Otimização da operação do Parque
Termelétrico da Petrobras através de
monitoramento remoto
Ricardo Cruxen Daemon d'Oliveira 1
Luiz Daniel Folhaça Guedes 2
Bruno de Queiroz Lima 3
Resumo: Este trabalho apresenta as facilidades e otimizações proporcionadas pelos sistemas
implantados no Centro de Monitoramento e Diagnostico (CMD). O CMD realiza a verificação
contínua das variáveis operacionais das Usinas Termelétricas da Petrobras, de modo a revelar
a real “saúde” dos componentes dos equipamentos, calcular o desempenho dos principais
equipamentos e contabilizar eventos que afetem as confiabilidades de geração das plantas.
1– Ricardo Cruxen Daemon d’ Oliveira - PETROBRAS; Gerente de Engenharia de
Confiabilidade
2– Luiz Daniel Folhaça Guedes - PETROBRAS; Engenheiro de Equipamentos
3– Bruno de Queiroz Lima - PETROBRAS; Consultor Técnico
1. Introdução
O parque termelétrico, dedicado à geração de energia elétrica sob gestão de operação e
manutenção da empresa Petrobras, é composto de 18 unidades e contabilizam 196 unidades
geradoras.
Dentro do parque termelétrico há uma grande variedade de equipamentos, contemplando
motores de combustão de pequeno porte e alta rotação até turbinas a gás industriais de grande
porte com potência de geração superior a 160 MW.
Para diagnósticos avançados, muitas vezes são necessários a instalação de instrumentação
adicional ou compiladores especializados. Uma metodologia para acompanhar a degradação
de uma usina termelétrica é a utilização de um sistema computacional que monitora de forma
contínua os dados gerados na operação das unidades termelétricas.
Neste sentido, o Gás e Energia implantou o Centro de Monitoramento e Diagnóstico (CMD),
de forma remota, que trata as variáveis operacionais de forma contínua e integrada em uma
sala de controle capaz de gerar diagnósticos preditivos de 17 usinas termelétricas. O CMD
realiza o acompanhamento da performance e da condição mecânica de 63 turbinas a gás, 13
turbinas a vapor, 11 compressores de gás natural, 131 geradores e 59 motores de combustão
interna.
O sistema computacional de monitoramento, através de valores padrões e regras, é capaz de
analisar e filtrar os dados operacionais primários e avançados (e.g. espectros de vibração),
gerando curvas de tendências sobre a degradação específica de cada um dos sistemas das
usinas termelétricas.
As ferramentas de monitoramento podem ser acessadas através da rede corporativa,
possibilitando o acesso dos técnicos das Usinas Termelétricas (UTE), difundindo-se assim, as
melhores práticas e análises técnicas de forma remota. No âmbito do projeto, estão sendo
efetuadas as instalações de equipamentos capazes de gerar análise e monitorar vibração de
forma avançada, onde, através de uma série de processamentos matemáticos, é revelada de
forma detalhada a condição física dos componentes dos equipamentos dinâmicos. Estas
informações podem ser verificadas através de interfaces que geram gráficos da evolução dos
diversos parâmetros.
No CMD são utilizados sistemas que geram alertas automáticos a partir da comparação dos
valores dos parâmetros operacionais com limites de alerta e alarme. Adicionalmente, o sistema
de monitoramento gera padrões, utilizando algoritmos de combinação de variáveis
operacionais, e verifica se os pontos operacionais estão na faixa da normalidade.
O sistema implantado monitora inclusive a qualidade dos dados alimentados pelo “Plant
Information” (sistema responsável em centralizar e fornecer os dados para o CMD das plantas
termelétricas). Caso haja perda de algum valor operacional, o sistema pode interpretar e atuar
com um valor prefixado para que os cálculos efetuados permaneçam íntegros.
2
Com base em cálculos do balanço de energia é possível tirar conclusões sobre as eficiências
mecânicas, térmicas e elétricas dos equipamentos:

