Quais tecnologias de sensores IoT estão surgindo para manutenção preditiva em frotas de trocadores de calor de PTFE?

O desempenho de um trocador de calor normalmente diminui silenciosamente até que um vazamento ou bloqueio interrompa a produção. Agora, sensores sem fio-de baixo custo podem ser montados em trocadores de PTFE, monitorando continuamente seus sinais vitais e enviando dados para algoritmos que prevêem perigo com dias ou semanas de antecedência. A promessa é passar de "executar-para-falhar" para "manter-na-previsão" e o desenvolvimento de novas tecnologias de sensores IoT está permitindo essa transição para frotas de trocadores de calor de fluoropolímero. Para operadores de plantas com muitos trocadores de-e{9}tubos de PTFE em dessalinização, processamento químico ou acabamento de superfície, essas tecnologias oferecem um caminho escalonável para melhorar o tempo de atividade e reduzir os custos do ciclo de vida.

Conjunto de sensores:-construído especificamente, não-intrusivo, sem fio
Tradicionalmente, o monitoramento dos trocadores de calor é feito por leituras manuais de temperaturas de entrada/saída e manômetros, geralmente semanais ou mensais. Essa coleta intermitente de dados é substituída por detecção contínua e automatizada e manutenção preditiva baseada em IoT. Um conjunto típico de sensores para um trocador de calor de PTFE inclui:

Sensores de temperatura-fixados – Fixados aos tubos de entrada e saída dos lados do casco e do tubo Projetos não-intrusivos são montados na parede externa do tubo, sem interromper o processo. Esses sensores são igualmente aplicáveis ​​a trocadores de PTFE com carcaças de plástico ou carcaças de aço revestidas.

Sensores de pressão diferencial - Através dos bocais laterais do casco e através dos bocais laterais do tubo . Estes são usados ​​para avaliar a queda de pressão; um sinal importante de incrustação ou alterações na distribuição do fluxo. Os transmissores de pressão diferencial sem fio são oferecidos com bateria com duração de 3 a 5 anos.

Sensores de vibração sem fio - Instalados diretamente na superfície da carcaça, próximo ao bocal de entrada ou no meio do feixe de tubos. Os acelerômetros detectam vibrações aberrantes causadas por vibrações-induzidas pelo fluxo, ruídos no defletor, danos por impacto ou suportes de tubos não protegidos.

Todos os sensores se comunicam usando protocolos sem fio-de baixo consumo de energia, como LoRaWAN, Zigbee ou Bluetooth Mesh, com um gateway local. O gateway reúne os dados e os envia para uma plataforma de análise-baseada em nuvem. Um kit de retrofit IoT pode ser instalado em uma tarde em um trocador de PTFE existente sem soldagem, perfuração ou desligamento do processo.

Cloud Analytics – de dados brutos a previsões de falhas
Os modelos de aprendizado de máquina baseados no desempenho anterior usam os dados coletados – diferenciais de temperatura, quedas de pressão, espectros de vibração. A camada analítica de um sistema de trocador de calor PTFE de manutenção preditiva de sensor IoT executa várias tarefas:

Detecção e Diferenciação de Incrustações
A incrustação no lado do casco é indicada por um aumento lento e constante na queda de pressão no lado do casco e uma diminuição gradual no coeficiente geral de transferência de calor calculado (valor U-). Se a perda de pressão aumentar e a diferença de temperatura ao longo do lado do tubo permanecer constante, então a incrustação poderá estar dentro dos tubos. O modelo analisa leituras em tempo real com uma linha de base estabelecida durante o estado novo limpo dos trocadores.

Algoritmos de aprendizado de máquina podem detectar a pequena característica da incrustação precoce muito antes que um operador humano observe uma redução de 5% no desempenho. Por exemplo, um alerta previsto é ativado por um aumento semanal de 2% no ΔP do lado do casco que seria imperceptível em um medidor analógico, mas óbvio em dados de streaming. E o sistema propõe a limpeza na próxima janela de manutenção programada disponível, em vez de um tempo de inatividade não planejado.

Padrões de reconhecimento de vibração
Os feixes de tubos de PTFE são mais flexíveis que os feixes de metal e, portanto, suscetíveis à vibração gerada pelo fluxo em algumas taxas de fluxo. Uma vibração constante de baixa frequência (por exemplo, . 10-30 Hz) pode significar que os tubos estão batendo contra os defletores; uma vibração de frequência mais alta pode significar o barulho da placa defletora devido aos tirantes soltos. A plataforma IoT aprende a assinatura de vibração normal de uma máquina saudável e alerta quando há uma variação. Se as amplitudes de vibração atingirem um limite durante um tempo especificado, um alerta será emitido para inspeção.

Alarmes de assimetria/cruzamento de temperatura
Na operação-contracorrente, a abordagem da temperatura (entrada quente menos saída fria) é diretamente proporcional à eficácia. Uma abordagem crescente sem alteração nas vazões indica uma perda de área de transferência de calor, que pode ser causada por incrustações, vazamento de desvio ou obstrução do tubo. A plataforma IoT pode detectar o cruzamento de temperatura (saída fria acima da saída quente ou saída quente abaixo da entrada fria) e alertar os operadores instantaneamente.

Monitoramento de IoT: benefícios específicos do PTFE
Os trocadores de calor de PTFE possuem recursos especiais que tornam a aplicação do sensor mais fácil e os dados mais confiáveis:

Imunidade à corrosão - Nenhuma corrosão externa da carcaça ocorrerá em trocadores de PTFE com carcaças revestidas de plástico ou-de PTFE. Os sensores são montados em superfícies limpas e estáveis ​​e o revestimento externo está livre de corrosão ou incrustações que possam interferir nas medições de vibração. Para carcaças de aço com revestimento de PTFE, o contato é quimicamente inerte.

