Il tuo modello di analisi dei rischi è accurato quanto i tuoi dati

Come proprietario di asset, preferiresti avere tre dati affidabili al 100% o migliaia di numeri di cui non ti puoi fidare? Questa domanda riguarda le valutazioni sull’integrità di impianti, raffinerie o condutture per le quali ogni uno o due anni si eseguono misurazioni della perdita di spessore.

Quando i proprietari di asset non si fidano dei propri dati, cadono preda dell’incertezza. Non sanno se il processo di corrosione stia accelerando. Si affidano a modelli predittivi che integrano dati anomali per prendere decisioni sulla manutenzione e stabilire le priorità dei programmi d’ispezione.

Nell’analisi dei rischi e nella gestione dell’integrità degli asset, i dati anomali possano alterare le valutazioni, portando a conclusioni troppo ottimistiche o conservative dei pericoli legati alla corrosione. Ciò può condurre a manutenzioni non necessarie o inadeguate, che accrescono i costi o i rischi di guasti e di incidenti.

Quando le risorse sono limitate, non dare la priorità ad alcune riparazioni fondamentali può avere conseguenze rilevanti, a cui ci si riferisce come “costi di opportunità”. Incendi, esplosioni, rilascio di sostanze tossiche, o multe, sanzioni, e responsabilità legali, sono tutte conseguenze possibili di un mancato investimento di risorse nelle riparazioni. Rimandarle può anche portare a danni ancora più gravi nel tempo, con costi di riparazione a lungo termine più alti quando gli asset diventano irreparabili e richiedono una sostituzione totale.

Di conseguenza, è fondamentale dare priorità alle riparazioni più urgenti. Per fare questo, c’è bisogno di dati accurati indipendenti dal fattore umano su cui fare pieno affidamento. Se si sta navigando nell’incertezza di innumerevoli dati inaffidabili, allora questo articolo ti potrà essere utile.

Meccanismo complesso di corrosione

Il tasso di perdita di spessore causato dalla corrosione può variare in base a diversi fattori, tra cui il materiale utilizzato, l’ambiente circostante, e la presenza di misure di protezione. In alcuni casi, il tasso di corrosione può essere costante nel tempo, producendo una perdita di spessore regolare. Tuttavia, in gran parte dei casi, il tasso di corrosione accelera, portando a una perdita di spessore esponenziale o irregolare. Questo comportamento si verifica spesso con la corrosione alveolare, in cui la profondità degli alveoli può portare a tassi di usura più veloci¹.

L’effettiva cinetica della corrosione è un meccanismo complesso che normalmente non corrisponde perfettamente a modelli lineari o esponenziali. Pertanto, è importante effettuare ispezioni regolari e usare tecniche tracciabili per valutare con esattezza il tasso di corrosione e prevedere la perdita di spessore nel tempo.

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

Manutenzione predittiva avanzata

I modelli predittivi dell’integrità degli asset sono utilizzati per prevedere i punti di rottura. Questi modelli usano le tendenze dei dati, i principi di ingegneria e la statistica per prevedere quando un bene potrebbe subire un guasto o richiedere manutenzione.

In base a questi modelli, i proprietari di beni possono stabilire le priorità di manutenzione in base ai tassi di corrosione. In sostanza, maggiore è la curva di salita, maggiore sarà la priorità di riparazione. Le pendenze variano in base al meccanismo di corrosione.

Prevedendo esattamente i punti di rottura, le aziende possono ottimizzare i programmi di manutenzione, ridurre i tempi di fermo e migliorare la sicurezza.

Spessore critico

L’American Petroleum Institute (API) (Istituto petrolifero americano) fornisce delle linee guida e delle norme per l’ispezione, la manutenzione e riparazione di macchine per la raffinazione per assicurare un funzionamento sicuro e prevenire guasti dovuti a corrosione e altri meccanismi di degradazione.

Il concetto di spessore critico o di spessore minimo necessario (MRT) è un aspetto importante di queste norme. Riguarda lo spessore minimo che un componente deve mantenere per assicurare la sua integrità strutturale e un funzionamento sicuro in determinate condizioni operative, che comprendono pressione, temperatura e agenti corrosivi nell’ambiente.

