对全球所有基础设施和社会维护行业而言,成功应对全球能源供应至关重要。能源生产和分配涉及许多行业,这些行业目前面临的主要挑战均与生产率、持续性、安全性和可靠性有关。

在能源和电力领域,我们的客户需要迎接各种日益严峻的挑战,从解决安全、环境和可持续性问题,到应对财务风险和更高的技术要求。公司必须遵守日趋复杂的法规要求并提高运营业绩。要解决这些问题必须依赖于专用工程建模方法,并且要准确地应对生产和运输装置的操作事故和意外。因此,高效仿真建模是保持竞争力的关键。而高效仿真建模亟需高水平创新。

我们为能源行业打造的解决方案

能源创造和供应企业正面临两难抉择:是追求创新并承担业务中断风险,还是坚守平稳运行却与无法满足当今发展趋势的流程?冒险实施数字化能带来可靠的价值和投资回报率吗?ESI 非常了解这些挑战,致力于帮助从传统能源到可再生能源的能源技术制造商和运营商运用正确的数字工具,信心满满地进行创新和高效运营。

能源行业的制造商、分销商和供应商使用 ESI 的解决方案进行设备“完工”和“运营”建模,以评估性能、优化维护计划和拆除老旧设备。ESI 拥有 30 多年的能源行业相关经验,从石油和天然气到核能和风力发电领域均有涉猎,其广泛的软件套件能够解决多学科问题,满足这个多面行业的严格要求。

通过数字化转型增强核安全

在规划期间即证明运营安全性和设施稳健性:多学科组件和系统建模,记录对核安全标准和法规的遵从性,评估性能并预测核电厂使用寿命。

石油和天然气行业的设计性能和完整性评估

预测极端条件下的设备性能,以减少石油和天然气行业的停运和维修成本。ESI 提供虚拟工程方法,包括准确预测工作负载和意外负载、性能评估、包含组件制造影响的完整性评估。 

风车开发和虚拟测试技术

预测机械设备性能和风险,优化风车组件的制造工艺。在确保高性能水平的同时,实现最佳的风力发电机运行状况监控,并降低运营和维护成本。

在确保高性能水平的同时实现最佳的风力发电机运行状况监控,并降低运营和维护成本,仍然是风电场面临的最大挑战。如今,新方法可以解决遗留问题(如数据可用性、代表性和物理行为),并解决每个风电场的具体问题。

在此网络研讨会中,我们重点介绍将基于物理的模型与数据分析和机器学习相结合会如何丰富风力发电机监控,并为风电场业主的预防性维护策略开辟新领域。

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All over the world, suppliers, manufacturers and engineering partners use ESI solutions for designing and optimizing energy systems, e.g. ABB Automation, Aker Solutions, Caterpillar Energy Solutions, Eaton Industries, EDF, E.ON Energy Research Center (RWTH Aachen), Framatome, Fuji Electric, GE Jenbacher, Mitsubishi Electric, Mitsubishi Hitachi Power Systems, NEC, Robert Bosch, Siemens, SKF, Vaillant, VEOLIA or Voith Hydro...