UNIVERSIDAD YACAMBU
Decanato
de Estudios de Postgrado
Maestría
en Finanzas y Negocios
EVALUACIÓN DEL COSTO DE CICLO DE VIDA DE UNA PLANTA
PRODUCTORA DE NITROGENO EN UN COMPLEJO
PETROQUIMICO
Caso: SUPER
OCTANOS C.A.
Ing. José Rodríguez
12787777
Abril, 2008
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
DESCRIPCIÓN
DE LA EMPRESA
Reseña histórica de la empresa
Un paso fundamental para el desarrollo petroquímico del
Oriente de Venezuela fue la constitución de Súper Octanos, C.A. el 24 de Marzo
de 1.987 y posterior apertura en Marzo de 1.991 de la primera planta de
Metil-Ter-Butil-Éter (MTBE) del país, una de las mayores de su tipo en el
Hemisferio Occidental y en el Mundo, ubicada en el Complejo
Petroquímico “José Antonio Anzoátegui” en Jose, Jurisdicción del Municipio
Bolívar del Estado Anzoátegui (Véase Figura N° 1), cuya capacidad de
producción alcanza las 500 mil toneladas métricas anuales de MTBE, producto
oxigenado no contaminante que se agrega a la gasolina para elevar su octanaje,
en sustitución de aditivos como el tetraetilo de plomo.
Súper Octanos, C.A. es una Empresa Mixta constituida por
ECOFUEL, subsidiaria de AGIP PETROLI, firma Italiana filial de ENTE NAZIONALE
IDROCARBURI (ENI), y por PEQUIVEN, filial de Petróleos de Venezuela (PDVSA),
ambas con participación individual en acciones de 49%, estando el restante 2%
colocado en el Mercado Nacional de Valores Venezolano (Sociedad Financiera
Mercantil – Grupo Privado).
Complejo Petroquímico “José Antonio
Anzoátegui”
Figura N° 1. Mapa vial del Estado Anzoátegui
con la ubicación del complejo petroquímico “José Antonio Anzoátegui”
El proyecto se realizó con un alto componente nacional.
En total se emplearon unas 4 millones 400 mil horas/hombre de construcción
ejecutadas por contratistas nacionales y los servicios de más de 50 firmas
venezolanas, entre suplidores de servicios, empresas de construcción y de
consultoría.
La ejecución de la planta de MTBE requirió una inversión
de 297 millones de dólares, invirtiéndose un 42% de esa cantidad en bienes y
servicios adquiridos en el país.
El proyecto fue financiado en un sesenta por ciento (60%)
a través de un préstamo otorgado por un
grupo de 24 Bancos Internacionales, liderados por el Manufactures Hanover
Limited y el cuarenta por ciento (40%) restante fue aportado directamente por
los accionistas principales.
Toda la producción del complejo MTBE se transporta en
buques hacia destinos en los Estados Unidos y Europa, sumándose en la
actualidad algunos embarques para consumo interno en Venezuela. A corto plazo
se desarrollará el proyecto de Reconversión de la planta para producir, además
de MTBE, Iso-octano (compuesto con características similares al
Metil-Ter-Butil-Éter).
Misión y Visión
La misión empresarial de Súper Octanos, C.A., es generar
el mayor rendimiento económico posible a sus accionistas, lo cual implica:
La satisfacción cabal de sus clientes.
La óptima calidad de su producción industrial, de acuerdo
a los más altos niveles de exigencia Internacional.
El desempeño eficiente y productivo de su personal en la
ejecución de las labores encomendadas.
El desarrollo profesional y personal de sus recursos
humanos, así como una remuneración justa y competitiva por las labores que
realizan.
Todo ello exige una excelencia organizacional y
La visión representa el propósito Corporativo de
Súper Octanos, C.A se proyecta como una Empresa
económicamente viable, rentable y estable en el tiempo, altamente competitiva
internacionalmente por las ventajas comparativas de sus insumos industriales,
merecedora de ser un proveedor seguro, confiable y preferido de su producción
industrial.
Objetivos de
El principal objetivo de Súper Octanos, C.A. es la
producción de MTBE (Metil-Ter-Butil-Éter) para su comercialización.
El MTBE es un producto emergente en el Mercado
Petroquímico mundial en consonancia con el ambiente, ya que reduce la emisión
de compuestos volátiles nocivos a la atmósfera tales como Monóxido de Carbono e
Hidrocarburos, descargados con los gases de escape de los vehículos automotores
cuando existe una combustión incompleta.
El MTBE es un producto oxigenado que al mezclarse con la
gasolina aumenta su octanaje, eliminando la necesidad de usar Tetraetilo de
Plomo; así pues, la gasolina con MTBE comparada con la gasolina convencional
arroja las siguientes características:
Consumo y potencia similares.
Perfecta compatibilidad con los sistemas convencionales
de lubricantes de motores, así como pinturas, plastómeros y elastómeros usados
en la industria automotriz.
Compatible con las redes de distribución de combustibles
existentes en el mundo.
Por otra parte, Súper Octanos, C.A. persigue mejorar las
políticas para el desarrollo del Recurso Humano, esfuerzos aplicados en las
distintas etapas del proceso de producción, lo cual garantiza que sus
actividades tanto operativas como administrativas se realicen con un alto grado
de productividad.
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Como se mencionó anteriormente la planta Súper
Octanos, C.A. es la primera planta de Metil-Ter-Butil-Éter (MTBE) del país, una
de las mayores de su tipo en el Hemisferio Occidental y en el Mundo con una
capacidad de producción bastante significativa.
Esta planta esta conformada por seis secciones operativas, la unidad 800 de
almacenaje, la unidad 900 de despacho, la unidad 700 de servicios, la unidad
200 de deshidrogenación, la unidad 300 de síntesis de MTBE y la unidad 110/120
de isomerización y desbutanización respectivamente.
En la unidad 700 (Unidad de servicios) se encuentra la unidad 780, que es un planta productora de nitrógeno, en ella se
encuentran dispuestos dos lechos de adsorción con carbón activado, usando como
método un tamiz molecular de carbón
cuyas siglas en inglés son CMS
(Carbon Molecular Sieve), este método consiste en la separación del nitrógeno
del aire para luego ser llevado al área de procesos. La función principal con
respecto a las condiciones para las que fue diseñada la planta es producir 1400
Nm3/h de nitrógeno a una presión de 9,5 kg/cm2.
