Detecção de vazamentos de tubo com análise preditiva

Mais uma vez no ARC India Forum deste ano, o patrocinador Silver, STEAG Energy Services, uma subsidiária do STEAG Group da Alemanha, fez uma apresentação instigante sobre como novas soluções de software inovadoras podem ser usadas para melhorar o desempenho de ativos em usinas globais de energia. O Grupo STEAG - com subsidiárias em todo o mundo - constrói, opera, mantém e moderniza usinas de energia. A STEAG Energy Services India foi fundada em 2001 e tem sede em Noida.

No ano passado, o foco da apresentação conjunta dos representantes da empresa foi a "flexibilização" - a abordagem multifacetada da empresa para sistemas, processos e procedimentos que fundem eficientemente energia convencional e renovável nas redes elétricas. A apresentação deste ano do Dr. Tomasz Kaminski, Diretor de Projetos, Divisão de Tecnologias de Sistema, STEAG Energy Services GmbH avançou um pouco e se concentrou em uma área de nicho – análise preditiva para vazamentos de tubos em geradores de vapor. O Dr. Kaminski e sua equipe desenvolvem, comissionam e mantêm soluções de TI para usinas de energia no cenário de flexibilização.

Principais conclusões:

Dr. Kaminski explicou como a empresa implementa projetos de energia altamente complexos que são projetados para otimizar custos e cronogramas e considerar as condições locais e técnicas. Ao otimizar os processos, a STEAG mantém em mente a flexibilidade geral e o mix de energia (usinas a carvão, usinas de ciclo combinado e ativos que usam fontes de energia renováveis) e o benefício econômico. Ele também mencionou que, Pós-Fukushima, a empresa está desativando todas as usinas nucleares para cumprir a política da Alemanha.

Na Índia, empresas como a NTPC instalaram os sistemas da empresa principalmente para monitorar a eficiência de suas unidades. Com a flexibilização, as empresas do setor elétrico podem ter monitoramento vitalício. Simuladores de treinamento de operadores, ferramentas termodinâmicas e simuladores de distribuição e transmissão ajudam a simplificar os processos e reduzir drasticamente os custos, disse ele.

Passando para o foco de sua apresentação, o Dr. Kaminski mostrou uma seção transversal de uma caldeira com muitas superfícies de aquecimento e tubos que se estendem por quilômetros. Os tubos devem suportar o calor do gás de combustão, gerado pela queima do carvão, e transportá-lo para o gerador de vapor. As estatísticas mostram que, anualmente, ocorrem entre 2 a 10 vazamentos de tubos por unidade, tornando a falha do tubo uma causa comum de perda de disponibilidade de energia. A qualquer momento pode ocorrer um vazamento no tubo, impactando severamente as operações da usina e causando paradas não planejadas. Para evitar danos secundários em peças de pressão, como tubos de parede de água, tubos de superaquecedor e tubos de reaquecedor, os engenheiros operacionais precisam estar constantemente atentos a vazamentos. Os custos incorridos por danos consequentes podem ser muito altos, pois os reparos levam tempo - isso significa perdas na venda da eletricidade gerada.

As principais causas de vazamentos nos tubos são superaquecimento, soldas defeituosas, erosão e corrosão interna. De acordo com o Dr. Kaminski, a melhor abordagem é evitar vazamentos no tubo em primeiro lugar; mas devido ao desgaste, isso nem sempre é possível, disse ele. A abordagem padrão é avaliar o som vindo do tubo por meio de sensores de som; o microfone deve detectar esse apito e o computador deve disparar o alarme. A detecção de vazamento acústico tem muitos desafios – alarmes falsos, verificações demoradas por especialistas, atrasos e danos consequentes. Em seguida, ele falou sobre a solução de análise preditiva da empresa, fundamentada em estudos de caso.

Nesse contexto, o Dr. Kaminski demonstrou a eficácia do ALMA, a ferramenta avançada de alerta e monitoramento de vazamentos da empresa para geração de alarmes. Novas tendências e aplicações estão surgindo neste espaço, disse ele. Por exemplo, com base nos sons gerados e no ambiente, um gêmeo digital pode ser criado com uma rede neural, que irá gerar um valor de som de referência e detectar anomalias.

Os estudos de caso mostram a comparação entre o alarme por três métodos usados ​​pelos operadores de usinas onde o método de análise preditiva foi instalado: