Avances en Ingeniería del Automóvil
Acceso abierto

abstracto

Análisis de confiabilidad de una planta de energía de turbina de gas basado en datos de fallas

Amal El Berry, MA Badr, Marwa M. Ibrahim

Para predecir la confiabilidad de un producto o sistema, los datos de vida útil de una muestra representativa del rendimiento del sistema se ajustan a la distribución estadística adecuada. Las técnicas de análisis de confiabilidad han sido aceptadas como herramientas estándar para la planificación, diseño, operación y mantenimiento de centrales térmicas. Por lo tanto, la distribución parametrizada se puede usar para estimar características de vida importantes, como la confiabilidad o la probabilidad de falla en un momento dado, la vida media y la tasa de falla. En el entorno competitivo actual, el análisis de confiabilidad es el requisito más importante de casi todos los tipos. de sistemas, subsistemas y sistemas complejos; ya sean dispositivos mecánicos, eléctricos o electrónicos. Para aliviar fallas y mejorar el rendimiento y aumentar la vida operativa de estos componentes y sistemas, se investigan indicadores clave de rendimiento tales como: Tasa de fallas, Confiabilidad, Disponibilidad y Mantenibilidad. Weibull++/ALTA se usa para ajustar el conjunto de datos disponible sobre tres conjuntos turbinas de gas (GT) que operan en una planta de energía para estimar la función de densidad de probabilidad (PDF), la confiabilidad de la planta y la tasa de falla de cada conjunto y para toda la planta. En este estudio se utilizan datos de una central eléctrica de turbinas de gas (GT) (tres grupos de GT). En la etapa de ajuste de datos se aplican dos métodos para la estimación de parámetros: máxima verosimilitud (MLE) y análisis de regresión de rangos del eje X (RRX). Con los datos del tiempo medio entre fallas (MTBF), los resultados muestran que la confiabilidad general del sistema es del 97 % a las 413 horas, mientras que con los datos del tiempo de inactividad (DT), el sistema alcanza la misma confiabilidad a las 289 horas. También a las 800 horas, la confiabilidad del Grupo-1 es del 74% mientras que la confiabilidad del Grupo-2 y el Grupo-3 es del 83% y 45% respectivamente. Las pérdidas por tiempo de inactividad y el costo de mantenimiento de la planta de energía se pueden minimizar implementando una combinación adecuada de enfoques de mantenimiento y reparación en la tasa de fallas de confiabilidad del sistema.
El análisis de datos de vida útil de confiabilidad se refiere al análisis y modelado de datos observados durante la vida útil del producto para estimar características importantes como la confiabilidad del sistema (o componente), la tasa de falla o el tiempo medio hasta la falla (MTTF). Varios estudios para la evaluación de la confiabilidad fueron; y todavía lo son, conducidas. La evaluación de la confiabilidad de los equipos mecánicos es muy importante en el mantenimiento basado en la condición para reducir los costos y aumentar la eficiencia de los equipos, razón por la cual es un campo de investigación importante para el análisis de la confiabilidad de los equipos mecánicos y la predicción de la vida útil.
Hoy en día, el uso del transporte, especialmente el automóvil, se ha convertido en una parte importante de la vida diaria. Sin embargo, el rápido desarrollo de la industria de los vehículos y el aumento de su número conducen a más accidentes de tráfico que conducen a la muerte o lesiones graves. A nivel mundial, la disponibilidad confiable de electricidad se considera un mecanismo efectivo e indispensable para el rápido crecimiento industrial y económico de cualquier nación. Los tipos de fallas de los módulos fotovoltaicos, como puntos calientes, fallas de diodos y roturas de vidrios, dependen en gran medida de la tecnología de diseño del módulo fotovoltaico y de las condiciones ambientales del sitio de instalación. Se utilizaron datos realistas de operación y mantenimiento para estimar las tasas de fallas, agrupadas por componentes y el efecto fallos en el balance energético de la planta fotovoltaica. Los resultados mostraron que el impacto de las fallas en todas las plantas fotovoltaicas evaluadas, las pérdidas de energía son pequeñas, alcanzando un valor máximo de 0,96 por ciento del rendimiento energético neto
Término del índice: confiabilidad, turbina de gas, tiempo medio entre
Fallas, tasa de fallas, tiempo medio de reparación,
Distribución Weibull