Actualmente debido a la deficiencia equipos y las fallas consecutivas que
presenta la unidad no es posible cumplir con la demanda de nitrógeno de la planta, lo que trae como consecuencia la
necesidad de consumir Nitrógeno a PRAXAIR a través de una línea directa a esta
empresa para suplir en algunos casos la deficiencia de producción o en otros el
consumo total de los requerimientos de nitrógeno de la planta, lo que
representa un gasto promedio anual por el orden de los 600.000 US$, además de
los gastos en repuestos necesarios para corregir la falla que se traducen en
aproximadamente 120.000 US$ y costos en servicios de de reparación, ya sea de alquiler de equipos
o trabajos realizados a los activos de la planta en talleres especializados por
el orden de 200.000 US$; lo que genera un gasto promedio total
Anual aproximado de 920.000 US$. La presente tesis estudia el comportamiento
de la unidad 780 para detectar las oportunidades de mejoras del sistema
dirigido a solventar o mitigar la problemática antes expuesta, en tal sentido
surge la necesidad de evaluar el ciclo de vida de la unidad 780 de la planta
Súper Octanos, C.A. a través de una simulación basada en el método de
Montecarlo de
OBJETIVOS
OBJETIVOS
General:
Evaluar el costo de ciclo de
vida de la unidad 780 de la planta productora de MTBE (Metil-Ter-Butil-Eter)
Súper Octanos C.A. mediante la simulación de Montecarlo de la disponibilidad,
confiabilidad y mantenibilidad utilizando la herramienta Crystal Ball®
Específicos:
Diagnosticar la situación
operacional actual de la unidad 780 de la planta Súper Octanos C.A.
Identificar los modos y efectos de las fallas de
los equipos de la unidad 780 para un posterior levantamiento de la data de
dichos equipos.
Asignar las distintas distribuciones
probabilísticas a los
equipos de la unidad 780 para la realización de la simulación basada en el
método de Montecarlo.
Desarrollar un modelo CDM (Confiabilidad, Disponibilidad y
Mantenibilidad) para los equipos de la unidad 780 de la planta Súper
Octános C.A.
Realizar propuestas
alternativas, programas de mantenimiento y/o reemplazos de equipos en función
del incremento de la disponibilidad de la unidad 780.
MARCO TEÓRICO
FUNDAMENTOS
TEORICOS
CONCEPTOS
Y PRINCIPIOS BÁSICOS
Ciclo de
vida
Todo
proyecto de ingeniería tiene unos fines ligados a la obtención de un producto,
proceso o servicio que es necesario generar a través de diversas actividades.
Algunas de estas actividades pueden agruparse en fases porque globalmente
contribuyen a obtener un producto intermedio, necesario para continuar hacia el
producto final y facilitar la gestión del proyecto. Al conjunto de las fases
empleadas se le denomina “ciclo de vida”.
Mantenimiento
Conjunto
de acciones que permite mantener o restablecer un dispositivo a un estado
específico de operación, para cumplir un servicio determinado. El mantenimiento
organizado se justifica para involucrar otros aspectos ligados a la producción
entre los cuales se encuentra el costo total del producto acabado y el rendimiento
de los equipos.
Mantenimiento Preventivo
Toma
como basamento las instrucciones técnicas recomendadas por los fabricantes,
constructores, diseñadores, usuarios y experiencias conocidas, para obtener
ciclos de revisión y/o sustituciones para los elementos más importantes de un
sistema productivo a objeto de determinar la carga de trabajo que es necesario programar. Su frecuencia de
ejecución cubre desde quincenal hasta generalmente períodos de un año.
Mantenimiento
Correctivo
Comprende las actividades de todo tipo encaminadas
a tratar de eliminar la necesidad de mantenimiento, corrigiendo las fallas de
una manera integral a mediano plazo. Las acciones más comunes que se realizan
son: modificación de elementos de
máquinas, modificación de alternativas de proceso, cambio de especificaciones,
ampliaciones, revisión de elementos básicos de mantenimiento y conservación.
Este tipo de actividades son ejecutadas por el personal de mantenimiento y/o
por entes foráneos, dependiendo de la magnitud, costos, especialización u
otros; su intervención tiene que ser planificada y programada en el tiempo para
que su ataque evite paradas injustificadas.
Sistema
Es una
totalidad organizada, hecha de elementos solidarios que no pueden ser definidos
más que los unos con relación a los otros en función de su lugar en esa
totalidad, se puede definir también como una colección organizada de hombres,
máquinas y métodos necesarios para cumplir un objetivo específico.
Tiempo Promedio para Fallar (TPPF) – Mean Time To
Fail (MTTF):
Este indicador mide el tiempo promedio que es capaz
de operar el equipo a capacidad sin interrupciones dentro del período
considerado; este constituye un indicador indirecto de la confiabilidad del
equipo o sistema. El Tiempo Promedio para Fallar también es llamado “Tiempo
Promedio Operativo” o “Tiempo Promedio hasta
Tiempo Promedio para Reparar (TPPR) – Mean Time To
Repair (MTTR):
Es la medida de la distribución del tiempo de
reparación de un equipo o sistema. Este indicador mide la efectividad en
restituir la unidad a condiciones óptimas de operación una vez que la unidad se
encuentra fuera de servicio por un fallo, dentro de un período de tiempo
determinado.
Tiempo Promedio entre Fallos
(TMEF) – Mean Time Between Failures (MTBF):
El Tiempo Promedio Entre Fallos indica el intervalo
de tiempo más probable entre un arranque y la aparición de un fallo; es decir,
es el tiempo medio transcurrido hasta la llegada del evento “fallo”. Mientras
mayor sea su valor, mayor es la confiabilidad del componente o equipo.
En
TFS TFS TEF TEF TEF
Figura N° 2. Gráfico de los
tiempos entre falla, tiempos para reparar y tiempos para fallar.
Confiabilidad
Es la probabilidad de que un equipo cumpla una
misión específica bajo condiciones de uso determinadas en un período
determinado. El estudio de confiabilidad es el estudio de fallos de un equipo o
componente. Si se tiene un equipo sin fallo, se dice que el equipo es ciento
por ciento confiable o que tiene una probabilidad de supervivencia igual a uno.
Al realizar un análisis de confiabilidad a un equipo o sistema, obtenemos
información valiosa acerca de la condición del mismo: probabilidad de fallo,
tiempo promedio para fallo, etapa de la vida en que se encuentra el equipo.
Disponibilidad
La disponibilidad es una función que permite
estimar en forma global el porcentaje de tiempo total en que se puede esperar
que un equipo esté disponible para cumplir la función para la cual fue
destinado. A través del estudio de los factores que influyen sobre la
disponibilidad, el TPPF y el TPPR, es posible para la gerencia evaluar
distintas alternativas de acción para lograr los aumentos necesarios de disponibilidad.
