Optimizando inspecciones de tuberías offshore para seguridad y eficiencia

El reto impulsa la innovación. En oil & gas offshore, el reto se reduce a lograr el equilibrio correcto entre altos niveles de uptime y producción. Sin retrasar mantenimiento crítico para la seguridad del proceso de producción.

La presión sobre beneficios ha llevado a algunos proveedores a retrasar mantenimiento no crítico. A menudo se usa Inspección Basada en Riesgo (RBI). Esto determina qué equipos necesitan comprobación más frecuente y cuáles pueden pasar sin inspección. RBI requiere creación de evaluaciones de riesgo detalladas, personalizadas para cada activo. También es propenso a error humano.

Otro enfoque, menos consumidor de tiempo y más escalable, está disponible.

Operadores pueden agilizar inspección de activos de producción con Senseye PdM. Esta es una aplicación especializada de Mantenimiento Predictivo que hace este trabajo remotamente y en tiempo real, basada en un marco de ingeniería mecánica.

Esta solución detecta automáticamente fallos emergentes de activos y pronostica su vida útil restante. Lo hace usando algoritmos de machine learning agnósticos al activo para analizar salidas de datos de vibración, corriente, presión, temperatura y par. Al hacerlo, entrega análisis único para cada activo.

Este enfoque permite a ingenieros detectar problemas emergentes con maquinaria hasta seis meses por adelantado. Identificar precisamente cuándo es más probable que fallen máquinas, permite a ingenieros aplicar intervenciones correctas en el momento correcto. Típicamente, estas se harán durante periodos de downtime planificado, antes de que problemas empiecen a afectar producción. Este enfoque también evita la necesidad de crear un plan de mantenimiento extenso y consumidor de tiempo.

Para la mayoría de productores de oil & gas, es relativamente fácil desplegar mantenimiento predictivo a escala. Cualquier activo equipado con sensores puede monitorizarse para detectar signos de fallos. Los que ya recopilan datos de activos para logging de incidentes o análisis histórico pueden usarlos para alimentar Senseye PdM.

El impacto en mantenimiento es transformador. Eliminar la necesidad de que ingenieros inspeccionen cada activo en persona les permite aplicar sus habilidades y atención donde se requiere más. Grandes organizaciones industriales típicamente mejoran eficiencia de operaciones de mantenimiento alrededor de 40% trabajando con Senseye. Permitiéndoles eliminar backlogs de mantenimiento en orden relativamente corto.

El beneficio más significativo, sin embargo, es la reducción en downtime no planificado. 92% de paradas de tuberías en oil & gas son no planificadas. Cada hora que productores están offline les cuesta 250.000 $ de media —equivalente a 4.256 barriles de petróleo.

Típicamente, organizaciones usando Senseye PdM para monitorizar activos de producción reducen a la mitad sus niveles de downtime no planificado. Esto impulsa producción y reduce riesgo de fallos. Incluyendo los que podrían tener consecuencias catastróficas para medio ambiente y quienes trabajan cerca del pipeline.

Usando Senseye PdM, puede lograr ese delicado equilibrio entre producción y mantenimiento. Haciendo que seguridad y mantenimiento de sus activos más valiosos trabajen a su horario.

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