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Apr 03, 2024

Prédire les défauts des vannes des compresseurs alternatifs à l'aide de la technologie numérique

Les temps d’arrêt imprévus constituent aujourd’hui l’un des principaux problèmes des fabricants industriels, leur coûtant environ 50 milliards de dollars chaque année. Les coûts des temps d'arrêt sont encore plus graves pour le pétrole et

Les temps d’arrêt imprévus constituent aujourd’hui l’un des principaux problèmes des fabricants industriels, leur coûtant environ 50 milliards de dollars chaque année. Les coûts des temps d'arrêt sont encore plus importants pour l'industrie pétrolière et gazière, où les revenus sont directement liés à la disponibilité des équipements critiques. Par exemple, le traitement du gaz naturel en milieu et en amont nécessite le fonctionnement continu de compresseurs alternatifs à rapport de pression élevé pour atteindre les pressions des pipelines. Le flux de gaz étant continu, si le traitement est arrêté, le gaz non traité est généralement brûlé, entraînant une perte de produit. Souvent, ces compresseurs ont peu ou pas de pièces de rechange. Ainsi, lorsqu'ils sont mis hors ligne pour des raisons de maintenance, les opérateurs n'ont souvent d'autre choix que de réduire la capacité ou d'arrêter le processus, brûlant ainsi l'excédent.

L'adoption de technologies numériques, telles que l'Internet industriel des objets (IIoT), promet d'atténuer ces menaces en prévoyant à l'avance les pannes d'équipement et en détectant les pannes avant qu'elles n'entraînent des arrêts imprévus. Cependant, dans la pratique, plusieurs défis surviennent lorsque le personnel de maintenance et les responsables des opérations travaillent à la mise en œuvre d'une solution IIoT visant à éliminer les temps d'arrêt imprévus.

Les vannes des compresseurs sont une source importante de temps d’arrêt des compresseurs alternatifs. Bien que la surveillance de l'état des vannes des compresseurs alternatifs existe depuis longtemps, une technologie adaptée pour prédire les défauts des vannes a mis du temps à mûrir. Les meilleures solutions disponibles fournissent généralement uniquement une alerte précoce. Il est difficile de prédire les défaillances des vannes du compresseur, principalement pour deux raisons :

En relevant ces défis, il est possible de prévoir les défaillances des vannes.

Avec la cinquième édition de la norme 670 de l'American Petroleum Institute (API), les exigences spécifiques imposées aux fabricants d'équipement d'origine (OEM) afin d'inclure des dispositions pour les points de surveillance ont permis et encouragé l'expansion de la surveillance de l'état en ligne des compresseurs alternatifs. Plusieurs modes de défaillance courants peuvent être détectés et diagnostiqués par des instruments conformes aux normes API, notamment l'usure des bandes de roulement, l'usure des traverses, les défauts de roulements, etc. En particulier, les capteurs d'angle de vilebrequin et la surveillance de la pression dans le cylindre, associés à une analyse pression-volume, permettent de détecter et de diagnostiquer les défaillances de vannes, les fuites de segments et de garnitures de piston et les problèmes au niveau du système, tels que les changements de pression et de capacité du processus en amont. défauts des équipements de contrôle.

Bien que la plupart des compresseurs en service disposent d'emplacements de montage intégrés pour les instruments de surveillance de l'état conformément aux normes API, beaucoup ne sont actuellement pas instrumentés, en particulier les équipements plus anciens.

La modernisation des équipements actuellement en service est confrontée à plusieurs défis :

Face à ces obstacles, l’adoption généralisée de la maintenance conditionnelle (CBM) et de la maintenance prédictive (PdM) a été lente pour les compresseurs alternatifs par rapport à d’autres types d’équipements. Cependant, grâce à l'application de technologies numériques nouvelles et émergentes, la CBM et la PdM peuvent être rendues possibles en réduisant les coûts associés à l'installation de systèmes de surveillance sur les équipements déjà en service. Grâce à une approche hybride de modèles basés sur la physique et d'algorithmes d'apprentissage automatique, moins de points de surveillance peuvent être nécessaires pour atteindre la même valeur pour un programme CBM ou PdM. Grâce à un matériel de détection et d'acquisition de données à haute fréquence plus récent, davantage d'informations peuvent être extraites des signaux surveillés, offrant ainsi un meilleur aperçu de l'état de l'équipement.

Enfin, grâce à l'application de méthodes de pronostic, le délai avant panne et la localisation des pannes peuvent être explicitement estimés, permettant aux opérateurs de mieux savoir quand et où appliquer la maintenance, augmentant ainsi la valeur de leur programme PdM.

Un algorithme de pronostic a été implémenté sur les compresseurs instrumentés pour prédire la durée de vie restante (RUL) des vannes des compresseurs. L'algorithme de pronostic fournit une alerte beaucoup plus précoce en cas de futurs défauts de vanne par rapport aux approches CBM, ainsi qu'une estimation explicite du RUL de l'équipement surveillé. En général, le pronostic des défaillances des vannes des compresseurs alternatifs est difficile car la dégradation est hautement non linéaire et se produit à différentes échelles de temps. Pour résoudre ce problème, une approche de pronostic intelligent a été utilisée, qui adapte le niveau de non-linéarité et l'échelle de temps de la dégradation aux données historiques disponibles pour chaque défaillance. Pour illustrer le comportement d'une approche pronostique, un exemple de panne évoluant sur plusieurs semaines dans une usine de transformation a été examiné au fil du temps. Comme le montre l'image 1, le RUL a commencé à diminuer en réponse à la tendance à la baisse des données, bien avant que le niveau de dégâts ne s'écarte de manière significative de l'état sain.