MANUTENÇÃO BASEADA NO RISCO (MBR)

APLICADO A MOTORES A GÁS

ESTUDO DE CASO

Frederico Carlos Maciel Thom (1)

Geraldo Rossoni Sisquini (2)

Marcílio Freitas (3)

(1) M.Sc., Doutorando em Engenharia Estrutural (UFOP/UFES). Engenheiro de Equipamentos PL da Petrobras.

(2) D.Sc., Diretor do Centro Tecnológico (CT) da UFES. Conselheiro do CREA (ES) e membro da ABM.

(3) D.Sc., Sub Reitor de Graduação da UFOP.

RESUMO

A manutenção baseada no risco (MBR) ajuda na concepção de uma

estratégia alternativa para minimizar o risco resultante de avarias ou falhas.

Esta metodologia é capaz de estimar o risco causado pela falha inesperada

como uma função da probabilidade e da conseqüência.

Os componentes críticos podem ser identificados com base no nível de risco

e de um nível pré-selecionado de risco aceitável.

GERENCIAMENTO DA INTEGRIDADE BASEADO NO RISCO

Os motores a combustão interna a gás, estarão expostos a riscos de falha

que podem não ter sido previstos em serviço.

Os seus componentes podem apresentar defeitos e falhas em serviço devido

a operação severa, falta de manutenção adequada, não cumprimento do

plano de manutenção, gás combustível sujo, etc.

AVALIAÇÃO DA METODOLOGIA DO RISCO

As avaliações são geralmente descritas como qualitativas (interpretação

lógica do histórico de falhas e defeitos, e na experiência dos operadores) ou

quantitativas (probabilística) que avalia a implicação do nível do risco.

Estes conceitos definem a matriz de risco e podem ser utilizados para

priorizar o plano de inspeção e as atividades de manutenção, e identificar a

necessidade de promover a análise detalhada do risco.

OBJETIVOS

As estratégias de menores custos para a gestão de ativos são essenciais

para o incremento da capacidade de geração de receitas.

A abordagem centrada no risco ajuda na tomada de decisão sobre a

priorização do equipamento para a manutenção e para a determinação de um

adequado intervalo de manutenção.

METODOLOGIA DA MANUTENÇÃO BASEADA NO RISCO (MBR)

Essa metodologia fornece uma ferramenta para o planejamento de

manutenção e de tomada de decisão visando reduzir a probabilidade de falha

do equipamento e as conseqüências de falha.

O programa de manutenção resultante maximiza a confiabilidade do

equipamento e reduz o custo de manutenção total.

Arquitetura da metodologia MBR.

Fonte: KHAN & HADDARA, 2003.

Identificar subsistemas e

componentes

Definindo a relação entre

componentes do subsistema e o

sistema principal

Coleta de dados de falha e definição

do modelo de falha

Avaliação do risco:

. Identificação do perigo

. Análise probabilística da falha

. Avaliação da conseqüência

. Quantificação do risco

Estimativa do risco:

. Seleção dos critários de aceitação

. Comparação entre o risco e os

critérios aceitáveis

.

Planejamento de manutenção:

. Desenvolvimento de planos de

manutenção para reduzir o risco a

critérios aceitáveis

Identificação do escopo

SEQÜÊNCIAMENTO

a) Identificação do Escopo

Coletar os dados necessários para analisar os cenários de falhas potenciais

para cada sistema.

Estudar os relacionamentos físicos, operacionais e lógicos entre os

componentes.

SEQÜÊNCIAMENTO

b) Avaliação de Risco

Uma árvore de falhas é usada para identificar os eventos básicos e os

caminhos intermediários que levarão para o evento de topo.

Os dados de falha dos eventos básicos do subsistema são utilizados para

estimar a probabilidade de falha do subsistema.

Uma análise de conseqüência é usada para quantificar o efeito da ocorrência

de cada um dos cenários de falha.

SEQÜÊNCIAMENTO

c) Critério de Risco

Um critério de risco aceitável é determinado para decidir se o risco estimado

de cada cenário de falha é aceitável ou não.

Assim sendo, o risco influencia na determinação de políticas da manutenção

para os componentes envolvidos.

SEQÜÊNCIAMENTO

d) Planejamento de Manutenção

Os subsistemas que não cumpriram os critérios de risco aceitáveis são

estudados com o objetivo de projetar um programa de manutenção que irá

reduzir o risco.

Os intervalos de manutenção que produzem a nova probabilidade de falha

são então calculados, de forma a reduzir a conseqüência da falha.