Mantenibilidad
Está definida como la probabilidad de devolver el
equipo a condiciones operativas en un cierto tiempo utilizando procedimientos
prescritos, es una función del diseño del equipo (factores tales como
accesibilidad, modularidad, estandarización y facilidades de diagnóstico,
facilitan enormemente el mantenimiento). Para un diseño dado, si las
reparaciones se realizan con personal calificado y con herramientas,
documentación y procedimientos prescritos, el tiempo de reparación depende de
la naturaleza del fallo y de las mencionadas características de diseño.
CONFIABILIDAD DE SISTEMAS
La confiabilidad de un sistema se define como la
capacidad de dicho sistema para ejecutar la función que de él se espera bajo un
conjunto de condiciones específicas y durante un período de tiempo predefinido.
Es necesario mencionar que bajo este concepto, un componente o parte de los
elementos del sistema puede estar inoperativo, pero si el sistema sigue
ejecutando sus funciones dentro de las premisas establecidas, el sistema como
tal no se encuentra en falla, y por ende sigue satisfaciendo el concepto de
confiabilidad.
Cuando se agrupan un número de componentes y se
conforma un sistema, el objetivo de la confiabilidad está orientado al control
de fallas a nivel de estos componentes y a la búsqueda de configuraciones
estructurales que garanticen en mayor grado a alcanzar el nivel de desempeño
requerido para dicho sistema.
El predecir en forma precisa que tan frecuentemente
va a fallar un sistema, la manera exacta en la que va a fallar, y determinar la
conveniencia de los diferentes arreglos disponibles para cumplir la función
esperada, permitiría establecer controles para minimizar los efectos de las
fallas que pudieran ocurrir.
Este es el objetivo primordial de la confiabilidad
a nivel de sistemas, la cual permite por ejemplo, agregar unidades al sistema
en forma de redundancia o también aumentar la tolerancia a nivel de las fallas
o establecer técnicas de corrección de fallas entre otras (Jones 1995).
Tipos de sistemas productivos
Sistema en Serie: Desde el punto de vista de
confiabilidad, un sistema en serie es definido como aquel sistema en donde
todos sus componentes deben operar para que el sistema en su totalidad opere.
Sistema en Paralelo: Desde el punto de vista de
confiabilidad, un sistema en paralelo es definido como aquel sistema en donde
todos sus componentes deben fallar para que el sistema en su totalidad no
opere.
Sistema Mixto: Desde el punto de vista de
confiabilidad, un sistema mixto es definido como aquel sistema en el que los
equipos están dispuestos de forma paralela y en serie en una misma unidad y la
no operación del sistema dependerá del equipo que presente la falla.
ANALISIS CDM (CONFIABILIDAD, DISPONIBILIDAD Y
MANTENIBILIDAD)
El análisis CDM (Confiabilidad, Disponibilidad y
Mantenibilidad), conocido también como análisis RAM (Reliability, Availability
and Mantainability) permite pronosticar para un período determinado de tiempo
la disponibilidad y el factor de servicio de un proceso de producción, basado
en su configuración, en la confiabilidad de sus componentes y en la filosofía
de mantenimiento. La base fundamental de este análisis es la selección de los
TPPF, TMEF y TPPR que mejor caracterizan los diversos equipos del sistema de
producción, tomados de bancos de datos genéricos de la industria, experiencia
propia y opinión de expertos.
El análisis se sustenta en un modelo de simulación
que toma en cuenta la configuración de los equipos, las fallas aleatorias, las
reparaciones, las paradas parciales y totales y el mantenimiento planificado.
Una vez construido, el modelo CDM trabaja como un
simulador “what if…” (Que pasa si…), que permite inferir el impacto que tienen
en la disponibilidad y producción diferida del sistema: nuevas políticas de
mantenimiento, cambios en la mantenibilidad de los equipos, aplicación de
nuevas tecnologías, cambios en la configuración de los equipos dentro de los
procesos de producción, cambios en la política de inventarios e implantación de
nuevos métodos de producción.
Durante la ejecución de un estudio CDM, se realiza
la adecuada caracterización probabilística de los procesos de deterioro que
afectarán los equipos, sub-sistemas y sistemas asociados al citado proceso de
producción a fin de pronosticar la mayoría de los escenarios de paros o fallas.
Adicionalmente, se identifican acciones para minimizar la ocurrencia de estos
escenarios y finalmente se identifican las implicaciones económicas de cada
escenario, comparándolo con el escenario basado en “Las Mejores Prácticas”, a
fin de contribuir con el establecimiento de estrategias óptimas de
mantenimiento para el manejo del negocio.
Como resultado del proceso se obtiene una lista de
criticidad de elementos o equipos, con base a su impacto a la disponibilidad y
factor de producción diferida, con la finalidad de establecer las acciones que
mitiguen el riesgo, y permitan optimizar la rentabilidad del negocio.
Modelo general para elaborar un análisis CDM
El análisis CDM se inicia con la estimación de las
tasas de falla y reparación de cada uno de los componentes o equipos que
conforman las instalaciones. Las fuentes fundamentales de información para esta
estimación pueden ser de variada naturaleza, específicas o genéricas, y dentro
de ellas pueden mencionarse OREDA (Offshore Reliability Data), PARLOC, WELL
MASTER, IEEE, SINTEF y la evidencia o información propia de fallas de sistemas
similares que posea la empresa en la cual se está ejecutando el estudio.
Esta información de la tasa de falla alimenta un
modelo de Diagrama de Bloque de Disponibilidad (DBD); que representa la
arquitectura del sistema y la filosofía de operación del campo. Este diagrama
puede construirse en herramientas computacionales de simulación disponibles.
El análisis requiere un número adecuado de
entrevistas con el personal de los diferentes departamentos que intervienen en
el proceso bajo estudio, para verificar la representatividad del modelo, como
elemento clave para alcanzar el éxito del mismo.
Por otro lado, una vez desarrollada y validada la
base de datos y la arquitectura del modelo, se generan los diferentes
escenarios de interés. Estos escenarios pueden corresponder a cambios de
arquitectura (nuevas configuraciones de los equipos, introducción de nueva
tecnología, cambios en el diseño), nuevos planes de mantenimiento u
optimización de los existentes, nuevas políticas de inventario, adquisición de
equipos de última generación, nuevas políticas tendientes a mejorar los TMEF y
TPPR de los equipos existentes, entre otras.
