AMNYTT amnytt.no 4/2025 | Page 12

Andritz samarbeider med Software Competence Center Hagenberg( SCCH) for å optimalisere den hydrauliske utviklingen av turbiner ved hjelp av KI-teknikker og digitalisering i et felles forskningsprosjekt.

Forskningsfokuset AIPRA( AI-assisted prescriptive analytics) undersøker hvordan KI-teknikker kan støtte hydraulisk utvikling av turbiner i alle trinn av FoU-prosessen. Det er viktig for Andritz at samarbeidet dekker alle faser av forsknings- og utviklingsprosessen, fra design av hydraulikk og turbinkomponenter til modelltesting av vannkraftturbinene i testanlegget. Ved å forutsi den hydrauliske oppførselen til turbinkomponenter kan hydrauliske designere utnytte eksisterende designkunnskap for å akselerere designprosessen. Forsterkningslæringsmetoder brukes også til å støtte optimalisering av hydraulisk design.

Avviksdeteksjon i laboratorietester Under laboratoriemodelltester er det kritisk å identifisere feil eller avvik i de store mengdene målte data, som effektivitet, dreiemoment og trykkpulseringer. Dette vil akselerere testfasen, som normalt tar flere uker, og forbedre forståelsen av kritiske parametere ved å identifisere korrelasjoner mellom geometriske parametere, driftsdata og hydrauliske ytelsesdata. Måledata fra laboratoriemodelltester danner grunnlaget for prediktiv modellering og dyp læringsanalyse. Et sentralt mål med prosjektet er å automatisk konvertere 2D-tegninger av hydrauliske komponenter til 3D-modeller. Denne innovasjonen akselererer ikke bare den innledende fasen av alle prosjekter, men minimerer også feil. Resultatene fra dette prosjektet kan også overføres til andre forretningsområder i Andritz der digitalisering spiller en rolle.

3D-representasjon av et pumpeturbinmaskinsett med motorgenerator, pumpeturbin og inntaksventil.