El mantenimiento predictivo para la prevención de la corrosión implica el uso de análisis y modelado de datos para identificar posibles problemas de corrosión antes de causar daños significativos.Este enfoque ayuda a ampliar la vida útil del equipo y reduce los costos de mantenimiento permitiendo intervenciones oportunas.

Comprensión de la Corrosión y su impacto

La corrosión es un proceso natural que deteriora los metales debido a reacciones químicas con elementos ambientales como la humedad, el oxígeno y las sales. Puede conducir a fallas estructurales, riesgos de seguridad y aumento de los costos operativos si no se administran adecuadamente.

Enfoques generados por datos en el mantenimiento predictivo

La implementación del mantenimiento predictivo depende de la recogida de datos de sensores y sistemas de monitoreo. Los puntos clave de datos incluyen temperatura, humedad, niveles de pH y tasas de corrosión. Analizar estos datos ayuda a identificar patrones indicativos de progresión de la corrosión.

Cálculos y modelos utilizados

Varios modelos ayudan a predecir el riesgo de corrosión, incluyendo:

  • Modelos empíricos: Basados en datos históricos y correlaciones observadas.
  • Modelos electrotecroquímicos: Simula los procesos de corrosión a nivel químico.
  • algoritmos de aprendizaje de la maquinaria: Usa conjuntos de datos grandes para prever el desarrollo de la corrosión.

Las cálculos suelen implicar determinar las tasas de corrosión utilizando fórmulas tales como:

Tasa de correlación (mm/year) = (K × W) / (A × T × D)

Donde:

  • K = constante basada en unidades
  • W = pérdida de peso debido a la corrosión
  • A = superficie
  • T = tiempo en horas
  • D = densidad del material