You're welcome

to attend the public defense of my MSc thesis on wind turbine anomaly detection and prognostics.

Presented by Rami Sahtout

Join me or watch the recording

Time

08:45 – 11:00

  1. 08:45 – 09:00Welcome and introduction
  2. 09:00 – 09:30Public presentation
  3. 09:30 – 10:30Defense with the assessment committee
  4. 10:30 – 10:45Deliberation by the assessment committee
  5. 10:45 – 11:00Diploma conferral

Recording

Can't make it in person?

Recording will be made available here

What the thesis is about

A framework that alerts wind farm operators to failing components in offshore wind turbines and estimates their remaining useful life, based on signals from sensors.

Motivation

Main­te­nance and op­er­a­tions ac­count for 25–30% of an off­shore tur­bine's to­tal life­time cost. Ef­fi­cient plan­ning of re­pair trips is cru­cial, as they de­pend on weath­er win­dows, and ves­sel and crew avail­abil­i­ty. Ear­ly warn­ings al­low for bet­ter plan­ning.

Approach

Two mod­els work in par­al­lel. The first mod­el de­tects which com­po­nent is fail­ing. The sec­ond mod­el es­ti­mates the re­main­ing use­ful life of the fail­ing com­po­nent.

Outcome

Test­ed on lim­it­ed avail­able data, the de­tec­tion mod­el raised alarms for all fail­ures, but showed high false alarm rates. The re­main­ing use­ful life mod­el was far less ac­cu­rate on held-out fail­ures than on train­ing data, high­light­ing in­suf­fi­cient gen­er­al­iza­tion.

يُشَرِّفُنِي حُضُورُكُمْ

المناقشة العلنية لرسالة الماجستير حول كشف الأخطاء التقنية والتنبؤ بالأعطال في توربينات الرياح.

تقديم رامي سحتوت

انضموا إليّ أو شاهدوا التسجيل

الوقت

08:45 – 11:00

  1. 08:45 – 09:00الترحيب والمقدّمة
  2. 09:00 – 09:30العرض التقديمي العلني
  3. 09:30 – 10:30المناقشة مع لجنة التقييم
  4. 10:30 – 10:45مداولة لجنة التقييم
  5. 10:45 – 11:00منح الشهادة

التسجيل

لا يمكنكم الحضور شخصيًا؟

سيُتاح التسجيل هنا

موضوع الرسالة

إطار عمل ينبّه مشغّلي مزارع الرياح إلى المكوّنات الآخذة في التعطّل في توربينات الرياح البحرية ويقدّر عمرها المفيد المتبقي، بالاعتماد على إشارات المستشعرات.

الدافع

تشكّل الصيانة والتشغيل 25-30٪ من إجمالي تكلفة التوربين البحري على مدى عمره. ويُعدّ التخطيط الفعّال لرحلات الإصلاح أمرًا بالغ الأهمية، إذ تعتمد على فترات الطقس الملائم وتوفّر السفن والطواقم. وتتيح الإنذارات المبكرة تخطيطًا أكثر كفاءة.

المنهجية

طُوِّرَ نموذجان؛ كي يعملا بالتوازي. يكشف النموذج الأول عن تعطّل أي مكون. أما النموذج الثاني، فيقدّر العمر المتبقي للمكون المتعطّل.

النتيجة

عند الاختبار على البيانات المحدودة المتاحة، أطلق نموذج الكشف إنذارات لجميع الأعطال، لكنه أظهر معدلات مرتفعة من الإنذارات الخاطئة. وكان نموذج العمر المفيد المتبقي أقل دقة بكثير على الأعطال التي حُجبت عنه أثناء التدريب منه على بيانات التدريب، ما يبرز ضعف قدرته على التعميم.

أسئلة؟ راسلوني على Ramisahtout@gmail.com

صُنع باستخدام Astro (يُفتح في علامة تبويب جديدة)

U bent welkom

bij de openbare verdediging van mijn MSc-thesis over afwijkingsdetectie en prognostiek voor windturbines.

Gepresenteerd door Rami Sahtout

Kom langs of bekijk de opname

Tijd

08:45 – 11:00

  1. 08:45 – 09:00Welkomst en inleiding
  2. 09:00 – 09:30Openbare presentatie
  3. 09:30 – 10:30Verdediging tegenover de beoordelingscommissie
  4. 10:30 – 10:45Overleg van de beoordelingscommissie
  5. 10:45 – 11:00Diploma-uitreiking

Opname

Kunt u er niet bij zijn?

De opname wordt hier beschikbaar gemaakt

Waar de thesis over gaat

Een systeem dat windparkbeheerders alarmeert bij falende componenten in windturbines aan zee en hun resterende levensduur inschat, op basis van sensorsignalen.

De motivatie

On­der­houd en be­drijfs­voe­ring ma­ken 25-30% uit van de to­ta­le le­vens­duur­kos­ten van een tur­bi­ne aan zee. Ef­fi­ci­ën­te plan­ning van re­pa­ra­tie­toch­ten is cru­ci­aal, om­dat die af­han­gen van weers­om­stan­dig­he­den en de be­schik­baar­heid van sche­pen en be­man­ning. Vroe­ge waar­schu­win­gen ma­ken ef­fi­ci­ën­te­re plan­ning mo­ge­lijk.

De aanpak

Twee mo­del­len wer­ken naast el­kaar. Het eer­ste mo­del de­tec­teert wel­ke com­po­nent faalt. Het twee­de mo­del schat de res­te­ren­de nut­ti­ge le­vens­duur van de fa­len­de com­po­nent.

De uitkomst

Ge­test op de be­perk­te be­schik­ba­re data, sloeg het de­tec­tie­mo­del bij alle sto­rin­gen alarm, maar liet het een hoog per­cen­ta­ge val­se alar­men zien. Het mo­del voor het in­schat­ten van de res­te­ren­de nut­ti­ge le­vens­duur was veel min­der nauw­keu­rig op ach­ter­ge­hou­den sto­rin­gen dan op de trai­nings­da­ta, wat wijst op on­vol­doen­de ge­ne­ra­li­sa­tie­ver­mo­gen.