Conforme abordado na seção 3.4 o modelo da Lei das Potências (Power Law) é o indicado para análise de dados de confiabilidade para este tipo de equipamento devido ao modo de mínimo reparo que opera em um único ciclo e sem revisão configurando um modelo em envelhecimento, utilizando o software da RELIASOFT, mais especificamente o módulo para análise de dados recorrentes, o RGA, a figura 17 demonstra a inserção dos oito sistemas (trocadores de calor), conforme dados do quadro 1, mas é importante destacar que os dados são lançados em uma linha do tempo T0 = 0 os tempos das falhas consecutivas são lançados sempre referente ao T0.
Figura 17 – Dados de início e fim de operação com as falhas intermediárias Fonte: O autor em RELIASOFT/RGA
Após o lançamento dos dados dos 8 sistemas o software processou todas os equipamentos em uma única linha do tempo a partir do mesmo T0 conforme mostrado na figura 18, neste momento já é possível observar graficamente que o número de falhas cresce muito a medida que o tempo passa.
Figura 18 – Gráfico do número de falhas acumuladas x tempo Fonte: O autor em RELIASOFT/RGA
De uma forma de visão diferente, a figura 19 mostra a distribuição das falhas ao longo do tempo ocorrendo separadamente em paralelo, este modo de apresentação pode ser útil para identificar alguma variação no processo que coloque um equipamento em uma condição diferenciada causando mais ou menos falhas, ou o acumulo de falhas em algum certo período, são informações úteis que podem auxiliar a engenharia de manutenção, inspeção de equipamentos e a otimização de processos a focalizar seus estudos.
Figura 19 – Gráfico de operação do sistema x tempo Fonte: O autor em RELIASOFT/RGA
Através dos dados do quadro 1 lançados conforme na figura 17, foram calculados os parâmetros da distribuição beta (β) lambda (λ), e o valor encontrado para beta (β = 4,18), como apresentado na figura 20, vem para confirmar a percepção da figura 18 de que com o decorrer do tempo as ocorrências de falha aumentam, mas ainda de acordo com o conceito na seção 3.4, um beta maior que 1 já indica desgaste do componente com intensidade de falhas em crescimento (wear-out).
Figura 20 – Parâmetros calculados do modelo Fonte: O autor em RELIASOFT/RGA
A figura 21 a seguir mostra a curva de probabilidade de falha do sistema, que como já esperado conforme a evidência mostrada nos resultados anteriores é muito crescente.
Figura 21 – Probabilidade de falha x tempo Fonte: O autor em RELIASOFT/RGA
Como em confiabilidade a informação de interesse é a probabilidade de que um item não falhe em um determinado intervalo de tempo, isto significa matematicamente que a confiabilidade é R(t) = 1 – F(t), onde F(t) é a função acumulada de falhas, o gráfico da confiabilidade condicional é o oposto do gráfico apresentado anteriormente na figura 21.
Embora os gráficos muitas vezes não sejam a forma mais precisa de determinar um resultado exato de uma função, a figura 22 mostra o gráfico da curva de confiabilidade para o sistema de troca de calor P-2118, mas observando esta representação gráfica pode-se perceber após aproximadamente 1200 dias de operação o sistema ou cada trocador de calor já começa a apresentar uma confiabilidade com perdas sensíveis.
Figura 22 – Confiabilidade condicional x tempo Fonte: O autor em RELIASOFT/RGA
Em outra função do RGA foi possível estimar o tempo ótimo para substituição (overhaul) de cada trocador, baseado no custo de reparo, custo de substituição e os parâmetros da distribuição obteve-se tempo ótimo para substituição de 4.207 dias, ou cerca de 11,5 anos, conforme figura 23.
Figura 23 – Tempo ótimo de substituição (Dia) Fonte: O autor em RELIASOFT/RGA
Para o mesmo cálculo do tempo ótimo de substituição foi possível utilizar a equação vista na seção 3.5 (Modelo de Custo de Sistemas Reparáveis), chegando ao mesmo valor obtido através do RGA, conforme desenvolvimento abaixo:
β
β
λ
11
)
1
(
2
−
=
C
C
I
; substituindo 4,179306 1 158000
)
1
179306
,
4
(
10
618203
,
5
000
.