Degradação de eficiência do compressor de uma turbina a gás (Ex.: depósito de
impurezas e saturação dos filtros de admissão de ar);

Definir pontos ótimos de operação;

Estimar performance esperada (carga parcial e plena dos principais equipamentos).
A seguir serão mostrados casos reais de detecção de perda de desempenho em equipamentos
e ferramentas capazes de gerar classificação para determinar priorização de ações de
manutenção, entre eles:

Relatórios de desempenho de frota;

Telas de monitoramento criadas para facilitar monitoramento e gerar pré-diagnósticos;

Acompanhamento de “spread” – alto diferencial de temperatura dos gases de exausto
– na câmara de combustão;

Acompanhamento de vibração e temperatura dos mancais (monitoramento básico);

Acompanhamento de vibração avançada.
2. Casos do parque gerador
O CMD já auxiliou na identificação e predição de falhas potenciais, além de diagnosticar a
perda de performance através de suas ferramentas. Apresenta-se uma seleção de casos gerados
pelo grupo.
2.1. UTE-LCP – Dano no mancal da turbina a gás TG2A
A turbina a gás modelo GE 6FA, identificada como a unidade TG2A da UTE LCP, gerou no
CMD o alarme de temperatura alta no mancal 2 (lado acoplado), conforme evidenciado na
(Figura 1).
A turbina possui 8 mancais (Figura 2). A turbina é composta de 2 eixos conectados através
de uma caixa de engrenagem que realiza a conversão do eixo principal, que possui
velocidade síncrona de 50 HZ, para 60 Hz, velocidade necessária no gerador.
O alarme de temperatura do mancal gerou uma investigação dos parâmetros operacionais de
forma a complementar e verificar a real necessidade de intervenção. Foram verificados os
diversos sinais de vibração provenientes dos mancais (monitorados a partir de acelerômetros
– vibração sísmica global – e perímetros) e traçada a tendência dos parâmetros para que fosse
estimado o prazo limite para execução da eventual intervenção.
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Figura (1): Evolução da temperatura do mancal e vibração
Figura (2): Esquemático dos Mancais da turbina a gás GE 6FA
Foi verificada a necessidade de coleta de dados de campo para a tentativa de se realizar o
diagnóstico avançado sobre questões relacionadas à vibração da turbina a gás. Através da
instalação do equipamento de coleta de dados de vibração, foi verificado que os sensores de
vibração por proximidade (instalados no mancal) possuíam erro no ajuste da folga. O valor
4
nominal esperado para a folga deveria ser de -10 volts, enquanto que os valores obtidos do
sensor de proximidade foram:

