Su modelo de evaluación basada en riesgos es tan preciso como sus datos

Como propietario de un activo, ¿preferiría tener tres datos de los que está completamente seguro o mil puntos en los que no pueda confiar? Esta pregunta está relacionada con la evaluación de la integridad de plantas, refinerías o tuberías, en la que se recopilan mediciones de pérdida de espesor de forma anual o bienal.

Cuando los propietarios de activos no confían en sus datos, enfrentan una incertidumbre constante. No saben si el mecanismo de corrosión se está acelerando. Confían en modelos predictivos que incorporan datos aberrantes para tomar decisiones de mantenimiento y priorizar los cronogramas de inspección.

En la inspección basada en riesgos (IBR) y la gestión de la integridad de activos, los datos aberrantes pueden distorsionar las evaluaciones de riesgos, lo que conduce a evaluaciones demasiado optimistas o demasiado conservadoras del riesgo que generan la corrosión. Esto dará como resultado un mantenimiento innecesario o inadecuado de activos críticos, lo que aumenta los costos o el riesgo de fallas de los equipos y accidentes.

En el contexto de recursos limitados, la falta de priorización de la reparación adecuada de activos críticos puede tener consecuencias significativas, a menudo denominadas “costo de oportunidad”. La falta de asignación de recursos a las reparaciones más críticas puede conducir a incendios, explosiones y fugas tóxicas, así como multas, sanciones y responsabilidades legales. El retraso de reparaciones críticas también puede provocar daños más graves con el tiempo, lo que da como resultado mayores costos de reparación a largo plazo cuando los activos se vuelven irreparables y requieren un reemplazo completo.

Por consiguiente, es fundamental que los propietarios de activos prioricen las reparaciones adecuadas de activos críticos. Para hacerlo, necesitan datos precisos y mediciones independientes de la intervención humana en los que puedan confiar plenamente. Si usted enfrenta actualmente la incertidumbre de innumerables puntos de datos poco fiables, este blog es para usted.

Mecanismo complejo de corrosión

La tasa de pérdida de espesor debida a la corrosión puede variar según varios factores, entre ellos, el material, el entorno corrosivo y la presencia de medidas de protección. En algunos casos, la tasa de corrosión puede ser constante a lo largo del tiempo, lo que genera una pérdida de espesor lineal. Sin embargo, en la mayoría de los casos, la tasa de corrosión se acelera con el tiempo, lo que genera una pérdida de espesor exponencial o no lineal. Este comportamiento a menudo se produce en la corrosión por picaduras, cuando la profundidad de las picaduras puede generar tasas de corrosión más aceleradas¹.

La cinética real de la corrosión es un mecanismo complejo que generalmente no se puede representar de manera perfecta con modelos lineales o exponenciales. Por lo tanto, es importante realizar inspecciones periódicas y y utilizar técnicas rastreables para evaluar con precisión la tasa de corrosión y predecir la pérdida de espesor a lo largo del tiempo.

1. A Review of Trends for Corrosion Loss and Pit Depth in Longer-Term Exposures

Mantenimiento predictivo avanzado

Los modelos predictivos de integridad de activos se utilizan para pronosticar los puntos de ruptura de activos físicos. Estos modelos utilizan tendencias de datos, principios de ingeniería y métodos estadísticos para predecir cuándo un activo podría fallar o requerir mantenimiento.

Sobre la base de estos modelos, los propietarios de activos pueden priorizar el mantenimiento en función de las tasas de corrosión. Básicamente, cuanto más pronunciada sea la pendiente, mayor será la prioridad de la reparación. Las pendientes varían según el mecanismo de corrosión.

Al predecir con precisión los puntos de ruptura, las empresas pueden optimizar los cronogramas de mantenimiento, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la seguridad.

Espesor crítico

El Instituto Estadounidense del Petróleo (API) establece pautas y normas para la inspección, el mantenimiento y la reparación de equipos de refinería para garantizar un funcionamiento seguro y evitar fallas debido a la corrosión u otros mecanismos de degradación.

El concepto de espesor crítico o espesor mínimo requerido (MRT) es un aspecto importante de estas normas. Se refiere al espesor mínimo que debe mantener un componente para garantizar su integridad estructural y un funcionamiento seguro en las condiciones operativas previstas, que incluyen la presión, la temperatura y el entorno corrosivo.

