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A lo largo de la historia, los usuarios de análisis de aceite han confiado casi por completo en laboratorios comerciales de análisis de aceite o en el proveedor de aceite para identificar cuando una máquina está en alarma. Dándose cuenta de esta situación, las organizaciones de clase mundial están tomando el control de sus propias señales de alarma para asegurarse de que se cumplan sus objetivos específicos. La reciente llegada de sofisticado software para análisis de aceite ha puesto este objetivo al alcance de cualquiera que lo desee. El propósito principal de las alarmas o límites es filtrar la información para que los técnicos inviertan su tiempo en administrar y corregir situaciones excepcionales, en vez de tener que examinar atentamente toda la información tratando de encontrar las excepciones. Las alarmas avisan al analista que se ha traspasado una puerta y que se requiere una acción. Algunos parámetros de información tienen sólo límites superiores, como los conteos de partículas o niveles de partículas de desgaste. Unos cuantos parámetros de información emplean límites inferiores, como el BN, elementos de aditivos, punto de inflamación, estabilidad de oxidación y FTIR (aditivos). Otros parámetros de información como viscosidad y FTIR usan ambos límites, superiores e inferiores. Los límites generalmente se relacionan con importantes propiedades físicas y químicas del lubricante en donde se desea estabilidad de dichas propiedades.
Las técnicas de alarma varían para cumplir los requerimientos de objetivos diferentes de análisis de aceite. Estas técnicas pueden clasificarse generalmente como sigue:
Alarmas Proactivas
Las alarmas proactivas avisan al usuario acerca de condiciones anormales asociadas con el control de las causas raíz de desgaste de la maquinaria, fallas operativas y degradación del lubricante. Están ligadas a la filosofía del mantenimiento proactivo de establecer objetivos y administrar las condiciones del lubricante dentro de los mismos. Una premisa estratégica de las alarmas proactivas es que estas deben establecerse en niveles que generen mejoras con respecto al desempeño anterior, o que aseguren que se manténganlas condiciones dentro de niveles en los que el desempeño haya sido optimizado previamente con respecto a los objetivos de la organización. En el dominio de las alarmas proactivas, utilizaremos los siguientes tipos de alarmas y límites:
Límites Basados en Objetivos (Metas)
Los límites por objetivos se aplican al control de parámetros tales como contaminación para conseguir extensión de vida de la máquina (Figura 1). Por ejemplo, un sistema hidráulico operando con un nivel de limpieza ISO 18/15/12 experimentará tres veces la extensión de vida si el fluido se limpia a un nivel ISO 15/12/9. Establecer el límite a 17/15/12 es una actividad basada en una meta. Por el contrario, si el mismo sistema hidráulico está operando a ISO 15/12/9 y se pierde el control permitiendo que el nivel de contaminación alcance ISO 18/15/12, podemos esperar que el desgaste se triplique durante ese periodo. El deseo de regresar el sistema a un nivel de limpieza ISO 15/12/9 está impulsado por un objetivo específico, y es, por lo tanto, un límite basado en meta. Este tipo de límite se aplica comúnmente a conteo de partículas, nivel de humedad, contaminación con glicol, dilución por combustible, AN y otras condiciones comunes de causa raíz de falla.
Figura 1 – Los límites basados en objetivos (metas) se emplean para reducir el estrés (contaminación, por ejemplo) en el aceite y la máquina para extender la via en servicio.
Límites de Envejecimiento
Otro tipo de límite o alarma proactiva se relaciona con el envejecimiento progresivo de un lubricante o fluido hidráulico (figura 2). Desde el momento en que un fluido se pone en servicio, sus propiedades físicas y químicas sufren una transformación alejándose del ideal (esto es, las del aceite nuevo). Algunas propiedades son de transición muy lenta, mientras que otras se transforman muy rápido. Los límites relacionados con los síntomas de degradación del lubricante se conocen como límites de envejecimiento, y pueden aplicarse efectivamente a parámetros como AN/BN, viscosidad, voltametría de barrido lineal (LSV), calorimetría por escaneo de presión diferencial (PDSC), RPVOT, espectrometría de elementos para aditivos y FTIR (oxidación, nitración, sulfatación y aditivos) y propiedades dieléctricas. La figura 3 muestra algunos ejemplos de límites de parámetros basados en metas así como de envejecimiento.
