Elektrische Tauchpumpen (englisch: Electrical Submersible Pumps - ESPs) gehören zu den weltweit am häufigsten verwendeten künstlichen Hebeverfahren (englisch: Artifical Lift - AL). Allerdings sind die Investitions- und Betriebskosten dieser Anlagen höher als die anderer künstlicher Hebeverfahren, weshalb intensiv an der Erhöhung ihrer Zuverlässigkeit gearbeitet wird. Die Zuverlässigkeit von elektrischen Tauchpumpen wird hauptsächlich durch Kenngrößen der Betriebszeit ausgedrückt, wie z. B. die mittlere Zeit zwischen Ausfällen (englisch: Mean Time Between Failure - MTBF). Auf diesem Gebiet wurde intensiv geforscht, um Methoden zur Berechnung und Interpretation von Betriebszeitkennzahlen zu entwickeln und schließlich die Konstruktionen und die Betriebseffizienz zu verbessern. Die Lebensdauer von elektrischen Tauchpumpen hängt überwiegend von der Auslegung und den Betriebsbedingungen ab. Nach wie vor gibt es erhebliche Herausforderungen, mit denen diese Systeme konfrontiert sind, insbesondere unter rauen Umgebungsbedingungen, wo umfangreiche Gas-, Feststoff- und Wasserförderung die Lebensdauer der Pumpen beeinträchtigen können. Um diese Herausforderungen zu bewältigen und die Konstruktion dieser Pumpen kontinuierlich zu verbessern, hat die Industrie eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserungspraxis eingeführt, die sich in der Fehleranalyse widerspiegelt. Da elektrischen Tauchpumpen aus verschiedenen Gründen ausfallen können, sind Fehleranalyse und Identifizierung der Wurzelursache des Ausfalls entscheidend für die Verbesserung zukünftiger Konstruktionen. Generell lässt sich die Fehleranalyse in drei Arten unterteilen: Erkennung, Isolierung und Prognose. Die Fehlererkennung erkennt lediglich, dass ein Fehler aufgetreten ist, ohne die Ursache zu kennen oder Maßnahmen zu ergreifen. Die Fehlerisolierung identifiziert die Wurzelursache des Fehlers, während die Prognose vorhersagt, wann das Gerät ausfallen wird. Die Fehleranalyse ist abgeschlossen, wenn die genaue Ursache des Fehlers ermittelt und Daten und gewonnene Erkenntnisse dokumentiert sind, was wiederum die Planung von Überarbeitungen verbessert und langfristig die zukünftige Konstruktion verbessern hilft. Das Verständnis der wichtigsten Treiber und Faktoren, die die Leistung von elektrischen Tauchpumpen beeinflussen, ist für die kontinuierliche Verbesserung der Systemzuverlässigkeit unerlässlich. Zusätzlich zu den Betriebszeitkennzahlen verwendet die Industrie verschiedene statistische Modelle, wie z. B. die Überlebensanalyse, um die Betriebszeitkennzahlen besser zu schätzen und zu vergleichen. Allerdings beziehen diese statistischen Modelle nur Betriebsdaten ein, die während eines Teils des Lebenszyklus der Bohrung (z. B. Bohrlochereignisse) generiert werden, um die Lebensdauer effektiv vorherzusagen. Diese Arbeit wird verfügbare Datenmodelle (Datenbanken) zur Erfassung von Ausfall- und Betriebsdaten untersuchen und das statistische Modell zur Schätzung der verbleibenden Restlaufzeit der Pumpe mittels Slow Feature Analysis (SFA) erforschen.