La simulación de los diferentes escenarios permite
verificar el impacto de los cambios propuestos en los resultados de
confiabilidad y disponibilidad del sistema bajo estudio.
Resultados de un análisis CDM
El resultado de este modelo es una distribución de
probabilidad de la disponibilidad y producción diferida del sistema para cada
escenario analizado.
Entre los productos que resultan de un análisis CDM
están los siguientes:
Pronóstico de la disponibilidad para un período
determinado de tiempo.
Factor de producción diferida de un proceso de
producción, basado en su configuración, en la confiabilidad de sus componentes
y en la filosofía de mantenimiento.
Base de Datos con información técnica, operacional
y de confiabilidad del sistema.
Modelo de Confiabilidad, Disponibilidad y
Mantenibilidad (Modelo CDM).
Perfil estocástico de
Lista jerarquizada de los equipos y sistemas
críticos, con base a su impacto al factor de disponibilidad.
Lista de recomendaciones técnicas para mitigar el
riesgo e incrementar la disponibilidad.
Adicionalmente, el modelo permite desarrollar un
análisis de sensibilidad para identificar los equipos y sistemas de alto
impacto en la indisponibilidad del proceso, con el propósito de proponer
acciones de mitigación, basados en un análisis costo-riesgo, que permite a la
gerencia del proceso productivo analizado, tener el conocimiento sobre el
riesgo asociado y los costos de los planes de intervención debido a
mantenimiento planificado y no planificado.
ANÁLISIS DE MODOS Y EFECTOS DE FALLA (AMEF)
Es una herramienta de
análisis sistemático que permite describir el comportamiento de un sistema de
manera inductiva, es decir, yendo de lo particular a lo general, también puede
ser definido como: Una metodología cuyo propósito es identificar todo lo que puede causar problemas en un activo, facilitando la detección de
acciones para reducir el riesgo asociado
a una “FALLA”.
Aspectos generales:
Falla. Cualquier evento o situación que impide el cumplimiento de un propósito
preestablecido en un activo.
Mecanismo de falla. La norma
lo define como “El proceso físico, químico u otro, que conlleva a una falla,
también puede decirse que es un proceso de deterioro progresivo o súbito que
induce la ocurrencia de una falla.
Causa de la falla. La norma lo
define como “La circunstancia durante el diseño, la manufactura o el uso que
conlleva a una falla (ISO14224)”, podría decirse que es también: El hecho real
que evidencia el porqué se presentó una falla.
Modos de falla. Los modos de
falla pueden ser definidos para cualquier tipo de activo, desde un nivel muy
general, hasta uno muy particular.
Efecto de la falla. Es la evidencia o los hechos de que la falla ha ocurrido, e indica la
secuencia de eventos desde que se inicia hasta que culmina la falla, y donde es
recomendable establecer las consecuencias de la misma, esto incluye impacto en
la seguridad, higiene, económico y operacional de la falla.
Función del Activo. Se define como el desempeño esperado de un equipo o herramienta para
cumplir con un propósito específico.
Funciones Primarias. Es el
propósito fundamental del activo, para lo que fue concebido, es decir, para lo
que se necesita y de lo que es capaz.
Funciones Secundarias. Son
las que soportan el cumplimiento de las funciones primarias, entre ellas,
integridad ambiental y estructural, seguridad, control, confort, apariencia y
dispositivos de protección.
Falla Funcional. Se define
como el incumplimiento de una función, esta puede ser parcial o total. La falla
funcional total es aquella en la que se evidencia una imposibilidad absoluta de
cumplir la función principal del activo mientras que en la falla funcional
parcial la función se cumple pero no de forma total.
Aspectos claves para el desarrollo de un AMEF.
Seleccionar un activo.
Definir funciones.
Establecer fallas
funcionales.
Identificar todos los modos
de falla.
Documentar y cuantificar los
efectos de la falla.
Aplicaciones del Análisis de lo Modos y Efectos de Falla.
Aplicaciones para
confiabilidad desde la etapa de diseño y revisión de re-diseños.
Elaboración de planes de
mantenimiento utilizando la metodología de mantenimiento centrado en
confiabilidad (MCC).
Revisión de actividades
preestablecidas de mantenimiento (MCC en reversa).
Análisis de seguridad.
SIMULACIÓN DE MONTECARLO
El método de Montecarlo es una herramienta de
investigación y planeamiento; básicamente es una técnica de muestreo
artificial, empleada para operar numéricamente sistemas complejos que tengan
componentes aleatorios o determinísticos, manteniendo tanto la entrada como la
salida un cierto grado de incertidumbre. En Investigación Operativa, Montecarlo
es utilizado con fines experimentales, es decir se pueden elaborar distintos
modelos e ir intercambiando parámetros para estudiar cuales son los posibles
resultados.
Cuando el tamaño de las muestras es relativamente
reducido, los resultados obtenidos en la simulación pueden ser muy sensibles a
las condiciones iniciales.
Un área de investigación está constituida por los
métodos Quasi-Montecarlo, estos métodos básicamente acotan la generación de los
números aleatorios.
Los métodos de Montecarlo abarcan una colección de
técnicas que permiten obtener soluciones de problemas matemáticos o físicos por
medio de pruebas aleatorias repetidas.
En la práctica, las pruebas aleatorias se sustituyen por resultados de
ciertos cálculos realizados con números
aleatorios.
Bajo el nombre de Método Montecarlo o Simulación Montecarlo
se agrupan una serie de procedimientos que analizan distribuciones de variables
aleatorias usando simulación de números
aleatorios.
El Método de Montecarlo da solución a una gran
variedad de problemas matemáticos haciendo experimentos con muestreos
estadísticos en una computadora. El método es aplicable a cualquier tipo de
problema, ya sea estocástico o determinístico.
Generalmente en estadística los modelos aleatorios
se usan para simular fenómenos que poseen algún componente aleatorio. Pero en
el método Montecarlo, por otro lado, el objeto de la investigación es el objeto
en sí mismo, un suceso aleatorio o pseudo-aleatorio se usa para estudiar el
modelo.
CRYSTAL BALL®
Crystal Ball es una suite de
aplicaciones basadas en Microsoft® Excel que aprovecha y
amplía la potencia analítica de las hojas de cálculo. Con
Crystal Ball, en el se definen las variables de entrada como
rangos realistas de valores (como costes, retornos, tiempo),
calcula todos los posibles resultados, y los registra para un posterior análisis e
informe. Crystal Ball es una herramienta flexible, que puede aplicarse
para resolver prácticamente cualquier problema en que
la incertidumbre y variabilidad distorsionen las predicciones
de una hoja de cálculo. Crystal Ball puede aplicarse
rápidamente a nuevos modelos de hoja de cálculo y a los ya existentes, por
lo que empezar a utilizar su tecnología es muy sencillo y cuestión de minutos.