Figura 2 – Los límites de envejecimiento alertan a los usuarios del aproximamiento del fin de la vida en servicio del aceite o componente de la maquinaria
Figura. 3 – Ejemplo de límites de parámetros basados en metas y envejecimiento.
Alarmas Predictivas
Las alarmas predictivas marcan la presencia de condiciones anormales de la máquina o el comienzo de desgaste y falla. Están alineadas con las metas de mantenimiento predictivo, esto es, la detección temprana de síntomas de falla de la máquina en vez de las causas raíz de la falla (mantenimiento proactivo). En el análisis de aceite, el establecimiento adecuado de una alarma predictiva tiene muchas ventajas sobre las otras tecnologías de mantenimiento predictivo, y como tal, representa un complemento excelente para el análisis de vibración, la termografía, etc. Dentro del ámbito predictivo utilizamos las siguientes técnicas de alarma para el análisis de aceite:
Alarmas Basadas en Tasa de Cambio
Las alarmas por tasa de cambio se establecen comúnmente para medir las propiedades que están siendo introducidas progresivamente en el aceite, como las partículas de desgaste. La tasa de incremento (cambio) puede calcularse por unidades de tiempo, horas, ciclos, etc. Por ejemplo, un incremento de 100 ppm de hierro en un periodo de operación de 100 horas puede definirse como 1 ppm por hora de operación. Cuando el parámetro se establece por tiempo, la tasa de cambio (tasa de incremento) es igual a la tendencia real de la curva (figura 4). A diferencia de los límites de nivel, los límites de tasa de cambio ignoran el valor absoluto de los parámetros de información, enfatizando en su lugar la velocidad a la que está cambiando de nivel. Los límites de tasa de cambio son aplicados con efectividad al conteo de partículas (sistemas sin filtro), desgaste de elementos metálicos, densidad ferrosa, AN y RPVOT. También puede aplicarse efectivamente para monitorear degradación anormal de aditivos con espectrometría de elementos, LSV y FTIR.
Figura 4 -La línea de tendencia es una indicación visual de la tasa de cambio y la severidad de los parámetros.
Alarmas Estadísticas
Por muchos años, las alarmas estadísticas se han utilizado con efectividad en el análisis de aceite. La práctica requiere la disponibilidad de una cantidad suficiente de información específica de la máquina y la aplicación para obtener valiosas conclusiones. El enfoque de las alarmas estadísticas es simple (figura 5). Se genera la media de la población (promedio) y la desviación estándar asociada a partir de la información disponible. La información de la muestra se compara con la media de la población. Si el valor cae dentro de la media más una desviación estándar, se considera normal. Si cae fuera de la media más una desviación estándar, pero dentro de dos desviaciones estándar, se considera un aviso de precaución. Si el resultado excede de 2 desviaciones estándar el valor se considera una alarma crítica puesto que es mayor, o menor según sea el caso, que el 95% de la población. Si el valor pasa de tres desviaciones estándar, eso será verdaderamente una situación crítica, ya que el valor excede el 99 por ciento de la población.
Figura 5 – Enfoque de las alarmas estadísticas.
La figura 6 tabula en términos generales la aplicabilidad de las diferentes técnicas para establecimiento de objetivos y alarmas para pruebas específicas de análisis de aceite. También identifica si el objetivo o alarma es superior, inferior o ambos. Los métodos de alarma estadística se aplican comúnmente a densidad ferrosa, elementos metálicos y otras mediciones predictivas del análisis de aceite. Si bien es muy útil para el análisis de aceite, la información estadística puede dar como resultado falsos positivos y negativos debido a una mala estratificación de la información con respecto al tipo de máquina, su aplicación y entorno de operación.
Figura 6 – Tabla de tipos de límites aplicados a los parámetros de información.
Noria Corporation. Traducido por Roberto Trujillo Corona, Noria Latín América
Este artículo es un extracto del libro Oil Analysis Basics – Second Edition
Publicado en la revista Machinery Lubrication (Agosto, 2011)