ESTUDO DE CASO

Um Estudo de Caso é utilizado para ilustrar o uso da metodologia

mencionada na elaboração de programas de manutenção aplicado a três

motores a combustão interna (gás combustível) empregados numa planta de

tratamento de gás natural, baseando-se em eventos de manutenção entre

01/10/2006 e 10/04/2013.

Definição de fronteira – Motores de combustão.

Fonte: ABNT NBR ISO 14244

IDENTIFICAÇÃO DO ESCOPO

Sistema Subsistema Componentes Defeitos e falhas

Motor Cilindros Cabeçotes Vazamento de água

Cárter Medidor de nível Nível baixo de óleo lubrificante

Arrefecimento Encanamentos Vazamento de água

Lubrificação Encanamentos Vazamento de óleo lubrificante

Óleo lubrificante Troca de óleo por insolúveis

Partida Arranque Motor não liga

Injeção Velas Fumaça preta no escapamento

Válvulas Baixa potência no motor

Mistura Oscilando a potência do motor

Escapamento Descarga Vazamento de gases de escape

Silencioso Ruído estranho

- O próximo passo é sistematizar os dados de falhas e defeitos desses

motores.

Classificação dos defeitos nos motores a gás para análise em MBR.

- De acordo com os eventos de manutenção, são obtidos os parâmetros dos

modos de falha, onde beta (β) é o fator de forma e teta (θ) é a vida

característica.

Subsistema Componentes Distribuição estatística Parâmetros

Cilindros Cabeçotes Weibull b = 1,7926 / q = 3,2400e+004

Cárter Medidor de nível Weibull b = 2,0798 / q = 4,2429e+004

Arrefecimento Encanamentos Weibull b = 2,2484 / q = 3,9093e+004

Lubrificação Encanamentos Weibull b = 2,6666 / q = 4,0089e+004

Óleo lubrificante Weibull b = 1,2743 / q = 4,1035e+004

Partida Arranque Weibull b = 2,7460 / q = 3,7816e+004

Injeção Velas Weibull b = 1,9313 / q = 2,1223e+004

Válvulas Weibull b = 1,1153 / q = 5,5787e+004

Mistura Weibull b = 54,8750 / q = 1,7244e+004

Escapamento Descarga Weibull b = 3,0606 / q = 2,8515e+004

Silencioso Weibull b = 1,3065 / q = 2,7922e+004

Parâmetros dos modos de falha.

- O processo de reparação em si pode ser decomposto num número diferente

de sub-tarefas e atrasar a manutenção.

Tempo morto ou inoperante

Equipamento

fora de

serviço

Tempo

de

acesso

Diagnóstico

da falha

Tempo de

manutenção

Troca

ou

reparo

Revalidação do

equipamento

(comissionamento

e testes)

Tempo de

suprimento

(start up)

Disponível

para a

produção

Detalhamento do tempo total de reparo e inoperância do motor a gás.

- O tempo total de parada envolvido no reparo pode ser estimado, já o tempo

entre as paradas eventuais é o que exatamente entra no cálculo das

variáveis β e θ.

AVALIAÇÃO DO RISCO

Desenvolvimento de Árvore de Falha (FTA)

Falha nos

cilindros

Falha no sistema

de lubrificaçãoFalha no cárter

Falha no motor

a gás

Troca de óleolubrificante por

insolúveis

5

Vazamento deóleo

lubrificante nosencanamentos

4

Falha no sistema

de arrefecimento

Falha no sistema

de partida

Falha no sistema

de injeção

Falha no

escapamento

Oscilando apotência do

motor devido amistura

9

Baixa potênciadevido a

defeito nasválvulas

8

Fumaça pretano escapedevido a

defeito nasvelas

7

Ruídoestranho nosilencioso

11

Vazamento degases de

escape nadescarga

10

Vazamentod’água noscabeçotes

1

Nível baixo deóleo

lubrificante

2

Vazamentod’água nos

encanamentos

3

Motor não ligapelo arranque

6

Árvore de falha.

Análise das Conseqüências

Modo de performance

do sistema

. Performance afetada

Modo de falha

Modo de incêndio e

explosão

. Área afetada

Modo de liberação

tóxica e de dispersão

. Área afetada

Estimação da conseqüência

. Perdas de saúde humana

. Perdas econômicas

. Perdas ambientais

. Perdas na performance do sistema

Diagrama de análise das conseqüências.