CAPÍTULO 3. DESARROLLO DEL PROYECTO
3.1. DIAGNÓSTICO DE
3.1.1. Descripción del Proceso:
La unidad 780 es una planta de producción de Nitrógeno puro partiendo de
aire comprimido por el método de adsorción presurizada, Este método usa un
tamiz de carbón molecular, los cuales fijan al oxígeno por adsorción más rápido
que al nitrógeno.
El aire es comprimido en una estación o sección de compresión, donde dos
motores eléctricos conducen dos compresores instalados a ellos (Uno de ellos en
stand by). El aire comprimido es luego enfriado para que la humedad contenida
en él condense y pueda ser extraída en los secadores de aire (son dos, uno de
ellos en stand by), posteriormente pasa a través de un pulmón de aire para
evitar o disminuir los variaciones de presión en la tubería, el aire es llevado
luego a los lechos de adsorción llenos con carbón molecular. Durante la
operación el carbón molecular comienza a saturarse de oxigeno y producir
nitrógeno, luego de transcurrido un tiempo la corriente de aire es enviada al
segundo lecho para darse inicio en el primero la regeneración del carbón que se
logra con una ecualización de las presiones del lecho venteando a la atmósfera
corrientes de oxígeno y dióxido de carbono, esto ocurre mientras que el segundo
lecho se encuentra en producción para que después de transcurrido cierto tiempo
las presiones en los lechos se ecualicen nuevamente y se repita el proceso.
Estos tiempos y las direcciones en la que se van a dirigir las corrientes
de gases (Nitrógeno, oxígeno y dióxido de carbono) son controladas mediante un
PLC (Controlador Lógico Programable) y una serie de válvulas de diafragma con
apertura y cierre activadas por solenoides. Entonces de ésta forma obtenemos
una producción continua de Nitrógeno con una operación alternativa de dos
lechos de adsorción. El Nitrógeno finalmente pasa por un pulmón de Nitrógeno
para ser llevado a la línea de procesos según sean las necesidades de la planta
productora de MTBE Súper Octanos, C.A.
3.1.2. Descripción de
La tabla N° 1 muestra los equipos principales por los que esta conformado
la unidad 780 y su designación:
Tabla N° 1. Equipos principales de la unidad 780 con sus respectivas cantidades y
designaciones
|
N° de Equipos |
Designación |
|
|
(Uno en stand by) |
2 |
780-MK- |
|
780-MK-1 B |
||
|
Compresores centrífugos INGERSOLL RAND |
2 |
780-K- |
|
780-K-1 B |
||
|
Secadores de aire HYRROS (Uno en stand by) |
2 |
780-A- |
|
780-A-1 B |
||
|
Pulmón de Aire |
1 |
|
|
Cuerpo de Válvulas PSA |
1 |
780-PSA |
|
Lechos de adsorción de carbón molecular |
2 |
780-V- |
|
780-V-2 B |
||
|
Pulmón de Nitrógeno |
1 |
780-V-3 |
En la
figura N° 3 podemos observar de forma esquematizada los equipos por los que
esta conformada la unidad 780 y sus ubicación en el proceso de producción de
nitrógeno.
Figura N° 3. Esquematización de la
unidad 780 con cada uno de sus equipos principales.
La unidad
Tabla N° 2. Parámetros de diseño para la producción de nitrógeno
|
Parámetro de Diseño |
Magnitud |
|
Flujo de N2 |
1400 Nm3/hr |
|
Presión |
8,5 kg/cm2 |
|
Contenido de O2 |
0,5 % O2 Vol (Max) |
|
Contenido de CO2 |
5 ppm vol. CO2 max |
|
Contenido de H2 |
5 ppm vol. H2 max |
|
Factor de Servicio |
8000 Hrs/Año de Operación Ininterrumpida |
Para cumplirse tales parámetros en el producto la unidad requiere que los
compresores y secadores de aire suplan aire bajo los siguientes parámetros:
Tabla N° 3. Parámetros de diseño del aire a suplirse para la producción de nitrógeno
|
Magnitud |
|
|
Flujo de Aire |
5880 Nm3/hr |
|
Presión del Aire |
|
|
Temperatura del Aire |
|
|
Temperatura de punto de rocío |
+3° C (Max) |
3.1.3. Diagnóstico de la unidad 780 en general
Actualmente la unidad posee unos registros de producción promedio de
aproximadamente 1700 Nm3/hr con una presión por debajo de la presión
de de diseño de operación que oscila en 7,5 kg/cm2.
Una vez realizada la descripción del diseño, operación y situación
operacional actual de la unidad en general continuaremos con la identificación
de los parámetros de diseño y diagnóstico de cada uno de los equipos por los
que esta conformado esta planta productora de Nitrógeno:
- Motores Eléctricos: Identificados
como 780-MK-1 A/B
Dos motores (Uno de ellos en stand by)
Tabla N° 4. Parámetros de diseño de los motores eléctricos
|
Parámetro |
Magnitud |
|
Marca |
ANSALDO |
|
Potencia consumida |
900 kw ≈ 145 – 155 Amperes |
|
Potencia entregada |
700 kw ± 10 % |
|
Voltaje |
4160 v ± 10 % |
|
Frecuencia |
60 Hz ± 5 % |
|
Velocidad de giro |
3580 rpm |
|
Peso del motor |
|
|
Peso del rotor |
|
Actualmente estos equipos cumplen un funcionamiento normal, cumpliendo así
con los parámetros de diseño.
Sistema de Control
Figura N° 4. Motor eléctrico marca
ANSALDO
- Compresores de Aire:
Identificados como 780-K-1 A/B
Dos compresores centrífugos de tres etapas (Uno de ellos en stand by)
Tabla N° 4. Parámetros de diseño para los compresores de aire
|
Parámetro |
Magnitud |
|
Marca |
INGERSOLL-RAND |
|
Modelo |
2ACII35M3 |
|
Gas de operación |
Aire |
|
Capacidad nominal de flujo |
5715 Nm3/hr |
|
Presión de descarga |
9,5 kg/cm2 |
|
Velocidad de giro |
3600 rpm |
|
|
|
|
Temperatura de salida del aire |
|
|
Temperatura del agua |
|
|
Presión máxima |
75 psi (5,27 kg/cm2) |
|
Flujo de agua |
35,9 m3/hr |
|
Sistema de lubricación |
|
|
Temperatura del lubricante |
105 y |
|
Presión del lubricante |
20 – 30 psi (Aprox. 1,4 – 2,1 kg/cm2) |
En el sistema de enfriamiento por
agua actualmente no se cumplen las condiciones como el de la temperatura de
entrada del agua de enfriamiento ya que el agua que se dispone en planta posee
una temperatura aproximada de
En la actualidad debido a las requisiciones de nitrógeno de la planta la
válvula de admisión de los compresores se encuentra completamente abierta y la
de veteo completamente cerrada y sin embargo en oportunidades el compresor
entra en inestabilidad (surge) debido a la lenta acción del sistema de control de las válvulas de
los compresores.
