データ

Aug 02, 2023

製造施設は、履歴プロセス データの測定とアーカイブにおいて大きな進歩を遂げてきました。 堅牢なデータ収集にもかかわらず、多くの施設はメンテナンスにこの情報を十分に活用できていません。 傾向の特定から故障の予測まで、データをポンプ信頼性プログラムに適切に統合することの利点は非常に重要です。 このため、ポンプの故障に寄与する重要な変数と、組織が既存のデータベースのシステムから利益を得ることを妨げる可能性がある潜在的な落とし穴を理解することが重要です。

従来のメンテナンス方法は、故障の根本原因を特定し、機器のオーバーホールに必要なものを規定する機械的な技術に主に依存しています。 堅牢なデータ システムが製造システムに統合されており、生産率、材料の追加、機械設定の最適化に使用されます。 程度は低いものの、一部のメンテナンス プログラムはデータ駆動型プログラムを活用しています。 最新のポンプのメンテナンス手順が普及するのが遅い理由を言うのは困難です。

とはいえ、業界はそのギャップを認識しており、データベースのメンテナンスが注目を集めています。 広範に定義された方法論や分析システムをすべて使用すると、圧倒されてしまう可能性があるため、頭字語を無視してポンプの故障の背後にある物理学を理解することが重要です。 圧力、温度、流量の正確な測定と、「いつ、どこで、何を」という知識を組み合わせることが、異常状態やプロセス設計の問題を理解する上で不可欠です。 これらのパラメータを監視し、障害につながる前に問題を特定することで、ダウンタイムを防ぎ、機器の寿命を延ばすことができます。

圧力は多くのプロセスにおける基本的なパラメーターであり、その変動は問題を示す可能性があります。 ただし、各圧力変数がどこで測定されるかを理解することも同様に重要です。 圧力測定は通常、吸入側と吐出側、システムの入口と出口などのさまざまなポイントで行われます。 ポンプの吸入側と吐出側の圧力測定により、流量、全揚程、効率などのポンプの性能に関する情報が得られます。 システムの入口と出口での測定により、システムに関する情報が得られます。

ポンプ流量は、ポンプの信頼性の問題を予測、解決、トラブルシューティングする際のもう 1 つの重要なパラメータです。 良い例は、1 分あたりの回転数 (rpm) の流量の測定です。 ポンプが取り付けられている場合、所定の rpm での流量は最大値になります。 内部コンポーネントが摩耗すると、rpm あたりの流量が減少します。 ポンプとシステム速度の制限を理解することで、予知保全スケジュールを立てることができます。

流量は、遠心ポンプの問題を診断する際の有効なツールでもあります。 性能曲線からの逸脱がある場合、吸引の問題または永久的な機械的故障を示している可能性があります。 たとえば、吐出圧力が低く、流量が予想流量を下回っている場合は、吸引に問題があるか、インペラまたはボリュートが損傷していることを示している可能性があります。 所定の圧力に対して流量が低すぎることがわかったら、直ちに危険信号を発する必要があります。

もう 1 つの重要な変数は温度です。 温度は、機械的およびプロセスによる故障に役立ちます。 機械式温度インジケーターの例は次のとおりです。

機械温度解析に関して言えば、結局のところ、摩擦が熱を発生させ、これが多くの機械システムの主な制限要因であるということです。 可能な場合は、機械温度を理解し、測定することが重要です。

温度はプロセスシステムの問題を説明することもできます。 例えば：

WHERE: データが測定される場所によって、データをどのように解釈する必要があるかが決まります。 圧力センサーが調整バルブの上流、遠心ポンプの吐出口に最も近い場所に配置されている場合、圧力値は流量に反比例します (圧力が高い = 流量が低い)。 圧力測定が調整バルブの下流で行われ、他のすべての変数が一定に保たれる場合、圧力は直接比例します。 重要なのは、情報が測定される場所に応じて、同じタイプの変数の位置が反対の結果や相関関係のない結果を表示する可能性があるということです。

いつ: 時間相関は、アップセット状態を測定する際に正確に特定するための前提条件です。 これは明白に思えるかもしれませんが、データ収集の頻度、プロセス制御の遅れの補正、または原因と結果の関連付けを考慮すると、より微妙になる可能性があります。

内容: プロセス流体の特性を理解することは、アプリケーションの制限を理解する上で最も重要です。 良い例は、流体の蒸気圧を理解し、キャビテーションを回避するために必要な温度、圧力、流量の制限を特定することです。 ビール醸造所が、より高濃度のエタノールを含む製品を発売することを決定したと想像してください。 エタノールレベルが高くなると、低温高圧でキャビテーションが発生する可能性があります。 したがって、障害を防ぐために新しい制限を確立する必要があります。

各場所のポンプのタイプも重要です。 圧力が測定される場所に関する例をもう一度見てください。 同じ条件が 100% 容積変位の容積式ポンプに当てはまる場合、スロットル バルブの上流または下流の圧力は流量に影響を与えません。 ただし、スロットル バルブの上流の圧力が増加すると、出力は増加し続けます。 機器の制限に達するまで出力が増加し続けるため、容積式ポンプでは出力が逆に影響を受けます。 逆に、遠心ポンプでは、圧力が増加すると消費電力が低下します。

粘度、pH、導電率、懸濁物質、稠度、粒径、潤滑性などの二次変数は見落とされがちですが、機器の信頼性問題の診断と解決には貴重です。 これらの変数はプロセスをより主観的に理解し、機器の故障の根本原因を洞察することができます。

導電率、浮遊固体、溶解固体、粒子サイズ、潤滑性も重要です。 たとえば、導電率は液体がどれだけ電気を通すかを示す尺度であり、液体中の不純物を検出するために使用できます。 浮遊固体、溶解固体、粒子サイズはすべて液体の状態の指標であり、汚染物質の検出に使用できます。 潤滑性は、潤滑システムおよびプロセス潤滑機械コンポーネントにおける重要なパラメータです。

振動分析は、問題の診断に使用されるもう 1 つの強力なツールです。 ポンプのさまざまな場所の振動を測定することで、ローターのアンバランス、シャフトの位置のずれ、ベアリングの摩耗などの問題を検出できます。 振動解析により問題を早期に特定することで、ダウンタイムを防止し、ポンプの寿命を延ばすことができます。 振動解析は、特定の問題を特定するだけでなく、ポンプの状態を長期にわたって監視するためにも使用できます。 一定間隔の振動データを比較することで、差し迫った故障を示す可能性のあるポンプの振動レベルの変化を検出することができます。 振動分析は、ポンプの問題を診断するための非侵襲的で費用対効果の高い方法です。 振動分析は、ポンプが最適なパフォーマンスで動作していることを確認するのに役立ちます。

ポンプのメンテナンス プログラムは、プロセス データを適切な機械技術と組み合わせて使用​​することで大幅に改善できます。 プロセスデータを活用して機器の故障を予測し、メンテナンススケジュールを最適化することで、施設は次のレベルのメンテナンスプログラムを構築できます。

ジェイ・ケリーは、Floco Process の共同創設者兼製品開発担当副社長です。 ケリーは、流体ハンドリング システムの設計、最適化、革新にキャリアを捧げてきました。 [email protected] または 513-760-3244 までご連絡ください。 詳細については、www.flocopro.com をご覧ください。