Per molti anni il monitoraggio delle condizioni l'industria si è affidata a analisi delle vibrazioni e altre tecniche tradizionali per identificare i guasti in corso nei motori elettrici. Negli ultimi anni, tuttavia, il monitoraggio delle condizioni basato sull'analisi della firma della corrente del motore (MCSA) ha iniziato a fornire un'alternativa più efficace ed efficiente alle tecniche tradizionali.
Utilizzando come esempio una pompa elettrica sommersa, questo articolo spiegherà come MCSA stia rivoluzionando il settore del monitoraggio delle condizioni.
Le pompe elettriche sommerse (ESP) svolgono un ruolo cruciale nelle operazioni di estrazione del petrolio e del gas. Quando un giacimento non ha energia sufficiente per produrre petrolio a tassi economici, è necessario un metodo di sollevamento artificiale per aumentare il flusso di fluido. Il pompaggio elettrico sommergibile è una delle opzioni più versatili e adattabili per volumi di fluido da moderati a elevati.
Purtroppo, le condizioni che si incontrano in alcuni pozzi possono essere molto ostili e questo ha spesso un effetto negativo sia sull'affidabilità della pompa che sui sensori di monitoraggio ad essa associati. I guasti all'ESP possono essere causati dalla presenza di solidi (particelle fini di roccia) provenienti dal serbatoio, da brusche variazioni delle condizioni del pozzo, dalla presenza di gas libero nella pompa, dalla corrosione o da temperature di esercizio elevate.
Il guasto di un ESP può avere un effetto catastrofico sulle operazioni, con costi elevati associati alla perdita di produzione e alla sostituzione degli impianti. È quindi fondamentale ridurre questi rischi. MCSA utilizza algoritmi avanzati per analizzare i dati di corrente e tensione e fornire una diagnosi precoce dei problemi dell'ESP.
Strategie di monitoraggio e manutenzione
La maggior parte dei regimi di manutenzione attualmente utilizzati dall'industria petrolifera e del gas si basa su strategie basate sul tempo o su strategie tradizionali. Manutenzione basata sulle condizioni tecniche.
La manutenzione basata sul tempo spesso crea costi aggiuntivi (ad esempio, arresti non necessari quando i controlli vengono effettuati troppo presto) e accetta i tempi di inattività non pianificati come una possibilità reale (guasti ai componenti quando i controlli vengono effettuati troppo tardi).
Al contrario, l'obiettivo della manutenzione basata sulle condizioni è quello di eseguire interventi di riparazione prima che si verifichi un guasto, in genere quando si registra un calo delle prestazioni dell'ESP. La manutenzione basata sulle condizioni (CBM) è la strategia di manutenzione ottimale per gli ESP perché prevede che la manutenzione venga eseguita prima che si verifichino i guasti o quando le prestazioni diminuiscono, ma non prima. La CBM richiede meccanismi di monitoraggio delle condizioni accurati, affidabili ed economici. È qui che gli strumenti tradizionali falliscono. Nei sistemi tradizionali di manutenzione basata sulle condizioni, i sensori di vibrazione o di temperatura sono installati sulla pompa (che si trova sottoterra) o nelle sue vicinanze. Questi misurano parametri quali la temperatura del motore, la temperatura di mandata della pompa, la pressione di aspirazione della pompa, la pressione di mandata della pompa e le vibrazioni del motore. Tuttavia, l'installazione di sensori su una pompa sommersa che opera in condizioni difficili sotto la superficie del terreno è spesso impegnativa e costosa. Può essere difficile garantire l'integrità fisica dei componenti, come i sensori e i cavi che trasmettono i dati dall'ESP a una stazione di superficie.
Inoltre, la manutenzione basata sul tempo e quella tradizionale basata sulle condizioni richiedono entrambe una grande quantità di analisi manuale dei dati. L'onere dell'interpretazione ricade sul personale tecnico, che senza dubbio ha molte altre esigenze da soddisfare.
Fortunatamente esiste un'alternativa. Monitoraggio online delle condizioni Gli strumenti basati su una combinazione di analisi della firma della corrente del motore e di algoritmi di apprendimento automatico offrono una soluzione efficiente ed economica che affronta le sfide uniche degli operatori del settore petrolifero e del gas, nonché di molti altri settori.
Analisi della firma di corrente del motore
Il concetto di MCSA è nato all'inizio degli anni '70, quando è stato proposto come strumento per il monitoraggio dei motori in aree pericolose o in ambienti difficili all'interno delle centrali nucleari. Si tratta di una tecnica di monitoraggio delle condizioni che consente di diagnosticare i problemi nei motori a induzione analizzando i dati di corrente e tensione [Rif. 1]. I sensori MCSA sono installati all'interno dell'armadio di controllo del motore (MCC) e i dati vengono raccolti online senza interrompere la produzione.
Per gli ingegneri il riconoscimento delle firme di guasto della corrente del motore richiederebbe un notevole grado di competenza ed esperienza, ma i moderni strumenti MCSA se ne occupano. Il sistema online fornisce un'interpretazione automatica grazie a potenti algoritmi di intelligenza artificiale che rilevano e diagnosticano un guasto imminente nei motori a induzione CA e nelle pompe.
