifisering og beregning av gjenværende levetid for fibertau brukt i offshore løfteoperasjoner.

Shaun Falconer

Ph.d.-kandidat

Disputasen foregår på campus og digitalt. Se nederst på siden hvordan publikum kan overvære disputasen digitalt (online).

 

Shaun Falconer fra Fakultet for teknologi og realfag ved UiA disputerer for ph.d.-graden med avhandlingen «Condition monitoring of fibre ropes using machine learning» tirsdag 28. juni 2022.

Han har fulgt doktorgradsprogrammet ved Fakultet for teknologi og realfag ved UiA, med spesialisering i ingeniørvitenskap, forskningsområde mekatronikk. Doktorgradsarbeidet er finansiert av Norges forskningsråd gjennom UiAs SFI Offshore Mechatronics.

Slik oppsummerer Shaun Falconer selv avhandlingen:

Tilstandsovervåking ved bruk av fibertau i offshore kraner

Shaun Falconers forskning har dreid seg om overvåking av tilstanden til kunstfibertau som skal brukes i kraner for løft innen offshore og marin industri.

Lik styrke, men stor vektforskjell  

For en gitt diameter har fibertau og ståltau omtrent lik styrke, mens fibertau er nesten vektløse i vann, noe ståltau ikke er.

Ved å bruke lette fibertau kan en bruke mindre fartøy og kraner, og en kan i teorien nå dybder ned til 3.000 meter.

Dette representerer betydelige besparelser, både for investering og bruk.

På den annen side gir fibertau nye krav og standarder å forholde seg til med hensyn til tilstandsovervåking, vedlikehold og kriterier for når tauet må tas ut av bruk.

Behov for ny sikkerhetsstandard

Sikker og pålitelig drift er avgjørende i offshoresektoren. Eventuelle hendelser som oppstår under offshoreløfting vil ikke bare kunne gi betydelige negative økonomiske konsekvenser, men vil også kunne føre til tap av liv.

Gjeldende standarder for tilstandsovervåking av fibertau tar utgangspunkt i tau brukt til fortøyning, og er basert på manuell inspeksjon for å avgjøre når tauene må tas ut av bruk eller sertifiseres på nytt.

I tillegg til å være utviklet for annen bruk enn offshore løfting, påvirkes tilstandsovervåkingen dermed av andre faktorer som f.eks. inspektørens kunnskap og erfaring.

Her er det altså betydelig rom for utvikling av nye og forbedrede metoder.

Nye metoder utviklet ved MIL

For å bidra til å løse dette problemet er det utviklet og testet metoder for maskinsyn og temperaturovervåking av fibertau i testanlegget ved Mechatronics Innovation Lab (MIL) i Grimstad.

Metodene er brukt til å overvåke endringer i fibertauenes tilstand under tester av typen syklisk-bøy-over-skive (CBOS), som emulerer (etterligner) bruk i kraner på skip og plattformer.

Fra disse målingene er det funnet relevante indikatorer som gir mer informasjon om tilstand og gjenværende levetid for fibertauet.

I tillegg er de registrerte dataene brukt til å bygge maskinlæringsmodeller som både klassifiserer tilstanden og forutsier gjenværende levetid for fibertau under CBOS-testing.

Forventet resultat på lang sikt er at fysikkbaserte maskinlæringsmetoder kan brukes for å forbedre både tilstandsklassifisering og beregning av gjenværende levetid for fibertau brukt i offshore løfteoperasjoner.

Disputasfakta

Prøveforelesning og disputas finner sted i Auditorium C2 040, Campus Grimstad og digitalt i konferanseprogrammet Zoom (lenke under).

Disputasen blir ledet dekan Michael Rygaard Hansen, Fakultet for teknologi og realfag, Universitetet i Agder.

Prøveforelesning tirsdag 28. juni kl 10:15
Disputas tirsdag 28. juni kl 12:15

 

Oppgitt emne for prøveforelesning«Practical means to extend the remaining work life of ropes for lifting and mooring applications»

Tittel på avhandling«Condition monitoring of fibre ropes using machine learning»

Søk etter avhandlingen i AURA - Agder University Research Archive, som er et digitalt arkiv for vitenskapelige artikler, avhandlinger og masteroppgaver fra ansatte og studenter ved Universitetet i Agder. AURA blir jevnlig oppdatert.

Avhandlingen er tilgjengelig her:
https://uia.brage.unit.no/uia-xmlui/handle/11250/2998488

 

KandidatenShaun Falconer (1991, Glasgow, Scotland) MEng Mechanical Engineering with Aeronautics, University of Glasgow, Scotland (2014). I dag arbeider han som Pipe System Design Engineer at NOV Flexibles Danmark.

Opponenter:

Førsteopponent: Professor Vilmar Æsøy, Institutt for havromsoperasjoner og byggteknikk, NTNU

Annenopponent: Professor Robert Schulz, Institut für Fördertechnik und Logistik, Universität Stuttgart, Tyskland

Bedømmelseskomitéen er ledet av førsteamanuensis Dmitry Vysochinskiy, Universitetet i Agder

Veiledere i doktorgradsarbeidet var professor Geir Grasmo, Universitetet i Agder (hovedveileder) og seniorforsker Ellen Nordgård-Hansen, NORCE (medveileder)

Opponent ex auditorio:

Disputasleder inviterer til spørsmål ex auditorio i innledningen i disputasen Tidsfrist for å stille spørsmål er senest i løpet av pausen mellom opponentene. Den som stiller spørsmål bør ha lest avhandlingen. Kontaktpersonens e-post er tilgjengelig i chat-funksjonen under disputasen, og spørsmål ex auditorio fra online publikum kan sendes til Emma Elisabeth Horneman på e-post emma.e.horneman@uia.no  Ved spørsmål ex auditorio fra salen henvender spørsmålsstiller seg til disputasleder senest i pausen mellom opponentene