Per esempio, l’API 510, riguardante l’ispezione, la riparazione, l’alterazione e la rivalutazione dei recipienti a pressione, indica lo spessore minimo dei recipienti a pressione secondo calcoli che considerano fattori come tassi di corrosione, condizioni di progetto, e proprietà dei materiali.

Analogamente, l’API 570, riguardante le tubazioni, indica anch’essa i requisiti di spessore minimo, considerando fattori come pressione di progetto, margine di corrosione e proprietà dei materiali.

Quando lo spessore raggiunge il livello critico di API o di spessore minimo necessario (MRT), è un segnale chiaro che è necessario intervenire immediatamente per mantenere la sicurezza, l’integrità funzionale e la conformità dell’infrastruttura.

L’impatto di dati anomali nel calcolo della perdita di spessore

L’accuratezza dei dati è cruciale per il calcolo del tasso di corrosione. La presenza di un valore anomalo tra i dati può modificare notevolmente la pendenza di una curva in un grafico, causandone la crescita o l’abbassamento in base alla posizione del valore anomalo. Questo può far deviare la curva dalla tendenza generale, falsando l’analisi dei dati e le relative conclusioni.

Concretamente, l’inclusione di dati anomali può comportare calcoli errati nella perdita di spessore, portando a una sottostima o sovrastima dell’effettiva perdita. Questo può alterare la valutazione dell’integrità dei componenti. La sottostima può portare a un falso senso di sicurezza, con la possibilità che il componente lavori in condizioni non sicure, facendo crescere il rischio di danno, che può causare gravi implicazioni di sicurezza. Parallelamente, una sovrastima potrebbe produrre tempi di fermo, riparazioni o sostituzioni non necessari, causando inefficienze operative e costi maggiori. In generale, i calcoli errati della perdita di spessore possono rendere complicata la programmazione della manutenzione e della riparazione, rendendo difficile stabilire le priorità delle azioni e allocare le risorse in modo efficace. Affidarsi a dati anomali per questi calcoli può anche portare alla mancata conformità alle norme e ai requisiti normativi, e comportare sanzioni, multe o problemi legali. I portatori d’interesse, tra cui gli operatori, i regolatori, e le compagnie assicurative potrebbero perdere la fiducia nel programma di gestione dell’integrità se i dati anomali non venissero individuati e affrontati correttamente.

Per ridurre l’impatto di questi problemi, è fondamentale affidarsi a tecnologie che producano dati accurati e tracciabili indipendenti dall’elemento umano.

Affidati a dati accurati, tracciabili e autonomi

Gli scanner 3D Creaform con VXintegrity costituiscono l’unica tecnica disponibile sul mercato che offre un’accuratezza di tipo metrologico, dati tracciabili nel tempo, e risultati indipendenti dall’uomo che eliminano le variazioni di misurazione e i dubbi prodotti da dati anomali.

Con Creaform si può avere la sicurezza che i dati acquisiti negli anni siano accurati, tracciabili e indipendenti dalle capacità degli operatori, garantendo un’evoluzione e un’analisi dei danni su cui poter fare pieno affidamento.

Tutto questo non si può dire per un misuratore di profondità (pit gauge) e altre tecniche avanzate, come l’allineamento di fase, la radiografia, e le correnti parassite.

Dati accurati → Modelli affidabili di valutazione basata sui rischi

Le misurazioni devono essere accurate e prive di errori per mantenere l’integrità degli asset a lungo termine, soprattutto perché i dati vengono raccolti ogni uno o due anni. Nell’arco di trent’anni, eventuali inesattezze possono alterare completamente il database, rendendolo inaffidabile per le decisioni sulla manutenzione e sulle priorità.

I proprietari di beni devono poter fidarsi completamente dei dati utilizzati per sviluppare i propri modelli di previsione, e poter contare su dati accurati, tracciabili e indipendenti dal fattore umano per garantire l’efficacia e l’affidabilità dei loro modelli. Solo allora potranno destinare le loro risorse alle esigenze più importanti, bilanciando i vincoli a breve termine con gli obiettivi operativi e di sicurezza di lungo termine, mantenendo così la sicurezza e prevenendo i disastri.

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