Il monitoraggio dei lubrificanti è da considerarsi uno dei pilastri portanti della manutenzione degli asset industriali, al pari delle consolidate analisi vibrazionali e delle ispezioni periodiche. Nell’era della digitalizzazione e della remotizzazione dei parametri operativi degli impianti industriali, le tradizionali procedure analitiche risultano superate perché non consentono l’approccio previsionale e proattivo che è il fondamento della manutenzione predittiva.
Le misure chimico-fisiche puntuali, infatti, valutano lo stato d’usura degli impianti a posteriori e non in tempo reale: questo causa un ritardo sensibile nella gestione delle anomalie ed una perdita di performance dell’impianto oggetto del monitoraggio. Grazie alla spinta dell’Industry 4.0 sono diventate sempre più fruibili e a prezzi progressivamente in riduzione, diverse tecnologie per l’installazione e la remotizzazione dei parametri indicatori dello stato di efficienza dei macchinari.
Il lavoro qui presentato ha verificato l’applicabilità e l’affidabilità del sensore “Oil Remote Monitoring” nel settore del Power Generation. Il Power Generation è da considerarsi il banco di prova ideale per la gestione da remoto sia degli impianti sia degli interventi manutentivi, visto che in questo particolare settore si sovrappongono interessi diversi ma con il medesimo obiettivo di ottimizzare i costi di esercizio e di massimizzare la vita utile dell’asset in oggetto.
I siti di produzione di energia possono, inoltre, essere considerati come il collettore dei diversi interessi manutentivi propri di ogni settore (industriale, automotive, autotrazione, navale, aereo). Il rotore di una pala eolica, una turbina di derivazione aerea, un cogeneratore stazionario, un motore endotermico navale o per autotrazione possiedono parametri funzionali specifici ma sono accomunati dalla stessa necessità di lubrificazione e di raffreddamento delle parti rotanti in gioco.
In particolare si è monitorato lo stato del lubrificante nell’impianto cogenerativo ECOMAX 33 della AB Energy installato presso un’azienda chimica in Lombardia. Il sensore utilizzato on line è stato quello della IPU Group, azienda riconosciuta dal mercato a livello internazionale come tecnologicamente affidabile nell’ambito della “Prediction Analysis” e del “Remote Monitoring”. L’intervallo temporale del test è stato di 10 mesi, pari a circa 7.000 ore di funzionamento del motore endotermico. Gli output strumentali sono stati verificati con analisi tradizionali di laboratorio, in collaborazione con due importanti aziende petrolifere partner del progetto.
È importante segnalare che, per ottenere un campione di dati numericamente più significativo, si è ridotto l’intervallo di analisi dalle 500 ore standard a 250 ore. Si è verificata la correlazione tra lo stato dell’olio in utilizzo ed il valore dell’Oil Quality Index, unico output del sensore IPU che è risultato essere un parametro di facile interpretazione.
Al termine del test si è constatata un’eccellente risposta della tecnologia brevettata IPU in termini di modellizzazione lineare dei fenomeni di decadimento dello stato del lubrificante. Il confronto con i risultati analitici di laboratorio ha confermato l’ottima calibrazione dello strumento e la buona correlazione con l’effettivo stato dell’olio: le sue caratteristiche chimico-fisiche, la presenza di metalli da usura e la variazione degli additivi.
Il parametro riassuntivo Oil Quality Index è risultato semplice da integrare sia localmente su SCADA sia sulle piattaforme cloud ed è da considerarsi fondamentale nella politica manutentiva predittiva dell’impianto in oggetto. Questo monitoraggio dello stato dell’olio è effettivamente affidabile e permette di adattare il piano manutentivo alle esigenze dell’impianto creando un programma di manutenzione su misura.
Il monitoraggio on line con il sensore IPU, infatti, permette di avere la percezione immediata dello stato del lubrificante azzerando i tempi di risposta rispetto al tempo totale delle analisi in laboratorio (10 gg lavorativi = 240-288 oph).
L’analisi del controllo on line e dei valori di pre-allerta dell’Oil Quality Index hanno permesso di estendere gli intervalli manutentivi da 1.500 ore a circa 2.000 ore di lavoro (talvolta anche 2.500). Questa nuova gestione integrata ha consentito una riduzione del numero delle fermate necessarie per mantenere i livelli di affidabilità e di esercizio del cogeneratore senza compromettere la qualità della lubrificazione.
L’utilizzo del monitoraggio continuo in sostituzione delle tradizionali procedure analitiche comporterebbe un risparmio tale da garantire il ritorno dell’investimento in un tempo di poco superiore ai 2 anni.
L’introduzione sistematica di un monitoraggio continuo come quello sperimentato ad un costo di circa 3.500 euro e l’ottimizzazione conseguente delle politiche manutentive permetterebbero un risparmio importante nella gestione dell’impianto, pari a circa 10.500 euro/anno sul “Total Cost of Ownership”.
Gli eccellenti risultati ottenuti in questa sperimentazione possono essere la premessa per un continuo investimento nel settore Power Generation ed in altre applicazioni di motori endotermici, in ambiti industriali e non solo. L’opportunità da cogliere è quella di poter ampliare il parco macchine coinvolte, allargando così il database disponibile e permettendo una determinazione più accurata sia dell’usura sia del decadimento delle prestazioni delle macchine e del lubrificante.
Il settore industriale, seguendo la spinta dell’Industry 4.0, potrà continuare ad essere protagonista dello sviluppo del monitoraggio on line degli impianti.
Il futuro della manutenzione integrata è legato alla gestione di parametri funzionali come l’Oil Quality Index nelle piattaforme in cloud della Predictive Analysis, capaci di consegnare agli utilizzatori finali un portfolio di indicatori che riassuma le condizioni operative di ogni singolo impianto.
Il presente lavoro è stato presentato come Project Work nell’ambito del Master Executive in Gestione degli Asset Industriali e della Manutenzione – www.mip.polimi.it/megmi
Francesco Tironi General Manager, T&B Group Mobil
Silvia Boschetti, Lubricant Engineer, T&B Group Mobil
Luca Fumagalli, Vice Direttore Master MeGMI, PoliMi
