Control del rendimiento eléctrico y mecánico de una bomba de alta presión de una planta desalinizadora

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Pre-procesado Pre-procesado
Transformación Transformación
Adquisición de datos Adquisición de datos

Sectores

Servicios Servicios

Aplicaciones

Eficiencia de Consumos Eficiencia de Consumos
Mantenimiento Mantenimiento

impacto

  • Generación de un modelo explicable que represente el comportamiento dinámico del sistema eléctrico y mecánico de la bomba.
  • Uso de los parámetros modales estimados para generar una línea base probabilística de aprendizaje automático que produce un KPI del estado saludable del funcionamiento de la bomba.
  • Uso de mediciones de alta velocidad del consumo eléctrico (8 kHz) para analizar tanto el comportamiento mecánico como el eléctrico, minimizando el número de sensores necesarios y aumentando su robustez frente al entorno.

Desarrollar Tecnologías de Inteligencia Artificial (AI)

  • Línea de base electromecánica basada en Machine Learning.
  • Generación de KPI de alta velocidad para sistemas altamente dinámicos.

Retos

  • Evitación de paradas no programadas, principalmente para evitar interrupciones en el suministro de agua potable.
  • Mejora del consumo energético.
  • Desarrollo de procedimientos de mantenimiento basados en el análisis de desviaciones de comportamiento para evitar el mantenimiento correctivo y minimizar el preventivo.

resultados

  • Reducción de las paradas no programadas (>85%), lo que permite reducir las bombas redundantes.
  • Reducción de los costes de mantenimiento preventivo (50%).
  • Reducción del consumo de energía (8%).
  • PRI: 2 años

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