Por ejemplo, la norma API 510, que abarca la inspección, reparación, alteración y reclasificación de recipientes a presión, especifica el espesor mínimo de los componentes de los recipientes a presión en función de cálculos que tienen en cuenta factores como las tasas de corrosión, las condiciones de diseño y las propiedades del material.

De manera similar, la norma API 570, que se refiere a la inspección, reparación, alteración y reclasificación de tuberías, también especifica los requisitos de espesor mínimo para los sistemas de tuberías, teniendo en cuenta factores como la presión de diseño, la tolerancia a la corrosión y las propiedades del material.

Cuando el espesor alcanza el nivel crítico del API o el MRT, esto es una señal clara de que se requiere una acción inmediata para garantizar la seguridad, la integridad operativa y el cumplimiento de la infraestructura.

El impacto de los datos aberrantes en el cálculo de la pérdida de espesor

La precisión de los datos es fundamental para calcular la velocidad de corrosión. La presencia de un valor atípico entre los puntos de datos puede afectar de manera significativa la pendiente de una curva que atraviesa estos puntos, lo que hace que aumente o disminuya según la posición del valor atípico. El valor atípico puede desviar la curva de la tendencia general, distorsionando el análisis de datos y las conclusiones extraídas de la curva.

En concreto, la inclusión de datos aberrantes puede dar lugar a cálculos incorrectos de la pérdida de espesor, lo que conduce a una subestimación o a una sobreestimación de la pérdida real de material. Esto puede distorsionar la evaluación de integridad del componente. La subestimación de la pérdida de espesor debido a datos aberrantes puede generar una falsa sensación de seguridad, lo que podría permitir que el componente funcione en condiciones inseguras. Esto aumenta el riesgo de una falla, lo que puede tener graves consecuencias para la seguridad. Al mismo tiempo, la sobreestimación de la pérdida de espesor puede dar lugar a cierres, reparaciones o sustituciones innecesarias, lo que genera ineficiencias operativas y un aumento de los costos. En general, los cálculos inexactos de pérdida de espesor pueden complicar la planificación del mantenimiento y la reparación, lo que dificulta la priorización de acciones y la asignación eficaz de recursos. El uso de datos aberrantes para los cálculos de pérdida de espesor también puede conducir al incumplimiento de las normas del sector y los requisitos reglamentarios, lo que da lugar a sanciones, multas o problemas legales. Finalmente, las partes interesadas, entre ellos, los operadores, los reguladores y las aseguradoras, pueden perder la confianza en el programa de gestión de la integridad si los datos aberrantes no se identifican y abordan de manera adecuada.

Para mitigar estos problemas, es fundamental utilizar tecnología que genere datos fiables, precisos y rastreables independientes de la influencia humana.

Confíe en datos precisos, rastreables e independientes de la intervención humana

Los escáneres 3D de Creaform junto con VXintegrity forman la única técnica disponible en el mercado que ofrece precisión de grado metrológico, datos rastreables a lo largo del tiempo y resultados independientes de la intervención humana que eliminan las variaciones de medición y las dudas vinculadas a los datos aberrantes.

Con Creaform, puede estar seguro de que los datos adquiridos a lo largo de los años son precisos, rastreables e independientes de la aptitud del técnico, lo que garantiza un seguimiento y análisis de daños precisos, en los que puede confiar plenamente.

Esto no se puede lograr con medidores de picaduras y otras técnicas avanzadas, como las tecnologías de antenas de matriz en fase, radiografía y corriente de Foucault.

Datos precisos → Modelos confiables de evaluación basada ​​en riesgos

Las mediciones deben ser precisas, sin errores humanos, para mantener la integridad de los activos a largo plazo, especialmente teniendo en cuenta que los datos se recopilan de forma anual o bienal. En un lapso de 30 años, cualquier inexactitud puede corromper la base de datos por completo, lo que la haría poco confiable para la toma de decisiones de mantenimiento y priorización.

Los propietarios de activos deben comenzar a tener plena confianza en los datos utilizados para desarrollar sus modelos predictivos. Deben utilizar fuentes de datos precisas, rastreables e independientes de la intervención humana para garantizar la eficacia y fiabilidad de sus modelos. Solo entonces podrán asegurarse de que los recursos se asignen a las necesidades más críticas, equilibrando las limitaciones a corto plazo con los objetivos operativos y de seguridad a largo plazo, para garantizar la seguridad y prevenir desastres.

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