SNOLAB
SNOLAB zentralisiert seine wissenschaftlichen Daten mit AVEVA PI System
SNOLAB ist eines der tiefsten Labore der Welt und liegt 2 km unter der Erde in der Vale-Creighton-Mine im Sudbury-Becken in Kanada, wo Wissenschaftler bahnbrechende Experimente in der Astroteilchenphysik durchführen, um die Geheimnisse der Dunklen Materie zu entschlüsseln. Das Labor hatte mit mangelnder Transparenz über seine Betriebsdaten zu kämpfen, mehrere Data Lakes verhinderten eine proaktive Ermittlung des Wartungsbedarfs, und für äußerst empfindliche Experimente war eine unterbrechungsfreie Stromversorgung erforderlich. Die Einführung von AVEVA PI System, ergänzt durch AVEVA PI Vision und AVEVA Predictive Analytics, ermöglichte es, die Data Lakes zu vereinheitlichen und die Millionen von der Infrastruktur erzeugten Datenpunkte zu strukturieren. Die Vorteile sind beträchtlich: 66 % geringere Infrastrukturkosten, robuste Werkzeuge für Ursachenanalysen und die Möglichkeit für die Wissenschaftler, ihre Experimente selbstständig und aus der Ferne zu überwachen – was die Kontinuität der Forschung in dieser einzigartigen unterirdischen Umgebung sichert.
Die integrierten AVEVA-Softwareprodukte
FAQ
Wie unterstützt AVEVA PI System die Erforschung dunkler Materie in einem Untergrundlabor?
SNOLAB ist eines der tiefsten Labore der Welt und befindet sich 2 km unter der Erde in der Vale-Creighton-Mine in Kanada. AVEVA PI System, PI Vision und Predictive Analytics übernehmen dort die Überwachung der Infrastruktur, die für äußerst empfindliche Experimente der Astroteilchenphysik unverzichtbar ist. Jede Stromunterbrechung oder Umweltstörung kann monatelange Messungen gefährden. Die Plattform überwacht kontinuierlich Millionen von Datenpunkten, um stabile Bedingungen zu gewährleisten, und unterstützt so die wissenschaftliche Suche nach Dunkler Materie und das Verständnis des Universums.
Wie lassen sich die Infrastrukturkosten eines wissenschaftlichen Labors um 66 % senken?
SNOLAB hat seine Infrastrukturkosten um 66 % gesenkt, indem es mehrere fragmentierte Data Lakes mit AVEVA PI System zusammengeführt hat. Vor der Einführung waren die Betriebsdaten über Anwendungssilos verteilt, die die Kosten für Speicherung, Wartung und Lizenzen vervielfachten. Die zentrale Plattform rationalisiert die Architektur und vereinfacht die Administration. Für ein Forschungslabor mit knappem Budget setzt diese massive Einsparung finanzielle Mittel frei, die direkt den wissenschaftlichen Programmen zugutekommen.
Wie hilft AVEVA Predictive Analytics, Ausfälle in einer kritischen Untergrundumgebung zu vermeiden?
In einem Labor 2 km unter der Erde kann ein Geräteausfall stundenlange Einsätze erfordern und laufende Experimente gefährden. AVEVA Predictive Analytics ermöglicht es SNOLAB, Anomalien an kritischen Systemen (Stromversorgung, Belüftung, Klimasteuerung, Sicherheit) frühzeitig zu erkennen. Die Teams greifen geplant ein und schützen so sowohl die Forschenden als auch die Experimente. Diese Vorausschau ist in einer Umgebung, in der der physische Zugang komplex, langsam und teuer ist, umso strategischer und rechtfertigt die Investition in vorausschauende Wartung voll und ganz.
Warum ist die Fernüberwachung für die Wissenschaftler von SNOLAB strategisch wichtig?
AVEVA PI Vision ermöglicht es den Wissenschaftlern von SNOLAB, ihre Experimente selbstständig und aus der Ferne zu überwachen, ohne für jede Kontrolle 2 km unter die Erde fahren zu müssen. Diese Selbstständigkeit ist für die Physikforschung revolutionär: Die Forschenden greifen von ihrem Universitätsbüro aus, überall auf der Welt, in Echtzeit auf die kritischen Parameter ihrer Detektoren zu. Die Plattform beschleunigt den wissenschaftlichen Zyklus, demokratisiert den Zugang zu seltenen Einrichtungen und unterstützt die internationale Zusammenarbeit bei der grundlegenden Erforschung der Dunklen Materie.
Wie trägt AVEVA zu Ursachenanalysen in der wissenschaftlichen Forschung bei?
AVEVA PI System stellt SNOLAB robuste Werkzeuge für Ursachenanalysen von Störungen bei Experimenten zur Verfügung. Die Plattform korreliert automatisch betriebliche Ereignisse mit Messanomalien, erkennt zeitliche Muster und deckt verborgene Ursachen auf. Für die wissenschaftliche Forschung, in der die Qualität der Messungen über die Gültigkeit von Entdeckungen entscheidet, ist diese Analysefähigkeit wertvoll. Sie stellt sicher, dass die Experimente weiterhin korrekt ablaufen und die Systeme so effizient wie möglich konzipiert sind.