En las figuras N° 5 y 6 que se muestran a continuación podemos observar los
compresores centrífugos de tres etapas en las que se indican algunas de sus
partes.
Figura N° 5.
Compresor centrífugo de tres etapas INGERSOLL RAND
Figura N° 6. Compresor centrífugo de
tres etapas INGERSOLL RAND con algunas de sus partes
- Secadores de Aire:
Identificados como 780-A-1 A/B
Dos secadores de are (Uno de ellos en stand by)
Tabla N° 5. Parámetros de diseño de los secadores de aire
|
Parámetro |
Magnitud |
|
Marca |
HYRROS |
|
Tipo / Modelo |
Refrigeración / 42W250 |
|
Gas de operación |
Aire |
|
Tipo de refrigerante |
Freón R-22 |
|
Carga de refrigerante |
|
|
Capacidad |
10.560 m3/hr |
|
Presión de trabajo |
9,5 kg/cm2 |
|
Potencia requerida |
17,5 kw |
|
Punto de rocío del aire |
+ |
En la actualidad estos equipos funcionan de manera satisfactoria, ocasionalmente
presentan una disminución en la carga del refrigerante.
En la figura N° 7 se muestra un
secador de aire HYRROS en las que se indican algunas de sus partes
Sistema de Freón Intercambiador
Aire-Aire Intercambiador
Aire-Freón Sistema de drenaje
del condensado
Figura N° 7. Secador de aire HYRROS
Este equipo no es más que un tanque cilíndrico.
Tabla N° 6. Parámetros de diseño del pulmón de aire
|
Parámetro |
Magnitud |
|
Diámetro |
|
|
Altura |
|
|
Presión (Operación / Diseño) |
9,5 / 12 kg/cm2 |
|
Temperatura (Operación / Diseño) |
45 / |
Este equipo funciona bajo sus parámetros normales de diseño. En la figura
N° 8 que se muestra a continuación observamos el equipo 780-V-1 o pulmón de
aire.
Figura N° 8. Pulmón de aire (780-V-1)
- Cuerpo de válvulas PSA:
Identificadas como 780-PSA.
Corresponden a una serie de válvulas de diafragma activadas por solenoides
controlados a su vez por un PLC. Estas válvulas van de la 780-XCV-
Figura N° 9. Arreglo de las válvulas del PSA respecto a los lechos adsorbedores.
Este cuerpo de válvulas presenta a menudo fallas que disminuyen
notablemente la producción de nitrógeno de la unidad y en algunos casos
ocasiona pedida total de la producción de nitrógeno.
La figura que se presenta a continuación corresponde a una fotografía de
las válvulas del PSA a la entrada de los lechos absorbedores.
780-XCV-404 780-XCV-406 780-XCV-402 780-XCV-400
Figura N° 10. Cuerpo de válvulas PSA a la entada de los lechos absorbedores.
- Lechos Absorbedores: Se
identifican como 780-V-2 A/B
Son dos lechos idénticos que operan
de forma alternativa
Tabla N° 6. Parámetros de diseño de los lechos absorbedores
|
Parámetro |
Magnitud |
|
Diámetro |
|
|
Altura |
|
|
Presión (Operación / Diseño) |
9,5 / 12 kg/cm2 |
|
Temperatura (Operación / Diseño) |
45 / |
|
Carga de carbón molecular |
|
Estos lechos experimentan una degradación continua del carbón molecular
contenido en ellos más ocasionando la pulverización del mismo, disminuyendo así
el volumen ocupado por el carbón y quedando un espacio vacío dentro de los
lechos. Una vez pulverizado este carbón pasa a través de los filtros dispuestos
en la salida de los lechos trayendo como consecuencia un producto contaminado,
aunado a esto éste polvillo va erosionando sellos de válvulas, tuberías,
empacaduras de bridas, etc., qe dan origen a otras fallas.
En la figura N° 11 se
puede apreciar una fotografía de los lechos absorbedores mientras se
reemplazaba el carbón molecular a uno de ellos.
780-V- 780-V-2
B
Figura N° 11. Lechos absorbedores mientras se reemplazaba el carbón molecular a uno d
ellos.
- Pulmón de Nitrógeno:
Identificado como 780-V-3
Este equipo corresponde a un tanque cilíndrico con las siguientes
especificaciones:
Tabla N° 7. Parámetros de diseño del pulmón de nitrógeno
|
Parámetro |
Magnitud |
|
Diámetro |
|
|
Altura |
|
|
Presión (Operación / Diseño) |
9,5 / 12 kg/cm2 |
|
Temperatura (Operación / Diseño) |
45 / |
Este equipo funciona bajo sus parámetros normales de diseño. A continuación
se muestra una figura en la que podemos observar el equipo 780-V-3 o pulmón de
nitrógeno.
Figura N° 12. Pulmón de nitrógeno (780-V-3)
3.2. ANÁLISIS DE LOS MODOS Y EFECTOS DE LAS
FALLAS DELOS EQUIPOS PRINCIPALES DE
A continuación de presentan una serie de tablas que corresponden a formatos
de Análisis de Modos y Efectos de Fallas para los equipos principales de la
unidad 780.
3.3. DISTRIBUCIONES PROBABILÌSTICAS DE LOS
TIEMPOS DE OPERACIÒN Y TIEMPOS DE REPARACIÒN PARA CADA UNOS DE LOS SISTEMAS DE
LOS EQUIPOS PRINCIPALES DE
Para el estudio de la unidad 780 de la planta Súper Octanos C.A. se
identificaron los sistemas principales de los equipos por los que está
conformado la planta de nitrógeno y se estableció su arreglo en el proceso de
producción (Serie o paralelo) obteniéndose el siguiente esquema que
corresponderá entonces al arreglo real actual de la empresa del que se partirá
para las posteriores sugerencia y/o propuestas.
