O componente motor elétrico é responsável pelo fornecimento da força motriz necessária ao movimento rotacional da bomba, a partir da conversão da energia elétrica em mecânica. A coleta dos dados para este item resultou 21 registros completos de tempos entre falhas, classificados em ordem de ocorrência. A Tabela 13 mostra a consolidação dos eventos e as covariáveis analisadas.
95 Tabela 13– Dados de falha: Motor
Fonte: Elaborado pelo autor
Os dados mostrados na Tabela 13 apresentam uma amplitude de 1891 dias, representada pelos eventos 16 e 19. Dado a necessidade de identificar as covariáveis que aceleram a taxa de falha do equipamento, todos os eventos foram considerados no estudo. Em contrapartida, esta decisão tem reflexo no aumento do desvio padrão do tempo entre falhas para o item analisado. A dicotomização das covariáveis foi realizada com base nas informações existentes em manuais do fabricante de BCS, consulta a especialistas da área, relatórios de falha e no trabalho desenvolvido por Accioly (1995). Para o item motor elétrico, os limites para análise das covariáveis foram os seguintes:
(1) BSW - Poços cujo o BSW apresentou valor menor que 40%, foi atribuído o valor 0. Nos demais casos essa variável recebeu o valor 1;
(2) Vazão Bruta - Poços com produção bruta de petróleo maior que 30 m³/dia foi atribuído valor 0. Nos demais casos essa variável recebeu o valor 1;
Evento Tempo operação Status Censura BSW (%) Vazão bruta (m³) Fator Humano Profundidade (m) Potência (HP) 1 277 1 1 0 0 0 0 2 265 1 0 1 1 1 1 3 282 1 1 0 0 0 0 4 1185 1 0 1 0 0 1 5 629 1 0 0 0 0 1 6 390 1 1 1 1 1 0 7 472 1 1 0 0 0 1 8 205 1 0 1 0 1 0 9 1224 1 1 0 0 0 0 10 672 1 0 0 0 1 1 11 280 1 1 0 1 0 0 12 213 1 1 0 1 0 0 13 469 1 1 0 1 0 0 14 1039 1 0 0 0 1 1 15 212 1 0 0 1 1 0 16 62 1 1 1 1 1 0 17 626 1 0 0 0 0 0 18 715 1 0 0 0 1 0 19 1953 1 0 0 0 1 1 20 828 1 1 0 0 0 0 21 567 1 0 1 0 0 0
96 (3) Fator Humano: Corresponde a covariável que agrega os aspectos humanos relacionados a instalação do motor. Os erros mais comuns observados foram: torque inadequado na conexão do cabo ao motor (pot head), nível de óleo isolante menor que o necessário e ausência de óleo isolante. Para os poços cujas falhas ocorreram devido ao fator humano, o valor atribuído foi 1;
(4) Profundidade do conjunto BCS: o aumento da profundidade dos poços está diretamente ligado com o crescimento da temperatura. Essa covariável representa, de forma indireta, a influência da temperatura do petróleo sobre o motor elétrico. Aos poços cuja profundidade é menor ou igual que 1800m, atribui-se valor 0. Nos demais casos, essa variável recebeu o valor 1;
(5) Potência do motor elétrico: a potência do motor elétrico apresenta uma relação direta com a energia térmicas dissipada. Aos poços que apresentaram potência igual ou inferior a 72 HP, atribui-se valor igual a 0. Nos demais casos, essa variável recebeu o valor 1;
A Figura 30 apresenta os papeis de probabilidade para as distribuições: Weibull, exponencial e lognormal.
97 Figura 30 Papéis de probabilidade: motor elétrico
Elaborado pelo autor
A Tabela 14 mostra os resultados analíticos decorrentes da aplicação do teste Kolmogorov-Smirnov usado na seleção do modelo probabilístico.
Tabela 14 Teste de aderência: motor
Fonte: Elaborado pelo autor
Conforme observado pela Tabela 14, o modelo Weibull apresentou melhor aderência aos dados de falhas. Os parâmetros que caracterizam a distribuição Weibull para o item motor elétrico são mostrados na Tabela 15.
