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Apr 03, 2024

Previsão de falhas em válvulas de compressores alternativos usando tecnologia digital

O tempo de inatividade não planejado é um dos maiores problemas para os fabricantes industriais atualmente, custando-lhes cerca de US$ 50 bilhões por ano. Os custos do tempo de inatividade são ainda mais pungentes para o setor de petróleo e

O tempo de inatividade não planejado é um dos maiores problemas para os fabricantes industriais atualmente, custando-lhes cerca de US$ 50 bilhões por ano. Os custos do tempo de inatividade são ainda mais pungentes para a indústria de petróleo e gás, onde as receitas estão diretamente relacionadas com o tempo de atividade de equipamentos críticos. Por exemplo, o processamento de gás natural midstream e upstream requer operação contínua de compressores alternativos de alta relação de pressão para atingir as pressões da tubulação. Como o fluxo de gás é contínuo, se o processamento for interrompido, o gás não processado normalmente é queimado, resultando na perda do produto. Freqüentemente, esses compressores têm poucas ou nenhuma peça sobressalente. Assim, quando são desligados para manutenção, os operadores muitas vezes não têm outra escolha senão reduzir a capacidade ou interromper o processo, queimando o excesso.

A adoção de tecnologias digitais, como a Internet das Coisas Industrial (IIoT), promete mitigar estas ameaças, prevendo antecipadamente falhas de equipamentos e detectando falhas antes que conduzam a paragens não programadas. No entanto, na prática, surgem vários desafios quando o pessoal de manutenção e os líderes de operações trabalham para implementar uma solução IIoT destinada a eliminar o tempo de inatividade não planeado.

As válvulas do compressor são uma grande fonte de tempo de inatividade do compressor alternativo. Embora o monitoramento da condição de válvulas de compressores alternativos já exista há muito tempo, uma tecnologia adequada para prever falhas de válvulas demorou a amadurecer. As melhores soluções disponíveis geralmente fornecem apenas aviso prévio. Prever falhas nas válvulas do compressor é difícil principalmente por dois motivos:

Ao enfrentar esses desafios, a previsão de falhas de válvulas pode ser possibilitada.

Com a quinta edição da norma 670 do American Petroleum Institute (API), os requisitos específicos para os fabricantes de equipamentos originais (OEMs) incluírem disposições para pontos de monitoramento permitiram e incentivaram a expansão do monitoramento de condições on-line para compressores alternativos. Vários modos de falha comuns podem ser detectados e diagnosticados por instrumentação de acordo com os padrões API, incluindo desgaste da cinta do condutor, desgaste da cruzeta, falhas nos rolamentos e muito mais. Em particular, os sensores de ângulo de manivela e o monitoramento da pressão no cilindro, juntamente com a análise pressão-volume, permitem a detecção e o diagnóstico de falhas de válvulas, vazamentos em anéis de pistão e gaxetas e problemas no nível do sistema, como alterações na pressão e capacidade do processo a montante. controlar falhas nos equipamentos.

Embora a maioria dos compressores em serviço tenham locais de montagem integrados para instrumentação de monitoramento de condição de acordo com os padrões API, muitos não são instrumentados atualmente, especialmente equipamentos mais antigos.

A modernização de equipamentos atualmente em serviço enfrenta vários desafios:

Diante desses obstáculos, a adoção generalizada da manutenção baseada na condição (CBM) e da manutenção preditiva (PdM) tem sido lenta para compressores alternativos em comparação com outros tipos de equipamento. No entanto, com a aplicação de tecnologias digitais novas e emergentes, o CBM e o PdM podem ser viabilizados através da redução dos custos associados à instalação de sistemas de monitorização em equipamentos já em serviço. Usando uma abordagem híbrida de modelos baseados em física e algoritmos de aprendizado de máquina, menos pontos de monitoramento podem ser necessários para atingir o mesmo valor para um programa CBM ou PdM. Usando hardware mais recente de detecção e aquisição de dados de alta frequência, mais informações podem ser extraídas dos sinais monitorados, proporcionando uma visão melhorada da condição do equipamento.

Por último, com a aplicação de métodos de prognóstico, o tempo até a falha e a localização da falha podem ser explicitamente estimados, permitindo aos operadores maior clareza sobre quando e onde aplicar a manutenção, aumentando o valor do seu programa PdM.

Um algoritmo de prognóstico foi implementado nos compressores instrumentados para prever a vida útil restante (RUL) das válvulas do compressor. O algoritmo de prognóstico fornece aviso muito mais precoce para futuras falhas de válvula em comparação com abordagens CBM, bem como estimativa explícita do RUL do equipamento que está sendo monitorado. Em geral, prever falhas em válvulas de compressores alternativos é um desafio porque a degradação é altamente não linear e ocorre em vários intervalos de tempo. Para resolver isso, foi utilizada uma abordagem de prognóstico inteligente que adapta o nível de não linearidade e a escala de tempo da degradação aos dados históricos disponíveis para cada falha. Para ilustrar o comportamento de uma abordagem de prognóstico, foi examinado um exemplo de falha que progrediu ao longo de várias semanas na planta de processamento ao longo do tempo. Como pode ser visto na Imagem 1, o RUL começou a diminuir em resposta à tendência descendente dos dados, muito antes de o nível de danos ter se desviado significativamente da condição saudável.