Figura N° 13. Esquema del arreglo real actual de la unidad 780
Partiendo del esquema de la figura Nº 13 se procede a la recolección de los
registros de falla en el sistema, libros de procesos, data genérica y opinión
de expertos, este último para el caso de los tiempos de reparación, para
posteriormente con la ayuda de la herramienta Crystal Ball establecer una
distribución continua que más se ajuste al comportamiento real de cada uno de
los sistemas principales de los equipos de la unidad 780.
Una vez recolectada la data de falla y mediante la aplicación de la
herramienta Crystal Ball se han obtenido las siguientes distribuciones para los
tiempos de operación de los sistemas identificados en el esquema de la figura Nº
13:
Figura N° 14. Distribución para los Tiempos de Operación del Motor Eléctrico A.
Figura N° 15. Distribución para los Tiempos de Operación del Compresor de Aire A.
Figura N° 16. Distribución para los Tiempos de Operación del Sistema de Lubricación del
Motor y Compresor A.
Figura N° 17. Distribución para los Tiempos de Operación del Sistema de Control del
Motor y Compresor A.
Figura N° 28. Distribución para los Tiempos de Operación del Sistema de Enfriamiento del
Compresor A.
Figura N° 19. Distribución para los Tiempos de Operación del Motor Eléctrico B.
Figura N° 20. Distribución para los Tiempos de Operación del Compresor de Aire B.
Figura N° 21. Distribución para los Tiempos de Operación del Sistema de Lubricación del
Motor y Compresor B.
Figura N° 22. Distribución para los Tiempos de Operación del Sistema de Control del
Motor y Compresor B.
Figura N° 23. Distribución para los Tiempos de Operación del Sistema de Enfriamiento del
Compresor B.
Figura N° 24. Distribución para los Tiempos de Operación del Sistema de Control del
Secador de Aire A.
Figura N° 25. Distribución para los Tiempos de Operación del Circuito de Aire del
Secador de Aire A.
Figura N° 26. Distribución para los Tiempos de Operación del Circuito de Freón del
Secador de Aire A.
Figura N° 27. Distribución para los Tiempos de Operación del Sistema de Control del
Secador de Aire B.
Figura N° 28. Distribución para los Tiempos de Operación del Circuito de Aire del
Secador de Aire B.
Figura N° 29. Distribución para los Tiempos de Operación del Circuito de Freón del
Secador de Aire B.
Debido a que los pulmones de la unidad 780 jamás habían presentado ningún
tipo de falla no se contaban con registro de falla se realizaron las
distribuciones partiendo de data genérica weibull característica de estos
equipos, para el caso de estos equipos se consideraron los valores de una vida
característica alta de recipientes presurizados, estos valores fueron extraídos
de la tabla N° 13 correspondiente a data genérica para distribuciones Weibull
de algunos equipos estáticos:
Tabla N° 13. Data genérica de falla de algunos equipos estáticos.
Figura N° 30. Distribución para los Tiempos de Operación para el Pulmón de Aire.
Figura N° 31. Distribución para los Tiempos de Operación para el 780-PSA.
Figura N° 32. Distribución para los Tiempos de Operación para los Lechos Absorbedores
780-V-2 A/B.
Figura N° 33. Distribución para los Tiempos de Operación para el Pulmón de Nitrógeno.
Una vez obtenidas todas
las distribuciones para los tiempos de operación se realizan las distribuciones
para los tiempos en reparación que corresponden a distribuciones triangulares,
así lo sugiere la herramienta Crystal Ball para realizar distribuciones de
datos provenientes de opinión de expertos, En donde se refieren valores de
tiempo mínimo promedio para la reparación de un equipo, el valor promedio más
probable en el que se repara un equipo y el valor máximo o el peor de los casos
para la reparación de un equipo. Estos valores fueron obtenidos a través de
entrevistas informales basadas en la experiencia de los mecánicos y
supervisores del área de mantenimiento de la planta.
En tal sentido fueron
obtenidas las siguientes distribuciones para los tiempos en reparación de los
sistemas de la unidad productora de nitrógeno:
Figura N° 34. Distribución para los Tiempos de Reparación del Motor Eléctrico A.
Figura N° 35. Distribución para los Tiempos de Reparación del Compresor de Aire A
Figura N° 36. Distribución para los Tiempos de Reparación del Sistema de Lubricación del
Motor y Compresor A.
Figura N° 37. Distribución para los Tiempos de Reparación del Sistema de Control del
Motor y Compresor A.
Figura N° 38. Distribución para los Tiempos de Reparación del Sistema de Enfriamiento del
Compresor A.
Figura N° 39. Distribución para los Tiempos de Reparación del Motor Eléctrico B.
Figura N° 40. Distribución para los Tiempos de Reparación del Compresor de Aire B.
Figura N° 41. Distribución para los Tiempos de Reparación del Sistema de Lubricación del
Motor y Compresor B.
Figura N° 42. Distribución para los Tiempos de Reparación del Sistema de Control del
Motor y Compresor B.
Figura N° 43. Distribución para los Tiempos de Reparación del Sistema de Enfriamiento
del Compresor B.
Figura N° 44. Distribución para los Tiempos de Reparación del Sistema de Control del
Secador de Aire A.
Figura N° 45. Distribución para los Tiempos de Reparación del Circuito de Aire del
Secador de Aire A.
Figura N° 46. Distribución para los Tiempos de Reparación del Circuito de Freón del
Secador de Aire A.
Figura N° 47. Distribución para los Tiempos de Reparación del Sistema de Control del
Secador de Aire B.
Figura N° 48. Distribución para los Tiempos de Reparación del Circuito de Aire del Secador
de Aire B.
Figura N° 49. Distribución para los Tiempos de Reparación del Circuito de Freón del
Secador de Aire B.
Figura N° 50. Distribución para los Tiempos de Reparación para el Pulmón de Aire.
Figura N° 51. Distribución para los Tiempos de Reparación para el 780-PSA.
Figura N° 52. Distribución para los Tiempos de Reparación para los Lechos Absorbedores
780-V-2 A/B.