200
−
=
−x
I
e finalmenteI
=4.207,745
dias.Também foi possível obter a forma gráfica desta curva onde o tempo ótimo de substituição destaca-se como o ponto de mínimo da função, a figura 24 demonstra a curva desta função sendo o eixo das ordenadas (custo do equipamento por unidade de tempo) e o eixo das abscissas (tempo).
Figura 24 – Gráfico do tempo ótimo de substituição (Dia) Fonte: O autor em RELIASOFT/RGA
Utilizando a informação do tempo ótimo de substituição obtida acima, em outra funcionalidade do RGA, foi possível prever um número de falhas até os 4207 dias de operação, neste caso o RGA calculou 7 falhas para este intervalo de tempo conforme mostra a figura 25.
. Figura 25 – Número de falhas previstas até o tempo ótimo de substituição
Fonte: O autor em RELIASOFT/RGA
Ainda nesta mesma funcionalidade foram simulados diversos números de dias até que o número de falhas se tornassem valores inteiros, mesmo porque não existe meia falha, chegando então até o número de sete falhas previstas pelo software, a partir daí estima-se estar próximo dos 4207 dias e a recomendação seria a substituição do equipamento, os valores obtidos estão representados na figura 26, sendo que a primeira falha é prevista para ocorrer com aproximadamente 2569 dias.
Figura 26 – Número de dias previstos para ocorrência de cada falha Fonte: O autor em RELIASOFT/RGA
Este capítulo expõe os resultados obtidos com o auxilio do software para solução do problema proposto por este trabalho, através dos dados de falha dos trocadores de calor foram extraídos os valores de beta (β) 4,18 e lambda (λ) 5,62 permitindo assim, extrair a curva de probabilidade de falhas, a curva de confiabilidade condicional que por sua vez permitiu calcular o tempo ótimo de substituição de 4207 dias, e neste intervalo de tempo de operação são previstas 7 falhas sendo que a primeira deve ocorrer com aproximadamente 2569 dias.
5 CONCLUSÃO
A proposta deste trabalho foi de contribuir com dados sólidos para a criação de um plano de manutenção voltado para a gestão deste ativo de maneira que se obtenha o melhor resultado do aspecto de produtividade e retorno financeiro de modo que a empresa não seja surpreendida com atividades e custos não previstos no seu orçamento, no entanto outro ponto de destaque é o cuidado com incêndio, pois mesmo que seu ponto de ignição da nafta sendo a
277ºC e a temperatura de processo a no máximo a 140ºC, pode haver outra fonte de
ignição próxima de algum vazamento que levaria fatalmente a um incêndio.Como mencionado no início deste trabalho o intuito do estudo não foi de buscar soluções para a redução das falhas através de alterações metalúrgicas ou de processo, e sim demonstrar como o sistema se comporta ao longo do tempo para que a partir disto sejam tomadas decisões e desenvolvidas ações de melhoria de gestão. A análise dos dados foi baseada em conceitos teóricos de confiabilidade e mais especificamente a confiabilidade de sistemas reparáveis utilizando o modelo da Lei das Potencias dos autores Ascher e Feingold (1984), no qual o modo do ciclo de vida útil deste sistema está caracterizado.
Os dados de vida dos trocadores de calor foram aplicados no software da RELIASOFT no módulo do RGA e os resultados obtidos foram os parâmetros da distribuição, os gráficos com a ocorrência das falhas, a curva de probabilidade de falha, a curva de confiabilidade, o valor do tempo ótimo de substituição de cada equipamento, o número de falhas previstas até o tempo ótimo de substituição e a previsão dos números de dias até cada falha. Através dos resultados obtidos é possível prever a ocorrência das falhas e assim preparar os sobressalentes para que no momento da intervenção, todos os materiais estejam em estoque da mesma forma que quando chegar o momento da substituição definido pelo tempo ótimo calculado, o equipamento reserva esteja disponível, já que o processo de recuperação de um trocador de calor deste porte leva cerca de seis meses, embora este sistema opere com 25% de capacidade de troca de calor acima da necessidade, dois trocadores (25% de 8 trocadores) não podem ficar fora de operação devido em raras exceções o sistema possuir todos os trocadores 100% íntegros.