Fonte: KHAN & HADDARA, 2003.

O objetivo aqui é priorizar os equipamentos e seus componentes com base

na sua contribuição para a falha no sistema, ou seja, influencia a estimativa

da manutenção e a perda devido a custos de produção.

- Perda de Desempenho do Sistema

Ai = função (desempenho ou performance)

Classe Descrição Função

I Muito importante para a operação do sistema 8 a 10

A falha pode causar a parada no funcionamento do sistema

II

Importante para a boa operação 6 a 8

A falha pode prejudicar a performance e causar conseqüências adversas

III

Requerido para uma boa operação 4 a 6

A falha deve afetar a performance e deve conduzir a uma falha subsequente no sistema

IV

Opcional para a boa performance 2 a 4

A falha não deve afetar a performance imediatamente mas o prolongamento pode causar a falha do sistema

V

Opcional para a operação 0 a 2

A falha não deve afetar a performance do sistema

Esquemático de quantificação para a função de desempenho do sistema.

- Perda Financeira

O fator B quantifica o dano à propriedade ou ativos e pode ser estimado para

cada cenário utilizando-se as seguintes relações:

UFLADARB iii /)(*)(

ni

iBB,1

. onde i representa o número de eventos, UFL é o nível de uma

perda inaceitável, AR trata-se da área sob o raio de dano e o AD

é a densidade de ativos na vizinhança do evento.

- Perda de Vidas Humanas

Um fator de fatalidade é estimado para cada cenário utilizando as seguintes

equações:

1*PDFPDIPDI

UFRPDIARC iii /)(*)(

ni

iCC,1

. sendo UFR a taxa de fatalidade inaceitável, PDF1 define o

fator de distribuição populacional e o PDI é a densidade

populacional nas proximidades do evento.

UDAIMARD iii /)(*)(

ni

iDD,1

- Perdas Ambientais e/ou Ecológicas

O fator D significa os danos ao ecossistema, a qual pode ser estimado como:

Fat

or

de

imp

ort

ânci

a

Distância vulnerável do ecossistema (km)

Quantificação do fator de importância (IM)

. o UDA indica um nível inaceitável para

o dano da área e o IM é o fator de

importância.

Finalmente, esses fatores são combinados para produzir o fator de

conseqüência Con (KHAN & HADDARA, 2003).

5,02222 ]25,025,025,025,0[ DCBACon

Os valores encontrados para os fatores neste Estudo de Caso estão

expostos a seguir.

Sistema Subsistema Componentes Fator A Fator B Fator C Fator D Fator Con

Motor Cilindros Cabeçotes 8 7 0 0 5,3150729

Cárter Medidor de nível 4 9 0 0 4,9244289

Arrefecimento Encanamentos 4 10 0 0 5,3851648

Lubrificação Encanamentos 4 14 0 0 7,2801099

Óleo lubrificante 4 4 0 0 2,8284271

Partida Arranque 8 19 0 0 10,307764

Injeção Velas 6 14 0 0 7,6157731

Válvulas 6 7 0 0 4,6097722

Mistura 6 4 0 0 3,6055513

Escapamento Descarga 6 6 0 0 4,2426407

Silencioso 6 4 0 0 3,6055513

Valores encontrados para os fatores de acordo com os subsistemas.

CRITÉRIO DE RISCO

Um critério aceitável de risco pode ser determinado com base nos dados de

manutenção.

Os componentes devem ser divididos em três categorias (KRISHNASAMY et

al, 2005):

- Risco elevado (valor de índice de risco superior a 0,8);

- Risco médio (índice de risco entre 0,6 e 0,8);

- Baixo risco (valor de índice de risco menor que 0,6).

A Tabela a seguir demonstra o risco real (Fator de risco - FR) calculado de

acordo com o banco de dados, sendo que o ranquiamento está conforme a

FTA demonstrada anteriormente.

Ranquiamento beta (β) teta (θ) Probabilidade de

falha

Conseqüência

ajustada

Fator de

risco

1 1,7926 32399,91954 0,0914 5 0,457

2 2,0798 42428,94652 0,0369 5 0,1845

3 2,2484 39092,97970 0,034 5 0,17

4 2,6666 40088,82008 0,0172 7 0,1204

5 1,2743 41034,85088 0,1304 3 0,3912

6 2,746 37816,04426 0,0179 10 0,179

7 1,9313 21223,44702 0,1656 8 1,3248

8 1,1153 55786,59812 0,1191 5 0,5955

9 54,875 17244,20716 1,11E-16 4 4,44E-16

10 3,0606 28514,93089 0,0266 4 0,1064

11 1,3065 27921,56107 0,1974 4 0,7896

Sistema 0,8365 5,5 4,5627

Resultados do módulo de estimação do risco.

