Diagnóstico de tuberías y detección temprana de fugas
SensoLeak ha desarrollado un sistema para el pronóstico y el diagnóstico del desarrollo de averías en piezas mecánicas.
Tecnología
El sistema de diagnóstico se basa en un algoritmo estadístico que procesa los datos de los sensores instalados en la pieza mecánica diagnosticada. Cuando el algoritmo recibe los datos de los sensores, calcula el “grado de salud del sistema” (HG), toma una decisión sobre la normalidad del sistema y emite una alerta cuando es necesario. Estas alertas se entregan a los operadores de los equipos en cualquier formato deseado o requerido por el cliente.
Industrias
- Tuberías: petróleo, gas, agua, petroquímica, fábricas.
- Equipos rotativos: bombas, compresores, intercambiadores de calor, turbinas de viento/gas, centrales eléctricas, instalaciones nucleares.
Mercados
Canadá, Estados Unidos, Europa, Rusia, Asia Central, África, Australia, Japón, Latinoamérica, México.
Ventajas
El sistema informa sobre el desarrollo de averías mucho antes de que se forme una avería real. Esto se hace no sólo supervisando la pieza diagnosticada, sino también un conjunto de variables que influyen sobre la misma.
- El sistema se adapta automáticamente a los cambios en el entorno y no requiere ninguna intervención humana. Esto se logra como resultado del entrenamiento adaptativo del algoritmo.
- Mediante el uso de variables explicativas, que describen los cambios en cada variable explicada, se consigue una baja tasa de alarmas falsas.
- Capacidad de adquirir y procesar los datos de varios tipos de sensores; p.ej. acústicos, sísmicos, electromagnéticos, mecánicos, químicos, térmicos, etc.
- Software escalable sin necesidad de instalar sensores o equipos adicionales.
- Funcionamiento ininterrumpido 24/7 sin necesidad de calibración incluso después de cambios no comunicados en las condiciones.
- Shoshi Kaganovsky, CEO sensoleak.com
Mantenimiento predictivo para sistemas mecánicos y tuberías
Sistema de supervisión de tuberías en tiempo real
El sistema de supervisión de tuberías en tiempo real de Sensoleak se basa en algoritmos de aprendizaje automático que analizan los datos online proporcionados por los sistemas de tuberías. Los datos online analizados se componen de lecturas de los sensores del sistema de tuberías que miden el caudal, la presión, la viscosidad, la temperatura y la velocidad.
La interfaz del sistema con la tubería supervisada puede estar basada en SCADA o conectarse directamente al sistema de control de tuberías propietario. Nuestra plataforma propietaria realiza, de forma independiente, una fase de entrenamiento que aprende las presiones y los caudales en varias zonas de presión, uniones y secciones del sistema de tuberías a través de los sensores repartidos a lo largo de las tuberías.
Después, el sistema aplica métodos estadísticos a la topología de la red para determinar el estado de la red de tuberías como Normal o Anormal. Estos métodos estadísticos soportan varias topologías de red, incluyendo circular, jerárquica, secuencial y paralela. Nuestro sistema ha demostrado sistemáticamente la tasa más baja de alarmas falsas entre todos los demás sistemas basados en algoritmos de aprendizaje automático.
Nuestro sistema también emplea estructuras polinomiales de vacío y ecuaciones polinómicas con un gran número de parámetros diseñadas para neutralizar los datos temporales no relevantes y aprender el funcionamiento del sistema de tuberías sin dejar de reconocer los cambios que ocurren en los sistemas hidráulicos debido a la fatiga de los materiales y al desgaste mecánico.
Debido a su metodología, nuestro sistema analiza el espectro más amplio de todos los datos proporcionados, descartando las lecturas erróneas de datos (picos) sin afectar a su capacidad de proporcionar notificaciones en tiempo real de un estado anormal en un segmento de tubería o a través de toda la red de tuberías.
Sistema de datos
El sistema de datos analiza y aprende miles de cadenas de datos con marcas de tiempo.
El sistema analiza esta gran cantidad de datos usando un motor BI propietario que permite disecciones y generaciones de informes adicionales.
Dependiendo de la definición de “Estado anormal”, el sistema puede enviar mensajes de texto, advertencias y notificaciones a los usuarios, clientes u otro personal designado y autorizado.
Explicaciones de los análisis de datos
Existen numerosos datos relacionados con las fugas en las redes de tuberías y con la identificación de los eventos de fugas:
Fugas repentinas
Estos eventos se caracterizan por flujos repentinos de 50-300 litros al día durante un periodo aleatorio del día. Pueden provocar pérdidas importantes de flujo en los sistemas de tuberías.
Nuestra solución Como el software de Sensoleak supervisa cada sistema de tuberías bajo control de forma continua, detecta inmediatamente este tipo de fuga mediante parámetros de flujo, cambios súbitos y abruptos.
Fugas pequeñas y en aumento
Nuestra experiencia indica que estos eventos empiezan como una fuga de 30 litros por minuto o menos y aumentan con el tiempo hasta llegar a 300 litros por minuto o más.
Nuestra solución El software de análisis en tiempo real de Sensoleak es capaz de detectar las fugas iniciales más pequeñas de manera inmediata y, tras varios ciclos de medición, clasificarlas correctamente como dignas de atención. Las alarmas falsas son minimizadas por nuestro análisis estadístico, y la detección de pequeñas fugas permite la prevención de su futuro aumento.
Fugas después de trabajos de mantenimiento en un sistema de tuberías
El software de Sensoleak es capaz de detectar un flujo anormal en una red o un segmento de tuberías tras la realización de trabajos de mantenimiento o empalmes con una nueva ramificación de tubería.
Nuestro sistema supervisa y aprende el patrón del flujo, diferenciando entre los eventos de consumo normal y las fugas mediante el análisis de los caudales, las presiones y los patrones de consumo en varios sensores.