Nye analysemetodar for datasystem kan hindre driftsstans i offshoreindustrien og spare tid og pengar.

Luis Miguel López Ramos har utvikla ein metode for dataanalyse der ein algoritme spår framtidig åtferd i eit system basert på tidligare åtferd.

Algoritmen, som er ei oppskrift eller ei fullstendig beskriving av framgangsmåten for løysning av ei oppgåve, kan rekne seg fram til når og kor det kan oppstå uventa endringar.

Han er postdoktor ved Universitetet i Agder der han forskar på signal- og databehandling ved eit senter for forskingsdriven innovasjon. Senteret, SFI Offshore Mechatronics, arbeider mellom anna med robotisering, automatisering, dataanalyse og systemovervaking for offshoreindustrien.

– Informasjonen vi får ved å føresjå åtferd til ei tidsrekke av datasignala kan gi enkle og forståelege forklaringar på komplekse fenomen på olje- og gassplattformer, seier López Ramos.

Han forklarer at analysemetoden kan oppdage samanhengar i data som ein kanskje ikkje ville ha oppdaga med ein tradisjonell framgangsmåte.

Datasystem i offshoreindustrien er utstyrt med sensorar som kontinuerleg overvaker variablar som trykk, temperatur og kor mykje olje som flyt gjennom røyra. Det er likevel ikkje lett å vite korleis slike svært komplekse system vil oppføre seg på eit gitt tidspunkt.

Metodane hans er generelle, og ikkje spesialtilpassa for olje- og gassindustrien. I framtida kan algoritmane kome til nytte i fleire sektorar. Mellom anna kan dei bli brukte innan helsesektoren ved behandling av pasientar.

López Ramos vil drive grunnforsking på matematisk modellering i to år til. Han håper at forskinga hans kan legge grunnlag for andre typar metodar for å analysere data.

Les meir om prosjektet på nettsidene til Universitetet i Agder