Mancal dianteiro (#1- Acoplado)
Turbina LA Y:- 15,02V
Turbina LA X: -16,03V

Mancal traseiro (#2 - Não acoplado)
Turbina LNA Y: -3,67V
Turbina LNA X: -0,86V
A leitura de “gap” de -0,86V (ou seja, a 0,18V da distancia zero) mostra que a distância da
face do sensor se encontrava a apenas 0,031mm (31 micra) da superfície do eixo,
apresentando risco de contato do sensor com eixo, que revelou a grande possibilidade do
mancal estar danificado e com folga, dado o desgaste do metal patente. Os cálculos de linha
de centro do eixo demonstraram a existência de uma folga maior que a tolerância. Pelo valor
das folgas (em volts), foi constatado o deslocamento radial do eixo, inferindo-se daí que
houve desgaste severo do metal patente do mancal, da ordem de 1 a 1,4mm. Sabe-se que a
espessura do metal patente do mancal é de 1,75mm.
A usina foi orientada a programar a verificação dos mancais da turbina a gás, inclusive
considerando a possível troca dos mancais.
Durante o processo de manutenção, foi verificado que o metal patente do mancal havia se
deteriorado e causado danos ao próprio mancal – Foto (1). Houve uma tentativa de realizar
a troca somente dos mancais, contudo esta alternativa se mostrou inadequada. O novo
mancal proporcionou vazamento de óleo dado que a luva do eixo havia sido também afetada.
Em uma nova operação de manutenção optou-se em trocar o eixo da turbina a gás e reparar
em oficina o eixo com a luva danificada.
5
Foto (1): Danos no mancal
Foto (2): Bucha do eixo
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2.2. UTE-JSP – Ganho de Potência antes e depois de lavagens
No CMD foi criada a rotina de acompanhamento da razão de compressão, potência e
eficiência para determinação do ponto ótimo de lavagem dos compressores das turbinas a
gás.
Abaixo é apresentado, como exemplo, um gráfico dos parâmetros operacionais da TG2 da
UTE-JSP (Jesus Soares Pereira) antes e depois de uma parada para lavagem recomendada
pelo CMD no modo “off-line” (Figura 3).
Figura (3): Variação de Performance e potência pré e pós lavagem
2.3. UTE-JSP – Diagnóstico de redução de perda de carga (ΔP) da casa de filtros
Durante a análise de parâmetros operacionais da frota, foi verificado um comportamento
anormal com relação ao filtro de ar TG2 da UTE Jesus Soares Pereira (UTE-JSP). A TG2
estava perdendo eficiência no compressor, principalmente quando comparado com a
performance do compressor da TG1, e o seu filtro estava diminuindo a perda de carga de
forma bastante acentuada ao longo do tempo, mantendo-se a turbina em carga base,
comportamento oposto ao esperado (Figuras 4 e 5).
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Figura (4): Eficiência do compressor das turbinas a gás da UTE-JSP
Figura (5): Comparativo entre perda de carga no filtro (amarelo), potência gerada
(azul) e pressão de descarga do compressor da turbina a gás 7FA
A casa de filtros da usina é composta por um estágio de filtro cônico e cilíndrico em série e,
na sequência dos filtros, tem-se o evaporative cooler, composto por mídia evaporativa, para
realizar o resfriamento do ar de entrada no compressor.
A evolução natural do ΔP dos filtros é aumentar proporcionalmente à saturação dos mesmos,
porém a situação verificada foi de redução da perda de carga. Após investigação da usina,
foi verificada a existência de frestas na casa de filtros que permitem a passagem de ar sem
filtragem para o compressor da turbina a gás.
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Foto (3): Frestas na estrutura de fixação dos filtros
2.4. UTE-BLS – Análise de Perda de Potência e Eficiência
O CMD realizou estudo com objetivo de verificar as variações entre as performances
operacional e a meta baseada nos testes de performance, já descontadas perdas não
recuperáveis, de algumas usinas do parque. Abaixo será mostrado o exemplo da Usina
Termelétrica Barbosa Lima Sobrinho (UTE-BLS) e as recomendações geradas, contendo as
ações necessárias para que a usina atinja a eficiência ideal.
No estudo foi utilizada a seguinte metodologia:
a) Obtenção da performance de projeto (ideal) das plantas estudadas, através dados de
projeto (Tabela 1), além de simulação termodinâmica computacional (Figura 6);
b) Definição dos principais parâmetros influenciadores das performances das máquinas;
c) Mapeamento de parâmetros de degradação: perda de carga gerada pelos filtros, sujeira
acumulada no compressor, sistema de Sprint (injeção de água no compressor),
temperatura de entrada do compressor e o fator de horas de operação.
d) Coleta e análise dos dados de operação das turbinas a gás e comparação com os valores
esperados e resultados das simulações;