Per saperne di più su ESA
Analisi della firma elettrica (ESA) è il nome generale dato all'intera gamma di tecniche derivanti da MCSA.
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Una soluzione di superficie per i sistemi downhole
A differenza dei tradizionali strumenti di monitoraggio delle condizioni ESP, che collocano i sensori in profondità, tutto l'hardware di un sistema MCSA è installato nell'armadio di controllo del motore (MCC). Si tratta di un ambiente molto più appropriato per gli strumenti di precisione.
I sensori MCSA possono essere installati in meno di un'ora per motore e raccolgono dati in tutte le condizioni operative. Ciò garantisce un flusso continuo di dati di alta qualità su cui si basano gli strumenti di monitoraggio automatico delle condizioni.
Principi di base
Gli ESP sono alimentati da motori a induzione CA. L'energia elettrica muove un rotore all'interno di uno statore per trasformare l'energia elettrica in energia meccanica. Il motore funzionante crea quindi una serie di vibrazioni che causano increspature sull'onda sinusoidale della corrente. I sensori di corrente possono rilevare questo segnale analogico e trasformarlo in un flusso di dati digitali per ulteriori analisi.
Gli algoritmi convertono i dati in un modello di comportamento che definisce la gamma di forme d'onda sinusoidale e di ondulazioni che si verificano in circostanze normali e sane. Gli algoritmi di rilevamento delle anomalie possono quindi seguire i cambiamenti nel tempo e identificare le deviazioni "non salutari" che non possono essere spiegate da fattori operativi come le variazioni di carico e di potenza.
Rilevamento delle anomalie
Quando gli algoritmi di rilevamento delle anomalie segnalano un comportamento al di fuori del normale modello "sano" per l'ESP, indicano un comportamento che giustifica l'ispezione del motore e della pompa.
Il valore commerciale dell'approccio MCSA è più evidente in un sito in cui il team di ingegneri deve monitorare decine o addirittura centinaia di pompe. In uno scenario tradizionale, ciò richiederebbe visite a ciascuna pompa per condurre ispezioni manuali. Si tratta di un processo ad alta intensità di lavoro e di un uso inefficiente delle scarse risorse del personale tecnico (le ispezioni manuali possono anche comportare ulteriori rischi per la sicurezza). Il sistema basato su MCSA consente agli operatori di evitare questi problemi.
Gli algoritmi di rilevamento delle anomalie possono indicare quali pompe si comportano normalmente e quali hanno mostrato le maggiori deviazioni dai modelli previsti. Questo aiuta il team di manutenzione a stabilire le priorità degli asset che più probabilmente richiedono un intervento urgente. Ma non è tutto: il sistema basato su MCSA può anche indicare la probabile causa di un problema.
Classificazione dei guasti
Gli algoritmi di classificazione MCSA riconoscono gli schemi associati a specifici meccanismi di guasto. Ad esempio, la cavitazione della pompa mostra un modello nettamente diverso dai danni ai cuscinetti o dai guasti allo statore. I diversi meccanismi di guasto lasciano segni distinti sull'onda sinusoidale della corrente, che possono già indicare al team di manutenzione la probabile causa del guasto del motore.
I principali guasti delle macchine elettriche che possono essere identificati da MCSA includono:
- Eccentricità del traferro: un traferro non uniforme tra il rotore e lo statore.
- Barre del rotore rotte che possono causare scintille e surriscaldamenti
- Danni ai cuscinetti
- Cavitazione
- Spire in cortocircuito negli avvolgimenti dello statore
- Effetti del carico
- Effetti dell'usura delle apparecchiature
Gli ultimi sviluppi dell'intelligenza artificiale possono sfruttare il cosiddetto "transfer learning" per applicare i modelli di guasto a diversi asset. Ciò significa che l'impronta digitale del guasto dello statore in un motore di grandi dimensioni può essere utilizzata per rilevare lo stesso problema in un sistema più piccolo. In alcuni casi è persino possibile utilizzare un modello di meccanismo di guasto di un tipo di apparecchiatura per identificare lo stesso problema in un'altra categoria di apparecchiature.
Conclusione
Uno strumento di monitoraggio delle condizioni basato su MCSA per le ESP può ridurre i tempi di fermo non programmati, abbassare i costi di manutenzione e aiutare gli operatori a minimizzare i rischi per la sicurezza e l'ambiente. L'ultima generazione di strumenti di monitoraggio delle condizioni basati su MCSA offre capacità di monitoraggio uniche per le ESP, poiché il sistema di sensori è installato all'interno dell'MCC, anziché sull'impianto.
L'emergere di potenti algoritmi di intelligenza artificiale, di protocolli di trasferimento dati migliorati e di un'informatica potente e a basso costo hanno reso i sistemi basati su MCSA un'opzione interessante.
I sistemi basati su MCSA hanno il potenziale per migliorare notevolmente l'accuratezza e l'affidabilità dei dati, riducendo al contempo i costi del monitoraggio su scala. L'eliminazione dei tempi di inattività non pianificati è ora a portata di mano.
Riferimenti
1. Breve rassegna dell'analisi della firma della corrente motoria, D. Miljković. (2015) https://www.researchgate.net/publication 304094187_Brief_Review_of_Motor_Current_Signature_Analysis (consultato il 26.07.2018)
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