Distribuição Teste KS Exponencial 0,729379 Lognormal 0,06267
98 Tabela 15 - Parâmetros da Distribuição Weibull: motor elétrico
Parâmetro Weibull Valor Parâmetro de Forma (γ) 1,4519 Parâmetro de Escala (η) 663,77
Fonte: Elaborado pelo autor
A Tabela 15 indica que o parâmetro de forma para o componente motor elétrico é 1,4519. Como o parâmetro de forma é maior que 1, a taxa de falha para este componente é crescente ao longo do tempo (região de desgaste). O parâmetro de escala ou vida característica indica o tempo no qual 63% das unidades já falharam, representando um período de 663,77 dias. A Figura 31 mostra os gráficos para a taxa de falha e confiabilidade.
Figura 31– Gráficos motor elétrico Elaborado pelo autor
Para a seleção das covariáveis, aplicou-se o método Stepwise cujo resultado foi consolidado na Tabela 16. Conforme observado, a covariável fator humano (V3) apresentou resultado estatisticamente significativo nos dois passos executados para seleção. A covariável potência do motor (V5) mostrou-se significativa no primeiro passo, porém, no segundo seu valor “p” foi 15,54%. Dessa forma, somente a covariável V3 (Fator Humano) foi selecionada.
99 Tabela 16– Seleção de covariável: motor
Passos Modelo -2logL(Ѳ) Estatística de
Teste (TRV) Valor p Passo 1 Nulo 90,76 V1 89,443 1,317 0,251131167 V2 89,479 1,281 0,257713185 V3 79,917 10,843 0,000991699 V4 90,757 0,003 0,956319904 V5 87,576 3,184 0,074362484 Passo 2 V1+V2+V3+V4+V5 77,422 V1+V2+V3+V4 79,44 2,018 0,155443763 V1+V2+V3 79,507 0,067 0,79575593 V1+V2 87,154 7,647 0,005686681 V1 89,442 2,288 0,130377829 Nulo 90,76 1,318 0,250951304 V1 = BSW (<40% = 0 ; ≥ 40% = 1)
V2 = Vazão bruta (> 30m³/dia = 0 ; ≤ 30m³/dia = 1) V3 = Fator Humano (Não=0 ; Sim=1)
V4 = Profundidade do conjunto BCS (<1800m = 0 ; ≥ 1800m = 1) V5 = Potência (< 72 HP = 0 ; ≥ 72 HP = 1)
Fonte: Elaborado pelo autor
A estimativa para a covariável V3 (fator humano) é apresentada na Tabela 17. A covariável fator humano apresentou valor de 2,2139, representando uma razão das taxas de falha de 9,152. Ou seja, a taxa de falha para poços que foram instalados por profissional “não experiente” (designada pelo numeral um) é aproximadamente 9 vezes a taxa de falha para poços instalados por profissional “experiente” (designada pelo numeral 0). A equação 47 apresenta a forma geral da taxa de falha para a distribuição Weibull considerando o efeito da covariável V3 (fator humano).
Tabela 17– Estimação covariável: motor
& , . =
$,¬-$¨¦¦§,©©9
¦¦§,©©:
%,¬-$¨∗ './ 2,2139 .
(47) A Figura 32 mostra o gráfico do logaritmo da taxa de falha acumulada em função do tempo para a covariável fator humano, sendo o identificador zero (profissionalCovariável Estimativa (α) Razão das taxas de Falhas
V3 2,2139 9,152
100 experiente) e um (profissional não experiente). Em sequência, a Figura 34 apresenta o gráfico do resíduo padronizados de Schoenfeld e a Tabela 18 o coeficiente de Pearson.
Figura 32– Proporcionalidade dos riscos: covariável fator humano Fonte: Elaborado pelo autor
Conforme observado na Figura 32, as unidades que foram instaladas por profissional “não experiente” (linha azul) apresentam um maior risco acumulado quando comparado a unidades instaladas por profissional “experientes” (linha em vermelho). Importante notar que esta covariável não atua em todas as falhas para o item motor.
Figura 33–Resíduo de Schoenfeld: motor Fonte: Elaborado pelo autor
Tabela 18– Coeficiente de Pearson: motor
Fonte: Elaborado pelo autor
De acordo com as Figuras 32, 33 e a Tabela 18, não existem argumentos para invalidar a hipótese de riscos proporcionais para covariável V3 (Fator humano). Assim,
Covariável Descrição Coeficiente Pearson (ρ)
101 o modelo que representa o processo de falha para o componente motor elétrico deve ser expresso com a inclusão da covariável fator humano.