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Jul 20, 2023

Prevendo Falhas de Válvulas de Compressores Alternativos Usando Tecnologia Digital

O tempo de inatividade não planejado é um dos maiores pontos problemáticos para a indústria

O tempo de inatividade não planejado é um dos maiores pontos problemáticos para os fabricantes industriais hoje, custando a eles 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 a receita está diretamente relacionada ao tempo de atividade do equipamento crítico. Por exemplo, o processamento de gás natural intermediário e ascendente requer operação contínua de compressores alternativos de alta pressão para atingir as pressões da tubulação. Como o fluxo de gás é contínuo, se o processamento for interrompido, o gás não processado é normalmente queimado, resultando em perda de produto. Freqüentemente, esses compressores têm poucos ou nenhum sobressalente. Portanto, quando são desligados para manutenção, os operadores frequentemente não têm escolha a não ser reduzir a capacidade ou interromper o processo, queimando o excesso.

A adoção de tecnologias digitais, como a internet industrial das coisas (IIoT), promete mitigar essas ameaças, prevendo falhas de equipamentos com antecedência e detectando falhas antes que elas levem a paradas não programadas. No entanto, na prática, vários desafios surgem quando o pessoal de manutenção e os líderes de operações trabalham para implementar uma solução IIoT destinada a eliminar o tempo de inatividade não planejado.

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 na válvula do compressor é difícil principalmente por dois motivos:

Ao abordar esses desafios, a previsão de falhas de válvulas pode ser habilitada.

Com a quinta edição do padrão 670 do American Petroleum Institute (API), requisitos específicos para fabricantes de equipamentos originais (OEMs) para incluir provisões para pontos de monitoramento permitiram e incentivaram a expansão do monitoramento de condição on-line para compressores alternativos. Vários modos de falha comuns podem ser detectados e diagnosticados pela instrumentação de acordo com os padrões API, incluindo desgaste da cinta do condutor, desgaste da travessa, falhas de rolamento e muito mais. Em particular, sensores de ângulo de manivela e monitoramento de pressão no cilindro, juntamente com análise de volume de pressão, permitem a detecção e diagnóstico de falhas de válvulas, anel de pistão e vazamento de gaxetas e problemas no nível do sistema, como alterações na pressão e capacidade do processo a montante falhas do equipamento de controle.

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

A adaptação de equipamentos atualmente em serviço enfrenta vários desafios:

Diante desses obstáculos, a adoção generalizada de manutenção baseada em condições (CBM) e manutenção preditiva (PdM) tem sido lenta para compressores alternativos em comparação com outros tipos de equipamentos. No entanto, com a aplicação de tecnologias digitais novas e emergentes, CBM e PdM podem ser ativados reduzindo os custos associados à instalação de sistemas de monitoramento 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 de aquisição de dados e detecção de alta frequência mais recente, mais informações podem ser extraídas dos sinais monitorados, fornecendo uma visão aprimorada da condição do equipamento.

Por fim, 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 de seu programa de 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 cedo 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 várias escalas de tempo. Para resolver isso, foi usada 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, um exemplo de falha que progrediu ao longo de várias semanas na planta de processamento foi examinado ao longo do tempo. Conforme visto na Imagem 1, o RUL começou a diminuir em resposta à tendência de queda nos dados, muito antes de o nível de dano ter se desviado significativamente da condição saudável.