Diseño de un plan de mantenimiento preventivo/predictivo para los precipitadores electrostáticos de la central Termoguajira Gecelca S.A. E.S.P

El presente trabajo de grado tiene como propósito diseñar un plan de mantenimiento preventivo y predictivo para los precipitadores electrostáticos instalados en la central termoeléctrica Termoguajira, con el objeto de disminuir los mantenimientos correctivos y prolongar el óptimo funcionamiento del...

Full description

Autores:
Cardenas Torres, Norvellys
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/12511
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12511
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Palabra clave:
Mantenimiento preventivo/predictivo
Confiabilidad
Precipitadores electrostáticos
PMO
Distribuciones de confiabilidad
Preventive/Predictive maintenance
Reliability
Electrostatic precipitators
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Reliability distributions
Rights
openAccess
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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description El presente trabajo de grado tiene como propósito diseñar un plan de mantenimiento preventivo y predictivo para los precipitadores electrostáticos instalados en la central termoeléctrica Termoguajira, con el objeto de disminuir los mantenimientos correctivos y prolongar el óptimo funcionamiento del activo. En primera instancia se presenta la revisión de diversos estudios, donde se exponen distintos métodos estadísticos y técnicas de mantenimiento para mejorar la confiabilidad de los activos en la industria con miras en seleccionar un método a implementar en el desarrollo de este trabajo de grado. Se inicia con la obtención de información de las fallas reportadas en el historial de mantenimiento de los precipitadores electrostáticos contenido en un software de mantenimiento asistido por computadora (CMMS) de Termoguajira llamado Mainsaver, para luego ser filtrada y ordenada. Posteriormente se emplea el método de Duane a los datos para establecer un panorama del mantenimiento actual mediante la interpretación del resultado de acuerdo a criterios que estipula el método. Después, se aplican tres distribuciones estadísticas (Normal, Weibull 2P y Log Normal) para describir el comportamiento de los tiempos de reparación de los precipitadores electrostáticos, determinando las funciones de confiabilidad correspondientes a cada distribución y mediante las pruebas de ajuste de bondad (Chi-Cuadrado y K-S) se selecciona el modelo más compatible con los datos estudiados. Por último, se implementa la estrategia de mantenimiento PMO y con los resultados obtenidos se determinan las actividades de mantenimiento preventivo/predictivo y tiempo recomendado de ejecución de las mismas.
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spelling Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Leal García, TarcisioBlanco Solano, JairoCardenas Torres, NorvellysQuiroga Quiroga, Oscar ArnulfoOrtíz Rangel, Manuel José2023-03-13T15:02:40Z2023-03-13T15:02:40Z2023-03-122023-03-12https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12511Universidad Industrial de SantanderUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coEl presente trabajo de grado tiene como propósito diseñar un plan de mantenimiento preventivo y predictivo para los precipitadores electrostáticos instalados en la central termoeléctrica Termoguajira, con el objeto de disminuir los mantenimientos correctivos y prolongar el óptimo funcionamiento del activo. En primera instancia se presenta la revisión de diversos estudios, donde se exponen distintos métodos estadísticos y técnicas de mantenimiento para mejorar la confiabilidad de los activos en la industria con miras en seleccionar un método a implementar en el desarrollo de este trabajo de grado. Se inicia con la obtención de información de las fallas reportadas en el historial de mantenimiento de los precipitadores electrostáticos contenido en un software de mantenimiento asistido por computadora (CMMS) de Termoguajira llamado Mainsaver, para luego ser filtrada y ordenada. Posteriormente se emplea el método de Duane a los datos para establecer un panorama del mantenimiento actual mediante la interpretación del resultado de acuerdo a criterios que estipula el método. Después, se aplican tres distribuciones estadísticas (Normal, Weibull 2P y Log Normal) para describir el comportamiento de los tiempos de reparación de los precipitadores electrostáticos, determinando las funciones de confiabilidad correspondientes a cada distribución y mediante las pruebas de ajuste de bondad (Chi-Cuadrado y K-S) se selecciona el modelo más compatible con los datos estudiados. Por último, se implementa la estrategia de mantenimiento PMO y con los resultados obtenidos se determinan las actividades de mantenimiento preventivo/predictivo y tiempo recomendado de ejecución de las mismas.PregradoIngeniero ElectricistaThe purpose of this degree work is to design a preventive/predictive maintenance plan for the electrostatic precipitators installed in the Termoguajira thermoelectric power plant, in order to reduce corrective maintenance and prolong the optimal operation of the asset. In the first instance, a review of several studies is presented, where different statistical methods and maintenance techniques to improve the reliability of the assets in the industry are exposed in order to select a method to be implemented in the development of this degree work. It begins with obtaining information of the failures reported in the maintenance history of the electrostatic precipitators contained in a computer-assisted maintenance software (CMMS) of Termoguajira called Mainsaver, to be then filtered and sorted. Subsequently, Duane's method is applied to the data and an overview of the current maintenance is established by interpreting the result according to already stipulated criteria. Then, three statistical distributions (Normal, Weibull 2P and Log Normal) are applied to describe the behavior of electrostatic precipitator repair times, determining the reliability functions corresponding to each distribution and by means of goodness-of-fit tests (Chi-Square and K-S) the model most compatible with the data studied is selected. Finally, the PMO maintenance strategy is implemented and with the results obtained, the preventive/predictive maintenance activities and their recommended execution time are determined.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingeníerias FisicomecánicasIngeniería EléctricaEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y TelecomunicacionesMantenimiento preventivo/predictivoConfiabilidadPrecipitadores electrostáticosPMODistribuciones de confiabilidadPreventive/Predictive maintenanceReliabilityElectrostatic precipitatorsPMOReliability distributionsDiseño de un plan de mantenimiento preventivo/predictivo para los precipitadores electrostáticos de la central Termoguajira Gecelca S.A. E.S.PDesign of a preventive/predictive maintenance plan for the electrostatic precipitators of the power plant Termoguajira Gecelca S.A. E.S.PTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82237https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/54c2c073-bfe6-456f-b4aa-c52f8dab38bd/downloadd6298274a8378d319ac744759540b71bMD51ORIGINALDocumento.pdfDocumento.pdfapplication/pdf2268956https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/ed22ccec-c59e-4048-87e0-e8289e705db9/downloadfd76cc81334623ccb0e16dcd0175df85MD52Nota de proyecto.pdfNota de proyecto.pdfapplication/pdf1145047https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/9dc83724-e650-4bf1-9029-643faa4878e3/download3ca6b6ef0a84ad535f85220745d65d3bMD53Carta de autorización.pdfCarta de autorización.pdfapplication/pdf689143https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/57d7acbf-5f0a-47e8-aaed-d019e6a8f0cf/download8c09b516410219504eb3d9fc405dd4aeMD5420.500.14071/12511oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/125112023-03-13 10:02:43.525open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.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