Já a probabilidade de falha em 1 ano é calculada pela seguinte expressão:

])(exp[1)()( b

q

ttPftF

PLANEJAMENTO DE MANUTENÇÃO

A estratégia que adotamos para reduzir o risco, foi a de reduzir a

probabilidade de falha dos subsistemas através da simulação de eventos de

manutenção preventiva nesses componentes, com períodos ou intervalos

pré-fixados em 30, 60, 90, 180, 270 e 360 dias.

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

0,5

30 60 90 180 270 360

Pf

FR

Ranquiamento 1: Falha nos cilindros (Vazamento d’água nos cabeçotes).

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

0,14

0,16

0,18

0,2

30 60 90 180 270 360

Pf

FR

Ranquiamento 2: Falha no cárter (Nível baixo de óleo lubrificante).

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

0,14

0,16

0,18

30 60 90 180 270 360

Pf

FR

Ranquiamento 3: Falha no sistema de arrefecimento

(Vazamento d’água nos encanamentos).

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

0,14

30 60 90 180 270 360

Pf

FR

Ranquiamento 4: Falha no sistema de lubrificação

(Vazamento de óleo lubrificante nos encanamentos).

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

30 60 90 180 270 360

Pf

FR

Ranquiamento 5: Falha no sistema de lubrificação

(Troca de óleo lubrificante por insolúveis).

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

0,14

0,16

0,18

0,2

30 60 90 180 270 360

Pf

FR

Ranquiamento 6: Falha no sistema de partida (Motor não liga pelo arranque).

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

30 60 90 180 270 360

Pf

FR

Ranquiamento 7: Falha no sistema de injeção

(Fumaça preta no escape devido a defeito nas velas).

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

30 60 90 180 270 360

Pf

FR

Ranquiamento 8: Falha no sistema de injeção

(Baixa potência devido a defeito nas válvulas).

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

30 60 90 180 270 360

Pf

FR

Ranquiamento 9: Falha no sistema de injeção

(Oscilando a potência do motor devido a mistura).

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

30 60 90 180 270 360

Pf

FR

Ranquiamento 10: Falha no escapamento

(Vazamento de gases de escape na descarga).

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

30 60 90 180 270 360

Pf

FR

Ranquiamento 11: Falha no escapamento (Ruído estranho no silencioso).

Assim sendo, a probabilidade de falha para o evento de topo (probabilidade

de falha no motor a gás) e o fator de risco do sistema, ficaram assim

definidos:

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

30 60 90 180 270 360

Pf

FR

Sistema Motor de

Combustão a Gás

Solução do Sistema.

Ou seja, para os dados de campo

apresentados, realizando-se

manutenções periódicas a intervalos

curtos e regulares, o risco de defeito,

falha ou quebra nos motores a gás,

é muito inferior quando adotando-se

prazos mais longos.

CONCLUSÕES

. A MBR permite o aumento da confiabilidade e redução do custo de

manutenção incluindo o custo do falhas. Isto irá contribuir para a

disponibilidade da planta de processo, bem como o seu funcionamento

seguro.

. Ao se decidir pelo intervalo de manutenção pré-definido, significa que

alguns equipamentos serão mais manutenidos que outros. No entanto, as

economias resultantes em termos de redução do tempo de parada

necessárias para executar as tarefas de manutenção corretivas, justificam

esta política.

. O estudo pode identificar um equipamento crítico baseado no risco que

necessita de uma intervenção de manutenção num tempo mais curto. Foi o

caso apresentado no “Ranquiamento 7”, pois o FR real é superior ao índice

de risco de 0,8 numa manutenção unicamente anual.

. Uma análise das condições de funcionamento do equipamento precisa ser

feita para descobrir as razões por trás de sua falha prematura.

CONCLUSÕES

MUITO OBRIGADO

Frederico Thom, M.Sc.

Engenheiro Equipamentos PL

Edifício Unidade Administrativa da Petrobras em Vitoria (EDIVIT)

Av. Nossa Senhora da Penha, 1688

Barro Vermelho - Vitória (ES) - Brasil

CEP: 29057-550

email: frederico.thom@petrobras.com.br

telefone: +55 27 3295 3686

cel: +55 27 99993 7087