'Norwegian University of Science and Technology (NTNU) Library'
Abstract
I denne master oppgaven er det presentert et rammeverk for digital tvilling for fiskeoppdrettsanlegg ved å bruke numerisk simulering, maskin læring og sensor data. De numeriske simuleringene er utført med programvaren FhSim som er utarbeidet ved SINTEF Ocean. Fiskeoppdrettsanlegget som er simulert i FhSim er CAC prosjektet til MOWI. Maskin lærings algoritmen som er brukt er XGBoost. Med FhSim ble det gjennomført 640 simuleringer i denne master oppgaven. Ved å trene maskinlæringsmodellen med denne resultatdataen fra FhSim har det vært mulig å spå fortøyningskreftene i tøylene i fiskeoppdrettsanlegget. Nøyaktighetsgraden på maskinlæringsmodellen har variert, men med en trening/testing data split på 80/20 i XGBoost var den gjennomsnittlige usikkerheten på 0.5%. Oppgaven foreslår videre hvordan dette rammeverket for digital tvilling kan videreutvikles til å utarbeide en nøyaktig digital tvilling modell. Dette forutsetter da at maskinlæringsmodellen kan trenes med mer data generert med FhSim. Da kan denne digitale tvillingen brukes til å kartlegge slitasje av strukturelle komponenter i fiskeoppdrettsanlegget slik at ulykker eller unødvendig utskifting av komponenter unngås
