Management des risques basé sur la logique floue pour la maintenance d’une turbine Francis 

Pour faciliter la maintenance de groupes hydroélectriques et assurer la production en énergie électrique, nous avons défini un outil d’aide à la décision pour la définition de plans de maintenance en intégrant la notion de risques pour une turbine Francis actuellement en activité dans une centrale h...

Full description

Autores:
Tobón Mejía, Diego Alejandro
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2008
Institución:
Universidad EAFIT
Repositorio:
Repositorio EAFIT
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.eafit.edu.co:10784/7228
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10784/7228
Palabra clave:
Turbinas Francis
MANTENIMIENTO
EVALUACIÓN DE RIESGOS
LÓGICA DIFUSA
PERT (ANÁLISIS DE REDES)
TURBINAS HIDRÁULICAS
CENTRALES HIDROELÉCTRICAS
TURBINAS
TURBOMÁQUINAS
Maintenance
Risk assessment
Pert (Network analysis)
Hydraulic turbines
Water-power electric plants
Turbines
Turbomachines
Rights
License
Acceso abierto
Description
Summary:Pour faciliter la maintenance de groupes hydroélectriques et assurer la production en énergie électrique, nous avons défini un outil d’aide à la décision pour la définition de plans de maintenance en intégrant la notion de risques pour une turbine Francis actuellement en activité dans une centrale hydroélectrique en Colombie -- La difficulté majeure en gestion des risques est la quantification des risques les uns par rapport aux autres, quantification essentielle pour que les actions de maintenance mises en place assurent à la fois la disponibilité du système et la sécurité de l’ensemble -- Les risques étant généralement exprimés en terme de connaissance humaine, il nous a semblé très intéressant d’utiliser la logique floue pour résoudre ce problème -- Le travail mené nous a permis de constater que la logique floue se présente comme une méthode très prometteuse -- De plus, elle peut aussi bien s’appliquer dans le cas de défaillances détectables (grâce à des capteurs) ou dans un cadre plus difficile à estimer lorsque les défaillances ne sont pas detectables -- Ce système d’aide à la décision a été développé à partir des résultats fournis par l’EAFIT, Université partenaire du projet en Colombie