Maintenance Optimization for Subsea Pump Systems: a Contribution Based on Modelling and Comparative Study

Abstract

Undervannspumpesystemer er utsatt for høy konkurranse mellom industriaktører. Høy tilgjengelighet og lønnsomhet er viktige parametere for operatører når man kjøper undervannsproduksjonsutstyr. Implementering av den beste vedlikeholdsstrategien er et viktig aspekt når man skal sikre at disse parameterne nås.

Aker Solutions er et olje- og gasserviceselskap som leverer produksjonsutstyr til energiselskaper. De har utviklet og produsert pålitelige undervannspumper i lang tid, og er interessert i å videreutvikle vedlikeholdsstrategiene implementert for slike systemer.

Denne oppgaven tar sikte på å undersøke de nåværende vedlikeholdsmetodene som brukes av industrien for undervannspumpsystemer og å undersøke den optimale vedlikeholdsstrategien for disse.

Litteraturstudier om vedlikeholdsmetodikk og den nyeste teknologien i vedlikehold for undervannsproduksjonssystemer ble utført for å undersøke hvilke strategier og utfordringer som ble møtt av næringen. En av de største utfordringene er hvor kostbart uplanlagt intervensjon av undervannsutstyr er, og produksjonstap er den største bidragsyteren til dette. Nedetiden kan være lang på grunn av behovet for spesialiserte fartøy og servicearbeidere. Disse leies vanligvis eksterne selskaper med lange ventelister.

Et simuleringsverktøy for vedlikeholdsstrategier ble utviklet for å sammenligne flere vedlikeholdsstrategier. Dette verktøyet tar inn flere operasjons-, system- og omgivelsesdata og simulerer en livssyklus for pumpen, noe som resulterer i en gjennomsnittlig kostnad for hver vedlikeholdsstrategi. Disse resultatene blir deretter sammenlignet ved å finne den mest lønnsomme strategien.

Komponentene i systemet ble delt inn i to underklasser, de utsatt for slitasje som kan modelleres og de som ikke kunne. Nedbrytningsmodellen som brukes er den samme modellen som Aker Solutions bruker til estimering av sandslitasje på komponenter. Forventet levetid for komponentene som ikke er utsatt for sandslitasje ble modellert basert på feilratedata.

For å gjøre dette simuleringsverktøyet anvendbart for andre parametere enn de brukt i oppgaven ble det utviklet et brukergrensesnitt. Dette gjør også simuleringsverktøyet nyttig for ingeniører med lite kunnskap om vedlikeholdsmodellering og programmering.

De mest brukte vedlikeholdsstrategiene i industrien er aldersbasert vedlikehold med et femårig fornyelsesintervall, og en tilstandsbasert tilnærming kombinert med en kjør-til-ødelagt-tilnærming. Disse implementeres i simuleringsverktøyet, samt en korrigerende og en ideell vedlikeholdsstrategi for sammenligning.

Den optimale strategien er bestemt basert på kostnadene, dette avgjøres da nedetid av systemet fører til produksjonsstap, som kan oversettes til en kostnad, og kostnadene for å reparere systemet slik at det kan fortsette produksjon.

Simuleringsverktøyet er bygget på Monte Carlo-simuleringer, som simulerer flere levetider for systemet. Det ble bestemt å bruke Monte Carlo simuleringer på grunn av hvor godt det modellerer komplekse systemer med mange komponenter.

Hovedformålet med denne oppgaven var å sammenligne effektene av å implementere ulike vedlikeholdsstrategier for et undervannspumpsystem.

Flere simuleringer ble utført med forskjellige inngangsparametere, og alle resultater viste at den aldersbaserte vedlikeholdsstrategien med et femårig fornyelsesintervall er den mest økonomiske strategien. Resultatene var bare forskjellig når sandkonsentrasjonen i systemet ble doblet. Deretter viste tilstandsbasert vedlikeholdsstrategi seg å være billigere. Dette skyldtes påliteligheten av komponentene som ikke var utsatt for sandslitasje, da deres kombinerte pålitelighet var lav stopper systemet å fungere vanligvis før de tilstandsovervåkede komponentene. Derfor var et lavt fornyingsintervall for systemet mer økonomisk.

