Studiu de caz
Mentenanță predictivă pentru pompe ESP/PCP
Prevenim opririle neplanificate și creștem MTBF prin modele AI care analizează vibrații, semnături de curent, presiuni și temperaturi. Soluția RigSense oferă clasificare de defecte, indice de sănătate per pompă și planificare a ferestrelor de oprire cu piese și echipe sincronizate.
Date, senzori și pre-procesare
Colectăm date în timp real din SCADA/IIoT: vibrații (axiale/radiale), curenți/tensiune motor, presiuni admisie/descărcare, temperaturi lagăre/ulei, debit și turație. Se aplică sincronizare temporală, filtrare și resampling.
- Vibrații: RMS, kurtosis, factor de creastă, benzi de frecvențe (BPFO/BPFI)
- MCSA: semnătura curentului pentru excentricități/cavitație
- Termic: tendințe pe lagăre și carcasă, detectare supraîncălzire
- Operațional: sarcină, porniri/opriri, supape, by-pass-uri
Modele și logică de detecție
Folosim un ansamblu de metode pentru robustețe: changepoint, envelope analysis pe vibrații, clasificatoare ML (Random Forest, Gradient Boosting, 1D-CNN pe segmente), plus autoencodere pentru învățare nereglementată.
- Extracție trăsături: ferestre glisante, FFT, ordine, THD.
- Detecție defecte: cavitație, misalignment, rulmenți, dezechilibru rotor.
- Indice sănătate (HI): scor compozit 0–100 cu praguri dinamice.
- Estimare RUL: degradare progresivă ⇒ fereastră recomandată de oprire.
Tablouri & alerte acționabile
Pentru fiecare pompă, afișăm HI, tendințe pe 7/30 zile, alarme curente și recomandări: reducere sarcină, verificare lubrifiere, înlocuire rulmenți, re-aliniere cuplaj. Alertele se trimit în tablouri, email și Slack/Teams cu severitate și checklist.
Planificare & piese
RigSense integrează planificarea în CMMS/ERP. La depășirea pragurilor HI sau la o probabilitate mare pentru un defect, sistemul propune ferestre de oprire compatibile cu producția, rezervă piese critice și notifică echipele.
Rezultate obținute
- −31% opriri neplanificate în 90 zile
- +22% MTBF mediu pe ESP; −18% MTTR mediu
- < 3% alarme false după calibrare
- 5–8% economii de energie prin optimizarea sarcinii
Guvernanță & explicabilitate
Toate deciziile modelelor sunt auditabile: contribuții trăsături, praguri, istoric. Acces pe roluri (RBAC/ABAC), criptare, jurnalizare. Integrare cu politicile HSE/ESG.
Operare & schimbări controlate
Sistemul înțelege modurile de operare (porniri/opriri, test la rece). Aplicăm cool-down logic pentru a evita alarmele false imediat după schimbări deliberate.
Lecții învățate
- Ingestia vibrațiilor cu rată adecvată este critică pentru diagnostic fin.
- MCSA completează vibrațiile când senzorii mecanici nu sunt disponibili.
- Label-urile din teren accelerează calibrarea și scad FPR.
Extensii & pași următori
- Modele de transfer learning pentru pompe noi
- Corelare cu chimia fluidului (nisip/gaze) pentru fine-tuning al alarmelor
- Integrare cu optimizatorul de producție la nivel de zăcământ
