proyecto
Desarrollo Prototipo para Análisis de Aceites en Tiempo Real, para Predecir Fallas en Equipos Mineros de Transporte y Carga.
Registro en:
17EURE-72423
2017-72423-INNOVA_PRODUCCION
Autor
Elio Eduardo Yañez Duarte
Farellones Ingeniería Spa
Institución
Resumen
--- Desarrollar Modelo de Confiabilidad Condicional de Componentes Críticos Prioritarios de Sistema Piloto Integrando Data de Edad y Signos Vitales de Modos de Fallas Principales. Montar Módulos de Hardware Banco de Pruebas y Algoritmos de Aprendizaje de Máquina para Estrategia de Mantenimiento. Desarrollar un Sistema Inteligente Basado sobre Análisis en Tiempo Real de Aceite y Signos Vitales Prioritarios Usando Sensores Avanzados y Algoritmos de Aprendizaje de Máquina para la Gestión de Mantenimiento Predictivo de Componentes Críticos de Equipos Mineros de Carga y Transporte. Implementar Prototipo de Pronóstico de Falla en Línea como Panel de Control Ejecutable Adaptable para Cliente que Guíe Decisiones sobre Política Óptima de Intervención Según Costos Vida Útil y Continuidad. Establecer Diagnóstico Inicial para Selección de Sistema Piloto de Equipos y Priorización de Componentes Críticos para Estrategia de Mantenimiento Predictivo. Definir Línea Base de Análisis de Datos Requisitos Técnicos y Funcionales para Sensores de Aceite y Signos Vitales en Pronóstico de Falla. Implementar Herramienta Prototipo Gráfica en Línea para Proceso Efectivo de Mantenimiento Predictivo para Componentes Prioritarios de Equipos de Carga y Transporte Mineros. Validar en Terreno la Toma Dinámica de Decisiones sobre Política Óptima de Intervención Según Costos Vida Útil y Continuidad. Los Procesos de Producción en la Industria Minera como la Extracción de Minerales Son Muy Intensivos Requiriendo un Cronograma de Mantenimiento Sistemático para Asegurar la Máxima Disponibilidad de los Equipos. Esto se Vuelve Más Complejo cuando los Precios del Producto Bajan y es Necesario Disminuir Cada Vez Más los Tiempos de Detención sin Arriesgar Fallas Inesperadas. Para Lograr Estos Objetivos es Necesario Mejorar Significativamente el Análisis de la Información de los Signos Vitales de Estos Equipos para Mejorar Notoriamente el Mantenimiento de los Mismos. A Diferencia de Otras Tecnologías Nuestra Solución es Capaz de Medir Directamente el Impacto de las Condiciones Operativas sobre el Desgaste de los Elementos Críticos de Estas Máquinas Todo ello en Tiempo Real y con la Posibilidad de Generar Modelos Pronósticos que Permitan Estimar la Fiabilidad y el Riesgo a Corto Medio y Largo Plazo. Por Otro Lado las Condiciones Externas de Operación como Cambios de Carga Vibraciones Externas y Cambios de Temperatura Ambiente No Afectan la Efectividad de Esta Solución y por lo Tanto Son Ideales para Condiciones Tan Exigentes como las Presentadas en el Sector Minero. Es por Eso que Buscamos Implementar un Prototipo de Sistema Electrónico para el Análisis en Tiempo Real de los Aceites Hidráulicos y Motores en el Transporte y la Carga de Maquinaria en la Minería que se Compone de 3 Grandes Partes:1. El Desarrollo e Integración de un Sensor Óptico para la Medición de Lubricantes que se Instala en la Maquinaria de Transporte y Carga a Controlar Está Conectado a los Sistemas de Fluidos para Tomar Datos en Línea Procesos Análisis y Paquetes para Ser Enviados de Forma Inalámbrica al Centro de Monitoreo. Este Sensor También Tiene la Capacidad de Entregar Alarmas Visibles y Audibles Localmente en Caso de Detectar Niveles Críticos de Contaminación en los Lubricantes para Evitar Fallas Catastróficas o Mayores Peligros para las Personas. 2. Predictive Monitoring And Analysis Center: es un Centro donde se Reciben y Procesan los Datos de las Máquinas Recogidas por los Sistemas de Muestreo. Estos Datos se Procesan en Línea ya Través de Algoritmos Matemáticos Especialistas en el Desgaste Determina Si Estas Máquinas Están Cerca de Sufrir Algún Fallo en Algunas de sus Partes. También se Conserva Datos Históricos de Cada una de las Máquinas para Tener una Base Estadística que Permita el Aprendizaje y Mejoras Continuas en la Detección de Fallas. 3. Desarrollo de un Prototipo con Tecnología Nir para Medir Contaminantes Externos que Reduzcan la Eficiencia de los Motores y Acorten su Tiempo de Vida Así como para Analizar la Eficiencia del Motor Midiendo la Generación de Hollín en el Proceso de Combustión del Motor. Permiten Tomar Decisiones y Tomar Acciones para Mejorar la Eficiencia de las Máquinas y Controlar la Contaminación. Todo el Sistema Está Previsto para Detectar Elementos Típicos del Desgaste en Componentes Críticos de Motores Diesel como Engranajes y Elementos de Generación de Energía (proceso de Combustión) Así como para Controlar la Degradación del Aceite Lubricante. Clasificando Estas Variables Según su Tipo Fuente y Concentración en el Tiempo y Cruzándolas con las Condiciones Operativas de la Máquina como Cargas Temperaturas Velocidad Aceleraciones Puede Proporcionar un Pronóstico Muy Avanzado para Estimar el Riesgo de Falla y como Consecuencia el Riesgo Operacional. Finalmente en Términos de Implementación y Gestión de Activos se Busca Escalar la Solución como un Producto Propotipo que se ha Denominado Smoa. Cl (smart Mining Oil Analysis). Este Sistema Prototipo I+d+i Permite la Creación e Implementación de Metodología Modelo y Herramienta Predictiva de Gestión que Oriente la Decisión Óptima para el Momento de Intervención Óptimo (según Costos Vida Útil o Continuidad Operacional) y Estimación de Impacto en Vida de Componentes Prioritarios de los Equipos Críticos de la Flota Minera de Carga y Transporte. Corporación de Fomento de la Producción