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Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Tecnológico

Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas

Dimensão Institucional: Pós-Graduação

Dimensão ODS: Ambiental

Tipo do Documento: Dissertação

Título: AN INTERNAL LEAKAGE FAILURE PROGNOSIS SYSTEM FOR ELECTRO-HYDROSTATIC SUBSEA VALVE ACTUATORS

Orientador
  • UBIRAJARA FRANCO MORENO
Aluno
  • AMADEU PLACIDO NETO

Conteúdo

Os custos de manutenção e reparo de equipamentos utilizados na indústria de petróleo & gás offshore – particularmente em sistemas de produção submarinos (sps) – correspondem a um gasto significativo do custo operacional (opex). este fator motiva a demanda de equipamentos que possibilitam estratégias de manutenção melhoradas, como uma estratégia de manutenção baseada em condição (cbm). cbm tem como objetivo avaliar a condição do equipamento e prever o seu tempo de vida útil remanescente (rul) para agendar um procedimento de manutenção em tempo hábil. ela pode ser implementada através de sistemas de monitoramento de condição, que por sua vez fazem uso de sistemas de diagnóstico de avarias e sistemas de prognóstico de falhas. os atuadores de válvula abrangem partes importantes da infra-estrutura de spss. foi observado que vazamento hidráulico é o mecanismo de falha mais comum acometido sobre este equipamento. nesta pesquisa, um atuador eletro-hidrostático de válvulas submarinas é analisado e um sistema de prognóstico de vazamento interno no seu cilindro hidráulico é proposto. o sistema de prognóstico é modelado de acordo com testes de degradação acelerada da vedação do pistão do atuador – onde acredita-se que seja a fonte da falha – e de acordo com o modelo fenomenológico do atuador. o sistema é implementado e validado através de múltiplas simulações aleatórias numa abordagem monte carlo. os resultados para a melhor configuração do sistema reportaram um rul confiável em 85% dos experimentos – 85 de 100 experimentos – com uma antecedência média de 18,45 meses e um erro médio de 2,01 meses antes do verdadeiro evento de falha.

Pós-processamento: Índice de Shannon: 3.89605

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
3,59% 7,99% 8,57% 4,88% 3,75% 6,65% 14,17% 6,06% 7,19% 3,78% 4,72% 6,63% 5,25% 7,40% 5,03% 4,34%
ODS Predominates
ODS 7
ODS 1

3,59%

ODS 2

7,99%

ODS 3

8,57%

ODS 4

4,88%

ODS 5

3,75%

ODS 6

6,65%

ODS 7

14,17%

ODS 8

6,06%

ODS 9

7,19%

ODS 10

3,78%

ODS 11

4,72%

ODS 12

6,63%

ODS 13

5,25%

ODS 14

7,40%

ODS 15

5,03%

ODS 16

4,34%