Predicción y gestión de fallos en los rodamientos principales con Delfos
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Predicción y gestión de fallos en los rodamientos principales con Delfos

Cómo Delfos identificó y supervisó una falla en el cojinete principal de una turbina eólica, previniendo emergencias y maximizando la producción de energía

Contexto

Predecir las fallas en los activos críticos es esencial para garantizar la máxima eficiencia y reducir los costos operativos de las turbinas eólicas. El módulo de predicción de Delfos está diseñado para monitorear continuamente el comportamiento operativo de los componentes esenciales y proporcionar alertas basadas en modelos predictivos de alta precisión.

En el caso analizado, Delfos detectó una anomalía en el comportamiento operativo del cojinete principal de una turbina eólica el día D+0. Esta anomalía, identificada mediante el modelo predictivo, indicó una desviación en el patrón de temperatura del componente con respecto al historial aprendido. La avería se monitorizó durante 295 días hasta que una inspección con boroscopio confirmó el daño del componente.

Figura 1: Desviación de la temperatura del rodamiento principal (ºC) x días | Predicción de fallos en el rodamiento principal: desde el inicio de la detección del fallo hasta el final de la vida útil del rodamiento.

Solución implementada

Tras confirmar el daño, Delfos ajustó el enfoque de la monitorización predictiva para seguir la fase final de la vida útil del rodamiento, lo que permitió aplicar estrategias de mantenimiento paliativo. Este proceso incluyó cambios parciales de engrase, lo que estabilizó la temperatura del componente y garantizó que siguiera funcionando hasta el final de la estación eólica, lo que maximizó la producción de energía antes de la sustitución programada.

Resultados

Durante los 335 días de monitoreo, la turbina permaneció en funcionamiento, acumulando 7707 horas de operación y generando 4876,14 MWh de energía, con solo 48 horas de tiempo limitado para los ajustes de mantenimiento.
El mantenimiento de los rodamientos se llevó a cabo después de la temporada de vientos, lo que eliminó los costos de emergencia y minimizó los impactos operativos.

Figura 2: Efecto del mantenimiento paliativo sobre la temperatura del rodamiento.| La nube roja de marcadores representa la situación antes de las acciones paliativas. El patrón azul representa la situación después de las acciones paliativas.

Conclusión

El caso demuestra la importancia del monitoreo predictivo de Delfos en la gestión de fallas críticas. La capacidad de predecir y gestionar la vida útil del rodamiento principal permitió al cliente evitar tiempos de inactividad no programados, reducir los costos y maximizar la eficiencia de la turbina.

Prestaciones

  • Previsión de fallos 295 días de antelación;
  • Reducción de costos al evitar el mantenimiento de emergencia;
  • Maximización de la producción con 4876,14 MWh generados durante la monitorización;
  • Únicamente 48 horas de limitación operativa durante el período.

Delfos demuestra ser esencial para optimizar la operación de los activos críticos, garantizando una mayor confiabilidad y rentabilidad para sus clientes en el sector de las energías renovables.

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