¿Qué son las tecnologías de mantenimiento predictivo?

A continuación se enumeran las principales tendencias tecnológicas que afectan al tema del mantenimiento predictivo, según lo identificado por GlobalData.

La aparición y el rápido crecimiento de tecnologías innovadoras como Internet de las cosas ( Lot ), inteligencia artificial (AI), realidad aumentada y virtual (AR/VR), big data, computación en nube, y otros han moldeado las estrategias de mantenimiento en la industria del petróleo y el gas. Las plataformas de observación a distancia y centralizadas han mejorado la toma de decisiones. Las tecnologías de medición de base para el mantenimiento predictivo también han mejorado, ya que se dispone de una gran cantidad de datos y capacidades analíticas, debido al auge de los proyectos de transformación digital en toda la industria.

Digitalización

La industria del petróleo y el gas ha experimentado avances significativos en las tecnologías digitales durante la década anterior. La IA y el aprendizaje automático (ML) son cada vez más importantes en todos los aspectos de una empresa. El negocio del petróleo y el gas se está transformando cada vez más mediante la digitalización, que permite la supervisión y el control remotos de las operaciones, así como la toma de decisiones basadas en datos.

El despliegue del mantenimiento predictivo se ve favorecido por la creciente dependencia de la supervisión remota de los activos de los emplazamientos centralizados. Permite a las empresas comprobar el estado del equipo en tiempo real, analizar las necesidades de mantenimiento o reparación del equipo y enviar personal de mantenimiento según sea necesario para completar las tareas de mantenimiento.

Las grandes empresas petroleras han seguido desde hace mucho tiempo la tendencia a la digitalización y, por lo tanto, están por delante de la curva en la aplicación de estrategias de mantenimiento predictivo. Los NOC prominentes también están aumentando activamente su huella digital para capitalizar sus recursos existentes.

Gemelo digital

El gemelo digital implica la simulación virtual de una operación física que involucra varios equipos. Se utiliza para monitorear la operación física que está replicando en la forma virtual. Las empresas pueden evaluar los resultados de los despliegues en el mundo real y tomar decisiones informadas basadas en estos hallazgos.

La adopción del gemelo digital es el más adecuado para realizar el mantenimiento predictivo de los equipos de campos petrolíferos, ya que el sistema sería capaz de evaluar con precisión la salud y el rendimiento del equipo, y proporcionar retroalimentación para las acciones correctivas, siempre que sea necesario.

IoT

IoT ha sido una gran manera de recopilar datos precisos y fácilmente accesibles de las operaciones diarias de petróleo y gas. Varias compañías están utilizando la tecnología IoT para mejorar sus capacidades de monitoreo, ya que el funcionamiento ininterrumpido de sus equipos críticos es esencial para la rentabilidad. El descenso de los costos de los sensores también ha impulsado la adopción de soluciones de IoT por parte de la industria del petróleo y el gas.

La gestión de activos sigue siendo el aspecto clave para el despliegue de IoT, y la principal preocupación para las empresas es el elevado costo de mantenimiento de la infraestructura crítica envejecida. IoT proporciona la mayor parte de los datos necesarios para que las empresas lleven a cabo el mantenimiento, la reparación y la revisión de la infraestructura crítica. Esto conduce a una mayor fiabilidad y mejora la vida útil de un activo.

Combinación de múltiples tecnologías

Las tecnologías de mantenimiento predictivo, como la monitorización de vibraciones, la termografía, el análisis de lubricantes, las pruebas de emisiones ultrasónicas y acústicas, y la inspección visual son capaces de predecir el fallo del equipo e incluso de identificar la fuente probable de deterioro. El uso de una combinación de dos o tres de estas tecnologías puede mejorar considerablemente la precisión de los fallos predictivos.

Además, cuando se utilizan múltiples tecnologías en combinación, pueden utilizarse para determinar correctamente la causa exacta del fracaso inminente y orientar a las empresas a adoptar nuevas medidas para evitar una avería.

Análisis de datos

La analítica de datos implica la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos de sensores, compararlos con registros históricos y correlacionar patrones para determinar la salud actual de los equipos. El desarrollo de nuevos modelos de análisis de datos ha mejorado la precisión de la detección de defectos. El análisis en tiempo real ha mejorado la velocidad a la que se están detectando fallos, lo que ha dado lugar a alertas tempranas para la tripulación de mantenimiento.

AR y VR

La tecnología usable consiste en un dispositivo equipado con sensores, como un reloj, casco o gafas, que puede ser usado por una persona mientras realiza tareas. Combinado con tecnologías AR/VR, puede ayudar a los técnicos de campo a realizar tareas de mantenimiento. Schlumberger utiliza gafas inteligentes habilitadas para AR para permitir a los empleados operar y mantener equipos móviles de fracking.

Las empresas están personalizando dispositivos portátiles, como teléfonos inteligentes, tabletas, gafas inteligentes y HMDs, con tecnología AR para apoyar las actividades de campo. BP , Chevron , y Baker Hughes han comenzado a utilizar AR para la asistencia técnica a distancia. VR se ha utilizado para formar técnicos en actividades de inspección y capacitación en la industria del petróleo y el gas. El uso eficaz de dispositivos portátiles y AR/VR puede mejorar significativamente las tareas de mantenimiento predictivo.