dc.creator |
ABREU, Fernanda Mitchelly Vilas Boas |
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dc.date.issued |
2023-11-08 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3954 |
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dc.description.abstract |
The physical structure of Thermoelectric Power Plants is made up of several components,
among which the internal combustion engines (MCI) stand out. Fundamentally, in this
type of engine, as the name suggests, energy is produced by burning the fuel inside. As
this generation of thermoelectric energy remains constant during the plant’s operating
period, these engines are constantly subject to stress, due to different factors such as
number of starts, average load, load variation and ambient temperature. However, most
of the time, these existing monitoring systems only indicate whether the monitored parameters
are non-compliant after a failure has occurred – not allowing an early analysis of
the machine’s operating conditions. Knowing this, in this work, a methodology for early
analysis of failures in the internal combustion engine, based on the Statistical Control
Process and Nelson’s Rules, is proposed in an unprecedented way to analyze, in a predictive
manner, the operating conditions of the machine based on in historical data from the
UTE supervisory system. In order to give a practical appeal to the analyzes carried out in
this work, the operational data used are the real records of the year 2019, of the internal
combustion engine model 18V46 (from the manufacturer Wärtsilä), which constitute the
thermoelectric plant in question. The analysis mechanism is validated through two case
studies, the first being a comparison between the degree of severity of the operational
condition of generating unit 5 and the shutdown event of this same generating unit on
08/01/19 and the second case study statistical notes on the degree of severity of generating
unit 5, when it returns from post-shutdown maintenance. It is demonstrated that the
results obtained with the proposed methodology adequately corresponded to the entries
in the shift record, namely the degradation of certain subsystems of the motor generating
unit 5 until its stop in August 2019 - which makes it a promising tool both for making
early decisions about plant maintenance and for helping machine operators check whether
machines that have returned from maintenance are in good condition. |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.publisher |
Universidade Federal de Itajubá |
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dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.subject |
Manutenção baseada em condição |
pt_BR |
dc.subject |
Análises de falhas |
pt_BR |
dc.subject |
Motores de combustão interna |
pt_BR |
dc.subject |
Regras de Nelson |
pt_BR |
dc.subject |
Controle estatístico de processo |
pt_BR |
dc.subject |
Grau de severidade |
pt_BR |
dc.title |
Monitoramento da condição de unidades motogeradoras em usinas termelétricas usando regras de Nelson |
pt_BR |
dc.type |
Tese |
pt_BR |
dc.date.available |
2023-12-06 |
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dc.date.available |
2023-12-06T11:45:41Z |
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dc.date.accessioned |
2023-12-06T11:45:41Z |
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dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/8452110235575091 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
SILVA, Luiz Eduardo Borges da |
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dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/8514450520201861 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 |
VILLA NOVA, Helcio Francisco |
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dc.contributor.advisor-co1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/9771201880886942 |
pt_BR |
dc.description.resumo |
A estrutura física das Usinas Termelétricas é formada por vários componentes, dentre eles
se destacam os motores de combustão interna (MCI). Fundamentalmente, neste tipo de
motor, como o próprio nome sugere, a energia é produzida através da queima do combustível
no seu interior. Como essa geração de energia termelétrica se mantém constante
durante o período de operação da usina, estes motores estão constantemente sujeitos a
estresses, devido a diferentes fatores como por exemplo, número de partidas, carga média,
variação de carga e temperatura ambiente. Consequentemente, isso ocasiona várias
falhas como desgaste, vibração excessiva, aumento da temperatura, diminuição da eficiência
energética, entre outras falhas. Devido a este contexto, sabe-se que esses motores
podem não trabalhar em seu melhor rendimento e, consequentemente, existe a necessidade
de um sistema de monitoramento contínuo para verificar as condições de funcionamento.
Porém, na maioria das vezes, esses sistemas de monitoramento existentes apenas indicam
se os parâmetros monitorados estão em não conformidade após a ocorrência de uma falha
- não permitindo uma análise antecipada das condições de operação da máquina. Tendo
conhecimento disso, neste trabalho, uma metodologia de análise preditiva de falhas no
motor de combustão interna, baseada no Processo de Controle Estatístico e Regras de
Nelson, é proposta de forma inédita para analisar, de maneira preditiva, as condições
operacionais da máquina com base nos dados históricos do sistema supervisório da UTE.
Com a finalidade de dar um apelo prático às análises realizadas neste trabalho, os dados
operacionais utilizados são os históricos reais do ano de 2019, do motor de combustão
interna modelo 18V46 (do fabricante Wärtsilä), que constituem a usina termelétrica em
pauta. O mecanismo de análise é validado por meio de dois estudos de caso, sendo o
primeiro uma comparação entre o grau de severidade da condição operacional da unidade
geradora 5 e o evento de parada desta mesma unidade geradora no dia 01/08/19
e o segundo estudo de caso os apontamentos estatísticos do grau de severidade da unidade
geradora 5, quando ela retorna da manutenção pós parada. Demonstra-se que os
resultados obtidos com a metodologia proposta corresponderam adequadamente aos lançamentos
do registro de turno, sendo eles a degradação de certos subsistemas da unidade
motogeradora 5 até a ocorrência da sua parada em Agosto de 2019 - o que a torna uma
ferramenta promissora tanto para a tomada de decisões sobre manutenções na planta de
forma precoce, quanto para ajudar os operadores das máquinas a verificar se as máquinas
que voltaram de manutenção estão em condições boas. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
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dc.publisher.department |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação |
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dc.publisher.program |
Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia Elétrica |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UNIFEI |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICA |
pt_BR |
dc.relation.references |
ABREU, Fernanda Mitchelly Vilas Boas. Monitoramento da condição de unidades motogeradoras em usinastermelétricas usando Regras de Nelson 2023. 194 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2023. |
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