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Apr 03, 2024

Previsione dei guasti delle valvole dei compressori alternativi utilizzando la tecnologia digitale

I tempi di inattività non pianificati rappresentano oggi uno dei maggiori punti critici per i produttori industriali, poiché costano loro circa 50 miliardi di dollari ogni anno. I costi dei tempi di inattività sono ancora più pesanti per il settore petrolifero

I tempi di inattività non pianificati rappresentano oggi uno dei maggiori punti critici per i produttori industriali, poiché costano loro circa 50 miliardi di dollari ogni anno. I costi dei tempi di inattività sono ancora più rilevanti per il settore petrolifero e del gas, dove i ricavi sono direttamente correlati al tempo di attività delle apparecchiature critiche. Ad esempio, il trattamento del gas naturale midstream e upstream richiede il funzionamento continuo di compressori alternativi ad alto rapporto di pressione per raggiungere la pressione della pipeline. Poiché il flusso di gas è continuo, se la lavorazione viene interrotta, il gas non trattato viene generalmente bruciato, con conseguente perdita di prodotto. Spesso questi compressori hanno pochi o nessun ricambio. Pertanto, quando vengono messi offline per manutenzione, gli operatori spesso non hanno altra scelta che ridurre la capacità o interrompere il processo, aumentando la capacità in eccesso.

L’adozione di tecnologie digitali, come l’Internet delle cose industriale (IIoT), promette di mitigare queste minacce prevedendo in anticipo i guasti delle apparecchiature e individuando i guasti prima che portino a arresti non programmati. Tuttavia, nella pratica, sorgono diverse sfide quando il personale di manutenzione e i responsabili delle operazioni lavorano per implementare una soluzione IIoT volta a eliminare i tempi di inattività non pianificati.

Le valvole dei compressori sono una grande fonte di tempi di inattività dei compressori alternativi. Sebbene il monitoraggio delle condizioni delle valvole dei compressori alternativi esista da molto tempo, una tecnologia adeguata per prevedere i guasti delle valvole ha tardato a maturare. Le migliori soluzioni disponibili generalmente forniscono solo un preavviso. Prevedere i guasti delle valvole del compressore è difficile principalmente per due motivi:

Affrontando queste sfide, è possibile prevedere i guasti delle valvole.

Con la quinta edizione dello standard 670 dell'American Petroleum Institute (API), i requisiti specifici per i produttori di apparecchiature originali (OEM) per includere disposizioni per i punti di monitoraggio hanno consentito e incoraggiato l'espansione del monitoraggio delle condizioni online per i compressori alternativi. Diverse modalità di guasto comuni possono essere rilevate e diagnosticate mediante strumentazione secondo gli standard API, tra cui l'usura della fascia di guida, l'usura della traversa, i guasti dei cuscinetti e altro ancora. In particolare, i sensori dell'angolo di manovella e il monitoraggio della pressione interna al cilindro, abbinati all'analisi pressione-volume, consentono il rilevamento e la diagnosi di guasti alle valvole, perdite di fasce elastiche e guarnizioni e problemi a livello di sistema, come variazioni della pressione e della capacità del processo a monte guasti alle apparecchiature di controllo.

Sebbene la maggior parte dei compressori in servizio disponga di posizioni di montaggio integrate per la strumentazione di monitoraggio delle condizioni in conformità con gli standard API, molti attualmente non sono dotati di strumentazione, in particolare le apparecchiature più vecchie.

L'ammodernamento delle apparecchiature attualmente in servizio deve affrontare diverse sfide:

Di fronte a questi ostacoli, l’adozione diffusa della manutenzione basata sulle condizioni (CBM) e della manutenzione predittiva (PdM) è stata lenta per i compressori alternativi rispetto ad altri tipi di apparecchiature. Tuttavia, con l’applicazione di tecnologie digitali nuove ed emergenti, CBM e PdM possono essere abilitati riducendo i costi associati all’installazione di sistemi di monitoraggio su apparecchiature già in servizio. Utilizzando un approccio ibrido di modelli basati sulla fisica e algoritmi di apprendimento automatico, potrebbero essere necessari meno punti di monitoraggio per ottenere lo stesso valore per un programma CBM o PdM. Utilizzando il nuovo hardware di rilevamento e acquisizione dati ad alta frequenza, è possibile estrarre più informazioni dai segnali monitorati, fornendo una visione migliore delle condizioni dell'apparecchiatura.

Infine, con l'applicazione di metodi prognostici, è possibile stimare esplicitamente il tempo necessario al guasto e la localizzazione del guasto, consentendo agli operatori una migliore chiarezza su quando e dove applicare la manutenzione, aumentando il valore del loro programma PdM.

È stato implementato un algoritmo prognostico sui compressori strumentati per prevedere la vita utile residua (RUL) delle valvole del compressore. L'algoritmo di prognosi fornisce avvisi molto più tempestivi per futuri guasti alle valvole rispetto agli approcci CBM, nonché una stima esplicita della RUL dell'apparecchiatura monitorata. In generale, la previsione dei guasti alle valvole dei compressori alternativi è impegnativa perché il degrado è altamente non lineare e si verifica su scale temporali diverse. Per risolvere questo problema, è stato utilizzato un approccio di previsione intelligente che adatta il livello di non linearità e la scala temporale del degrado ai dati storici disponibili per ciascun guasto. Per illustrare il comportamento di un approccio prognostico, è stato esaminato nel tempo un esempio di guasto che si è verificato nel corso di diverse settimane presso l'impianto di lavorazione. Come si vede nell'immagine 1, il RUL ha iniziato a diminuire in risposta alla tendenza al ribasso dei dati, molto prima che il livello del danno si discostasse significativamente dalla condizione di salute.