Figura N° 53. Distribución para los Tiempos de Reparación para el Pulmón de Nitrógeno
Una vez obtenidas las
distribuciones para los tiempos de operación y reparación para cada uno de los
sistemas principales de los equipos de la unidad 780 debemos definir el arreglo
para determinar la confiabilidad de la unidad, para ello se debe utilizar
nuevamente el Crystal Ball, en el que se define el FORECAST que será el que
realizará el cálculo de la confiabilidad de la unidad 780 basándose en el
método de Montecarlo. Una vez definido el FORECAST se procede a darle inicio a
la simulación de la que obtenemos un cuadro de frecuencia que nos indica que
resultados se obtienen con mayor frecuencia durante la evaluación aleatoria de
la confiabilidad y un diagrama tornado con el impacto en la confiabilidad de
cada uno de los sistemas establecidos en el arreglo a simular de forma
porcentual, a continuación se presentan tanto el cuadro de frecuencia como el
diagrama tornado obtenidos en la simulación del sistema actual y comportamiento
característico de cada uno de sus equipos:
Figura N° 54. Pantalla con Cuadro de frecuencia para la simulación de
Figura N° 55. Cuadro de frecuencia para la simulación de
Figura N° 56. Diagrama tornado con los componentes de la unidad 780 y su impacto
porcentual en la confiabilidad.
De igual forma a tenerse
las distribuciones que describen el comportamiento de los componentes de la
unidad 780 podemos evaluar el comportamiento en función del tiempo, a
continuación en la figura N° 57 se muestra un gráfico con el comportamiento de
la planta productora de nitrógeno y de sus sistemas principales en función al
incremento del tiempo de operación.
Figura N° 57. Comportamiento de confiabilidad en función del tiempo en operación de la
unidad 780 y sus sistemas principales.
Si observamos las figuras Nº 56 y 57 notaremos que el mayor impacto en la
baja Confiabilidad de la unidad 780 lo da el sistema de válvulas PSA y
posteriormente el sistema de compresión, estos sistemas experimentan una
disminución brusca de la confiabilidad donde en apenas 2000.
Para la estimación de la
disponibilidad de la unidad 780 por limitaciones del programa es necesario
utilizar otro, el Raptor Versión 6.0, éste es un programa utilizado para
simular también bajo el método de Montecarlo el comportamiento de un sistema
suministrado al programa a tiempo continuo, es decir, éste una vez que se le
suministre la información correspondiente a cada componente y el arreglo entre
ellos comenzará a operar, fallar y reparar de forma aleatoria pero según el
comportamiento establecido por las distribuciones de tiempo de operación y de
reparación para un tiempo establecido por el usuario. El Raptor versión 6.0 nos
suministra una serie de resultados y reportes que pueden ser utilizados de
diversas formas según sea la necesidad de la información a obtener de este
programa, resultados como: Disponibilidad, Tiempo Medio Entre Fallas, Tiempo
Medio Para Reparar, estados de cada uno de los sistemas y de la unidad en
general, Número de fallas presentadas por cada equipo durante el tiempo
establecido para la simulación, entre otros.
Para la construcción del
arreglo para la simulación debemos suministrar al programa los datos de las
distribuciones que definirán el comportamiento de cada unos de los equipos de
la unidad 780 durante la simulación, estas distribuciones serán las obtenidas
con el programa Crystal Ball. En la figura que se presenta a continuación se
visualiza el modelo establecido para la simulación a cada bloque se le
introdujo el comportamiento para los tiempos en operación y reparación, al
igual que se le dio un nombre a cada uno de ellos y la forma en que estos se
relacionan operacionalmente, de la misma forma al establecer los nodos de
conexión en el arreglo se estableció el criterio de operación, es decir, para
que la unidad esté en operación debe estar funcionando una de las dos ramas
conectadas a dicho nodo.
Figura N° 58. Modelo para la simulación de la unidad 780
Una vez realizado el
modelo para la simulación se da inicio a la simulación y se establece el tiempo
durante el cual se va a simulas y el número de veces que se va a simular,
mientras mayor sea el número de veces que se simule el modelo serán mas
precisos los resultados ya que el programa no da los resultados mínimos,
máximos y promedios para todas las corridas. Para nuestro caso se estableció un
tiempo de simulación de 20.000 horas y un total de 10 corridas.
Una vez que comienza la
simulación los bloques comienzan a cambiar su coloración, estos pueden tomar el
color verde, que nos indica que está operando, o color rojo, que nos indica que
el equipo o sistema ha fallado; pero en otras ocasiones la falla de un equipo
no involucra que se detenga la unidad debido a que para algunos sistemas se
tienen sistemas de respaldo en stand by, entonces cuando esto ocurre el nodo siguiente
se coloca de color amarillo lo que indica que para ese preciso momento la
unidad está operando sin sistema de respaldo, seguidamente se presentan una
figuras que fueron extraídas del programa durante la simulación en las que
podemos observar lo antes mencionado.
Figura N° 59. Simulación 780. (Todos los bloques y nodos verdes, Unidad operando)
Figura N° 60. Simulación 780. (Bloque de 780-PSA en color rojo, Unidad fuera de
servicio. Al fallar un sistema sin respaldo como es el 780-PSA ocasiona que la
unidad quede fuera de servicio)
Figura N° 61. Simulación 780. (Sist. Enf. A en color rojo, Unidad operando pero sin
sistema de respaldo)
Figura N° 62. Simulación 780. (Sist. Enf. A y Sist. De Control B en color rojo, Unidad
fuera de servicio, mientras se reparaba un sistema el sistema de respaldo
también falló quedando la unida fuera de servicio)
Una vez finalizada
simulación el programa arroja una tabla de resultados con distintos parámetros
como
Figura N° 63. Ventana de resultados del RAPTOR de la simulación de la unidad 780 para un
tiempo de 20.000 horas y 10 corridas.
Al observar la tabla de
resultados obtenida del programa RAPTOR notamos una Disponibilidad promedio
para 20.000 horas de 93,16%
con un promedio de paradas de 57,5 donde por aproximación serían 58 paradas por cada 20.000
horas, un tiempo de parada promedio de 23,66
horas que da como resultado y un porcentaje de tiempo de parada (estado
de la unidad en rojo) aproximado de 6,84%
Figura N° 64. Ventana de resultados del RAPTOR de la simulación de la unidad 780 para un
tiempo de 20.000 horas y 10 corridas (Número de fallas para cada sistema de la
unidad).
Al observar la figura
anterior notamos que el conjunto de válvulas PSA posee una notable diferencia
con respecto a los demás sistemas de la unidad en cuanto al número de fallas
presentadas durante la simulación además de que la falla del PSA involucra la
parada de la unidad debido a que este sistema no posee respaldo.
También se puede observar
que al tomar en cuenta el número de fallas correspondientes a los componentes
del sistema de compresión tendremos también un significativo número de fallas
que aún siendo sistemas con respaldos comprometen
BIBLIOGRAFIA
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