Prever a Vida Útil do Óleo com Dados em Tempo Real

Quando Martin e Joseph trabalhavam em uma planta de forjamento, eles lidavam com sistemas hidráulicos muito grandes. Quando esses sistemas apresentavam falhas, o custo era de pelo menos R$ 60 mil por hora em perda de produção. Caso o óleo de um sistema hidráulico grande ficasse comprometido, a troca ou limpeza poderia levar até oito horas. Pergunte a si mesmo: sua empresa pode se dar ao luxo de perder R$ 480 mil em produção em um único incidente?

O óleo é o coração de qualquer sistema hidráulico ou de lubrificação. Quando está novo e em boas condições, o sistema opera conforme planejado. À medida que envelhece e perde suas propriedades, problemas surgem no sistema, podendo levar a falhas graves.

Uma prática comum em sistemas hidráulicos é coletar amostras de óleo mensal ou trimestralmente para análise. O resultado dessa análise leva de alguns dias a uma semana para ficar pronto e exige uma pessoa altamente qualificada para interpretar os dados e identificar possíveis problemas. Identificar tendências pode levar meses, enquanto o sistema continua perdendo desempenho.

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O Que Deve Ser Coletado

Diversos fatores influenciam os fluidos de um sistema, incluindo:

• A temperatura ambiente
• As condições atmosféricas do local de operação
• A frequência de recirculação no tanque
• A pressão de operação

Essas influências externas afetam diretamente o fluido.

Por exemplo, sistemas operando em ambientes úmidos podem absorver umidade do ar, levando à entrada de água no fluido. Isso pode causar oxidação, aumento no número total de ácidos (TAN) e danos aos componentes do sistema, impactando o desempenho geral.

Então, quais dados são essenciais? Para entender o mecanismo de degradação do fluido, devemos monitorar:

• Detritos de desgaste (ferrosos e não ferrosos)
• Contaminação
• Teor de umidade (% de saturação)
• Mudanças eletroquímicas (TAN, condutividade, viscosidade)
• Temperatura

Todos os sistemas acabam sendo contaminados. Componentes desgastam, vedações se deterioram, e partículas externas entram no sistema, enquanto a operação gera sua própria contaminação. Usar monitores em tempo real ajuda a identificar eventos diários e anomalias, permitindo uma compreensão detalhada do estado do sistema.

A temperatura também deve ser monitorada, já que influencia diretamente a viscosidade e a oxidação, além de afetar as propriedades dos aditivos.

Outro fator crítico é o conteúdo de água. A água, além de ser incompressível e não lubrificante, acelera a oxidação e serve como catalisador para a formação de ácidos. Isso pode causar desgaste acelerado em superfícies de rolamentos, falhas em bombas e selos, além de reduzir o desempenho do sistema.

Mudanças na eletroquímica do óleo também são importantes. A condutividade do óleo, que mede sua capacidade de transportar carga eletrostática, pode indicar problemas. Com óleos refinados modernos, variações na condutividade podem causar danos ao sistema e representar riscos aos operadores.

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Por Que Esses Dados São Importantes

Cada parâmetro acima conta a história da degradação do sistema. Através de tendências, é possível correlacionar esses dados com a saúde do sistema, permitindo uma compreensão detalhada do que ocorre no equipamento.

Por exemplo, monitores de contaminação indicam o tamanho e tipo de partículas no sistema. Partículas não metálicas geralmente vêm do desgaste de vedantes ou da quebra de aditivos, enquanto partículas metálicas resultam da degradação de componentes internos.

A temperatura e o teor de água também estão relacionados. Em ambientes frios, o óleo aquece durante a operação e esfria quando o sistema está desligado. A umidade presente no ar frio pode condensar no sistema e oxidar o fluido, acelerando a degradação.

A constante dielétrica, que mede a capacidade do óleo de armazenar energia elétrica, muda conforme o óleo se degrada ou é contaminado. Isso pode indicar se o óleo correto foi adicionado ao sistema.

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Uso de Sensores para Dados em Tempo Real

O método tradicional de coleta de dados, que envolve o envio de amostras para um laboratório, é ineficiente. A análise pode levar meses para identificar tendências, permitindo que danos significativos ocorram nesse período. Aqui, a aplicação de sensores pode transformar a coleta de dados, fornecendo informações em tempo real.

Sensores modernos monitoram contaminação, partículas metálicas, temperatura, umidade e condutividade. Esses dados ajudam a prever a saúde do sistema, permitindo o planejamento proativo de manutenções.

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Como Utilizar os Dados

Com sensores, os dados são coletados de forma consistente, eliminando erros humanos comuns na coleta e análise de amostras. Isso permite uma análise confiável e contínua enquanto o sistema opera.

Os dados podem ser armazenados e comparados a amostras laboratoriais, permitindo análises detalhadas, identificação de tendências e a previsão da vida útil do óleo. Pontos de alerta podem ser configurados para reações imediatas, auxiliando na identificação de problemas e na prevenção de ocorrências futuras.

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Como a Análise Prediz a Vida Útil do Óleo

Com base nos dados coletados, é possível usar equações como a Taxa de Reação de Arrhenius para calcular a perda de vida útil do óleo no momento da coleta. Dados como temperatura, contaminação e condutividade ajudam a prever quando o óleo alcançará o final de sua vida útil.

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Próximos Passos

Prever intervalos de manutenção e reduzir o tempo de inatividade deve ser sempre uma prioridade. A coleta confiável de dados permite desenvolver tendências que servem como base para manutenções planejadas, melhorando a disponibilidade do equipamento e reduzindo custos reativos.

Embora a tecnologia atual ainda não permita análises completas de espectroscopia elementar online, avanços nesse campo prometem mudanças significativas no futuro. A decisão agora está em suas mãos: avaliar os custos envolvidos e adotar as ferramentas disponíveis para otimizar seus sistemas.

Por Martin Migliori; Joseph L. Lisowski.
Traduzido pela equipe de conteúdos da Noria Brasil.
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ML 11/2024: "Predict Oil Useful Life with Real-Time Data"