Superfícies externas-não incrustantes - A baixa energia superficial do PTFE implica que a parte externa do invólucro (onde os sensores de vibração estão conectados) não coleta depósitos espessos que possam reduzir os sinais de vibração ou isolar os sensores de temperatura.

Paredes revestidas com - PTFE fino ou PTFE-de baixa massa térmica permitem que as mudanças de temperatura ocorram rapidamente, assim, os sensores de temperatura-reagem à dinâmica do processo.

Esses recursos permitem leituras de sensores extremamente reproduzíveis de um trocador de PTFE e resultam em leituras de sensores altamente correlacionadas com as condições internas, permitindo assim que o modelo de aprendizado de máquina seja treinado em dados limpos e previsíveis.

Economia de implantação: de unidades de milhões de dólares a frotas de médio porte
No passado, as soluções de manutenção preditiva eram aplicadas apenas a ativos grandes e importantes. Equipamento completo de instrumentação com sensores conectados, sistema dedicado de coleta de dados e software de análise especializado pode custar entre US$ 20.000, 20.000 e US$ 50.000 por trocador. O custo por unidade de um kit de retrofit completo (três sensores de temperatura, dois sensores de pressão diferencial, um sensor de vibração e um gateway) caiu para cerca de 1.500–5.000 devido às novas tecnologias de sensores IoT.

O custo é baixo o suficiente para ser implantado em exchanges-de médio porte, e não apenas em unidades de milhões de dólares. Uma implementação de IoT em todos os ativos de uma fábrica de produtos químicos ou de dessalinização que tenha 20 trocadores de PTFE representa um investimento de capital entre 30.000 e 100.000. O retorno do investimento é derivado de:

Menos tempo de inatividade - Com alertas preditivos, você pode organizar limpezas ou reparos durante o tempo de inatividade planejado, evitando paradas imprevistas.

intervalos de limpeza prolongados - Se os dados mostrarem que a incrustação está se desenvolvendo lentamente, o período de limpeza pode ser prolongado com segurança, conservando os produtos químicos e a mão de obra.

Falhas catastróficas evitadas - Sensores de vibração podem detectar um defletor solto que poderia passar pela tubulação de PTFE se não fosse tratado, criando um vazamento-de contaminação cruzada.

Um processador de produtos químicos relatou uma redução de 70% nos incidentes de manutenção não planejados em dois anos, com o sistema se pagando em nove meses, após colocar sensores IoT em seis trocadores de PTFE.

Edge Computing e Digital Twins: as funções
Os sistemas atuais possuem dispositivos de computação de ponta que realizam algum processamento inicial de dados no gateway e transferem apenas eventos ou anomalias importantes para a nuvem. Isso economiza largura de banda e fornece alertas em tempo real, mesmo em caso de conectividade intermitente com a Internet. Alguns sistemas avançados também geram um "gêmeo digital" de cada trocador de PTFE-um modelo de simulação dinâmica que opera junto com a unidade física. O gêmeo digital prevê as temperaturas e pressões esperadas em função das taxas de fluxo e condições de admissão atuais. Qualquer diferença duradoura entre o desempenho observado e o projetado é um alarme.

Para trocadores de PTFE, onde a deformação e a fluência do tubo ocorrem lentamente, o gêmeo digital pode imitar a mudança progressiva da geometria do tubo e seu efeito na queda de pressão. Isso ajuda o sistema a diferenciar entre envelhecimento natural e um defeito em desenvolvimento.

Desafios e considerações na prática
A tecnologia é avançada mas… Ainda existem alguns desafios:

Alimentação e posicionamento do sensor Sensores sem fio alimentados por baterias têm vida útil finita. Isso significa que em locais remotos ou de difícil acesso as baterias precisam ser substituídas como parte da manutenção. Mas as baterias agora são padrão para cinco{2}}anos.

Segurança e integração de dados -A análise baseada na nuvem-precisa de um link seguro com a rede da fábrica. Algumas instalações escolhem servidores-no local ou sistemas de borda-de circuito fechado. A maioria dos fornecedores vende ambos.

Treinamento e gerenciamento de mudanças - Os operadores precisam confiar nos alarmes previstos e adaptar as rotinas de manutenção. Quando implementado de forma eficaz, apresentará painéis e alertas móveis com conselhos claros e práticos.

Futuro: sensores de-coleta de energia-autocalibrada
As tecnologias emergentes de sensores prometem um custo total de propriedade substancialmente mais baixo. Sensores de vibração de coleta de energia piezoelétrica (vibração mecânica em eletricidade) eliminam completamente as baterias. Sensores de temperatura-com autocalibração que avaliam seus resultados em relação a uma referência-integrada não exigem verificação manual. Com o crescimento do 5G e da conexão via satélite em órbita-terrestre-baixa, até mesmo instalações de trocadores de PTFE em locais distantes terão backhaul de dados confiável.

Conclusão
A manutenção preditiva para trocadores de PTFE está democratizando análises sofisticadas, melhorando o tempo de atividade e reduzindo os custos de vida útil, graças à IoT. O segredo é transformar dados brutos em insights de manutenção acionáveis. Sensores sem fio de vibração, temperatura e pressão podem ser colocados de forma não{2}}intrusiva e conectados em rede à análise de nuvem para detectar incrustações, danos em defletores e desvios de fluxo dias ou semanas antes de resultarem em uma interrupção no processo. E em frotas de trocadores de calor de PTFE, onde a corrosão não é um problema, mas sim a incrustação e a integridade mecânica, essa tecnologia oferece uma maneira viável e econômica-de fazer a transição da manutenção reativa para a preditiva. O tempo da degradação furtiva do desempenho acabou, a era da previsão baseada em dados está chegando.