Resultatene av denne oppgaven har stor usikkerhet på grunn av slitasjemodellen og parameterene som er brukt. Nedbrytningsmodellen har en usikkerhet på rundt 50\% i resultatene. Parameterene som brukes for levetidsmodellering av komponenter, er hovedsakelig basert på data for pumper innstallert på plattformer over vann, ettersom ingen andre data var tilgjengelige.

Det opprettede simuleringsverktøyet kan forbedres og utvides ved å implementere andre strategier og nedbrytningsmodeller. Hvis virkelige driftsdata gjøres tilgjengelig kan det også gi mer realistiske resultater.

Denne oppgaven gir også en introduksjon til vedlikeholdsmodellering og optimalisering, da den presenterer relevante teorier og tilnærminger som brukes av industrien og akademia. Den gir også et rammeverk og et innblikk i hvordan man bygger et simuleringsverktøy.

Subsea pump systems are prone to high competition between industry actors. High availability and profitability are essential parameters for operators when purchasing subsea equipment. Implementation of the best maintenance strategy is an important aspect when ensuring that these parameters are reached.

Aker Solutions is an oil and gas service company that delivers production equipment to energy companies. They have been developing and manufacturing reliable subsea pumps for a long time and are interested in further developing the maintenance strategies implemented for such systems.

This thesis aims to investigate the current maintenance approaches used by the industry for subsea pump systems and to investigate the optimal maintenance strategy for these systems.

Literature studies on maintenance methodology and state of the art in subsea maintenance were performed to investigate what strategies and challenges was met by the industry. One of the biggest concerns is how costly unplanned intervention of subsea equipment is, due to the loss of production. This downtime can be lengthy due to the need for specialized vessels and operators. These are usually external companies with long waiting lists, and their service needs to be rented.

A simulation tool that compares maintenance strategies were developed. This tool takes several operation, system and environmental inputs and simulates system lifetimes, that results in an average cost for each maintenance strategy. These results are then compared to find the most economical strategy.

The components in the system were divided into two sub-classes, those prone to degradation that can be modelled and those that could not. The degradation model used is the same model Aker Solutions use for estimations on sand wear of components. The expected life of the components not prone to sand wear was modelled based on failure data.

To make this simulation tool applicable for other input parameters an interface was developed. This also makes the simulation tool usable for engineers with little knowledge of maintenance modelling and computer science.

The most commonly used maintenance strategies in the industry are age-based maintenance with a five-year renewal interval, and a condition-based approach combined with a run-to-failure approach. These are implemented into the simulation tool as well as a corrective and an ideal maintenance strategy for comparison.

The optimal strategy is decided based on its cost, this is decided as downtime of the system leads to production loss, which can be translated to a cost, and as the intervention to renew the system has a related cost.

The tool is built on a Monte Carlo simulation, that simulate several lifetimes of the system. It was decided to use Monte Carlo simulation due to how well it models complex systems with a lot of components.

The main objective of this thesis was to compare the effects of implementing different maintenance strategies for a subsea pump system.

Several simulations were performed with different input parameters, and all results showed that the age-based maintenance strategy with a five-year renewal interval is the most economical strategy. The results only differed when the sand concentration in the system was doubled. Then the condition-based maintenance strategy proved to be cheaper. This was due to the reliability of the components not prone to sand wear, as their combined reliability was low, the system usually failed before the condition monitored components. Hence, a low renewal interval was more economic.

The results of this thesis have a high uncertainty due to the degradation model and input data. The degradation model has an uncertainty of around 50\% in their results. The input data used for the lifetime modelling of components is mostly based on data for topside pumps as no other data was available.

The simulation tool created can be improved and expanded by implementing other strategies and degradation models. If supplied with real operational data, it could also give more realistic results.

This thesis also serves as an introduction to maintenance modelling and optimization, as it presents the relevant theory and approaches used by the industry and academia. It provides a framework and an insight on how to build a simulation tool.