데이터

Aug 02, 2023

제조 시설은 과거 프로세스 데이터를 측정하고 보관하는 데 많은 발전을 이루었습니다. 강력한 데이터 수집에도 불구하고 많은 시설에서는 유지 관리에 이 정보를 완전히 사용하지 못하고 있습니다. 추세 식별부터 고장 예측까지, 데이터를 펌프 신뢰성 프로그램에 적절하게 통합하는 것의 이점은 매우 중요합니다. 이러한 이유로, 펌프 고장의 원인이 되는 중요한 변수와 조직이 기존 데이터 기반 시스템으로부터 이익을 얻지 못하게 할 수 있는 잠재적인 함정을 이해하는 것이 중요합니다.

전통적인 유지 관리 방법은 주로 기계 기술에 의존하여 고장의 근본 원인을 식별하고 장비 정밀 검사에 필요한 사항을 규정합니다. 강력한 데이터 시스템이 제조 시스템에 통합되어 생산 속도, 재료 추가 및 기계 설정을 최적화하는 데 사용됩니다. 어느 정도는 일부 유지 관리 프로그램이 데이터 기반 프로그램을 활용했습니다. 현대식 펌프 유지 관리 절차가 왜 느린지 말하기는 어렵습니다.

하지만 업계에서는 그 격차를 인지하고 데이터 기반 유지보수가 화두가 됐다. 광범위하게 정의된 모든 방법론과 분석 시스템으로 인해 어려움을 겪을 수 있으므로 약어를 살펴보고 펌프 고장 뒤에 숨은 물리학을 이해하는 것이 중요합니다. "어디에서, 언제, 무엇을"에 대한 지식과 결합된 압력, 온도 및 흐름의 정확한 측정은 혼란스러운 조건과 프로세스 설계 문제를 이해하는 데 필수적입니다. 이러한 매개변수를 모니터링하고 오류가 발생하기 전에 문제를 식별함으로써 가동 중지 시간을 방지하고 장비 수명을 연장할 수 있습니다.

압력은 많은 공정에서 기본 매개변수이며 변화는 문제를 나타낼 수 있습니다. 그러나 각 압력 변수가 측정되는 위치를 이해하는 것도 마찬가지로 중요합니다. 압력 측정은 일반적으로 흡입 및 배출 측면은 물론 흡입구 및 시스템 배출구와 같은 다양한 지점에서 수행됩니다. 펌프의 흡입 및 토출측 압력 측정은 유량, 총 양정, 효율 등 펌프 성능에 대한 정보를 제공합니다. 시스템 입구와 출구에서의 측정값은 시스템에 대한 정보를 제공합니다.

펌프 유량은 펌프 신뢰성 문제를 예측, 해결 및 문제 해결하는 데 있어 또 다른 중요한 매개변수입니다. 좋은 예는 분당 회전수(rpm)당 유량을 측정하는 것입니다. 펌프가 설치되면 주어진 rpm에서의 유량은 최대값이 됩니다. 내부 부품이 마모되면 rpm당 유량이 감소합니다. 펌프 및 시스템 속도의 한계를 이해하면 예측 가능한 유지 관리 일정을 수립할 수 있습니다.

유량은 원심 펌프 문제를 진단하는 데에도 효과적인 도구입니다. 성능 곡선에서 벗어나는 경우 흡입 문제 또는 영구적인 기계적 고장을 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 토출 압력이 낮고 유량이 예상 유량보다 낮으면 흡입에 문제가 있거나 임펠러 또는 볼류트가 손상되었음을 나타낼 수 있습니다. 주어진 압력에 비해 유량이 너무 낮다는 것을 아는 것은 즉각적인 위험 신호입니다.

또 다른 필수 변수는 온도입니다. 온도는 기계 및 프로세스 기반 오류에 유용합니다. 기계적 온도 표시기의 예는 다음과 같습니다.

기계적 온도 분석에 있어서 중요한 점은 마찰이 열을 발생시키고 이는 많은 기계 시스템의 주요 제한 요소라는 것입니다. 가능한 경우 기계적 온도를 이해하고 측정하는 것이 중요합니다.

온도는 공정 시스템의 문제를 설명할 수도 있습니다. 예를 들어:

장소: 데이터가 측정되는 위치에 따라 데이터 해석 방법이 결정됩니다. 압력 센서가 원심 펌프의 배출구에 가장 가까운 조절 밸브의 상류에 위치하는 경우 압력 값은 유량에 반비례합니다(높은 압력 = 낮은 유량). 압력 측정이 변조 밸브의 다운스트림이고 다른 모든 변수가 일정하게 유지되면 압력은 정비례하게 됩니다. 요점은 동일한 유형의 변수 위치가 정보를 측정하는 위치에 따라 반대되거나 상관 관계가 없는 결과를 표시할 수 있다는 것입니다.