Um ponto de destaque no desenvolvimento deste trabalho foi a fase de levantamento de dados, pois os registro não são claros no sentido de datas de início e fim de avarias, também foram encontradas falhas na informação se o equipamento estava parado ou operando, e as notas do tipo falha/defeito (ZF) muitas vezes não coincidem com as notas de recomendação de inspeção (ZR). Diante de tantas incertezas foi necessário fazer um
levantamento caso a caso das notas, acessando cada uma delas para verificar o descritivo da solicitação, na sequência foram acessadas as respectivas ordens de manutenção e da mesma forma verificados os comentários registrados, os materiais relacionados e as tarefas executadas. Outra forma de reduzir as incertezas foi através de entrevistas com as equipes de planejamento de manutenção, executantes da manutenção e inspetores de equipamentos. Mesmo assim o histórico das falhas ainda é um tanto nebuloso devido algumas incertezas que pairam sobre estes registros tendo em vista que o intervalo avaliado é longo pois começou no ano de 2001. Um fato complicador destes registros é a existência de um trocador de calor reserva além dos 8 em operação, este sobressalente é utilizado para substituir um equipamento em operação que chega no final de vida operacional, no entanto quando um equipamento sai de operação normalmente ele mantém os registros de nota e ordem de manutenção para tratar a recuperação do equipamento que tornou-se reseva mas mantém o Tag do local de instalação que retornou a operar.
De um modo geral o trabalho atingiu os objetivos de quantificar os dados de confiabilidade, para orientar a gestão deste ativo para a melhoria da segurança de pessoas e ambiental, e não deixando de lado o aspecto econômico do negócio da companhia.
TRABALHOS FUTUROS
Recomenda-se uma atividade de melhoria da qualidade dos registros no que se refere as datas das falhas, início e fim da avaria e datas de substituição, importante também criar notas e ordens de manutenção exclusivas para restauração do equipamento de modo que não se confundam com reparo e substituição. Outra melhoria seria registrar a quantidade e a posição dos tubos isolados a cada reparo, com estas informações poderia talvez dependendo da qualidade os registros e a análise estatística dos dados, prever quais e quando os tubos irão falhar, desta forma seria possível implantar um sistema de manutenção preventiva para estes trocadores de calor, o que seria um grande ganho para segurança.
REFERÊNCIAS
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KIMURA, Renata M. Indústria Brasileira de Petróleo: Uma análise da cadeia de valor agregado. 2005. f. 104. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Bacharel em economia. Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2005.
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2006.
LAFRAIA, João R. B. Manual de Confiabilidade, Mantenabilidade e Disponibilidade. Rio de Janeiro: Qualitymark, 2001.
NORMA REGULAMENTADORA. NR-13 Caldeiras, Vasos de Pressão e Tubulações. Brasilia: MTE, 2014 O´CONNOR, Patrick D.T.; NEWTON, D; BROMLEY, R. Pratical Reliability Engineering. 4th ed. rev. England: John Wiley & Sons, 2002.
PELLICCIONE, André da S. et al. Análise de falhas em Equipamentos de Processo. Rio de Janeiro: Interciência, 2012.
PETROBRAS. PG-2AT-00407-0 Diretrizes de Operação, Manutenção, Inspeção e Projeto para
Acompanhamento e Controle de Corrosão em Sistemas de Topo de Unidades de Destilação. Rio de Janeiro,
2015.
RELIASOFT CORPORATION. Repairable Systems Analysis. Reliasoft Corporation. Disponível em: <http://reliawiki.org/index.php/Copyright_Information>. Acesso em: 23 dez. 2016, 20:30.