e) Correlação dos desvios de performance dos equipamentos com as práticas de operação
e manutenção da planta.
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Tabela (1): Dados de garantia do fabricante da turbina a gás LM 6000 para a UTE
BLS (condição Site)
Figura (6): Simulação computacional da turbina a gás LM 6000
As perdas mapeadas foram geradas considerando as datas das últimas lavagens off-line
realizadas na época do estudo.
Foi verificado que as turbinas atuais instaladas conseguiriam obter uma potência máxima de
369,63 MW, eliminando-se as perdas possíveis mapeadas. Contudo, deve ser considerado
que a planta operará com os compressores das turbinas a gás respeitando a periocidade de
lavagem off-line, ou seja, existirão compressores limpos e sujos simultaneamente entre as
oito turbinas a gás. Adicionalmente, os patamares elevados de injeção de água no compressor
(Sprint), realizados nos testes de performance, não podem ser executados continuamente,
dada a ação de degradação gerada no compressor pela injeção de água. Considerando estas
10
premissas, a planta teria condições de gerar 357,5 MW (Gráfico 1).
400,0
380,0
Potência média em operação
24,9
Potência ativa (MW)
360,0
Perdas Não recuperáveis
14,5
340,0
Perdas recuperáveis
20,6
320,0
382,4
Parcela sprint
357,5
Condição de máxima
degradação
300,0
322,4
Potência de projeto
280,0
260,0
MW Projeto
Mapeamento
MW Médio
Gráfico (1): Geração de projeto x média em operação na UTE-BLS
4,7
6,1
Chiller
Degradação máq
Sujidade compressor
3,8
Perdas recuperáveis: 14,6 MW
Gráfico (2): Perdas estimadas recuperáveis de geração na UTE-BLS
Com base nas informações levantadas, verificou-se que o principal fator responsável pela
redução de eficiência da planta, na época do estudo, era a sujidade nos compressores das
turbinas, seguida pela parcela relativa a perdas devido a deficiências na refrigeração do ar de
entrada das máquinas. A última parcela refere-se a demais degradações inerentes à operação
11
normal das máquinas e que são recuperáveis, como: diferencial de temperatura elevado na
câmara de combustão, descalibração das válvulas de sangria, desgaste de selos etc.
A eficiência esperada foi calculada descontando-se da eficiência de projeto as parcelas não
recuperáveis em curto prazo: degradação por horas de operação e na casa de filtros de ar de
entrada. Além disso, foi considerado que em média metade das perdas referentes a sujidade
nos compressores não serão recuperadas durante a operação da planta, ou seja, a planta na
média operará com os compressores entre os patamares limpo e sujo (Gráfico 3).
Este processo operativo, no entanto, leva a impregnação de impurezas, cuja remoção não é
mais possível com a lavagem “off-line”, e sim através do processo chamado “hand clean”,
quando a turbina é encaminha para a oficina para desmodularização e limpeza mais severa.
Esta impregnação de impurezas, principalmente na região do compressor das turbinas, é
conhecida como fouling.
É possível também que tenha ocorrido uma impregnação maior de contaminantes durante o
início da operação com Sprint (injeção de água no compressor para ganho de potência). Após
longo período sem usar Sprint, no início da sua operação pode ter ocorrido carreamento de
resíduos da tubulação (flushing).
Uma parcela das perdas não pode ser mapeada a partir da análise dos dados operativos
disponíveis, que representam: 0,7% em eficiência ou 29% do universo de perdas totais,
evidenciando que muito provavelmente há perdas nas máquinas relacionadas ao processo de
fouling comentado acima.
0,5
0,7
Degradação Horas Op
0,1
Delta P entrada
Cpr Sujo
Inlet Temp
0,0
Demais perdas
1,1
Perdas Totais: 2,4 %
Gráfico (3): Perdas de eficiência na UTE-BLS
A degradação por horas de operação e o “delta P” na entrada do compressor são consideradas
como não recuperáveis, num curto prazo.
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Foi verificado que a curva de degradação por horas de operação fornecida pelo fabricante
não apresenta uma perda condizente com as horas de operação da turbina, o que pode
significar que a perda é maior que o estimado pelo fabricante.
Como resultado do trabalho de mapeamento das perdas de eficiência, foram feitas as
seguintes recomendações:
a) Evitar um longo período sem lavagem off-line.
b) Realizar as manutenções corretivas e preventivas para manter todos os chillers 100%
operacionais, para que possam ser atendidas as temperaturas de projeto na entrada do
compressor de cada turbina;
c) Realizar análises preditivas e preventivas que podem acarretar em aumento de
performance do equipamento:

Avaliação do perfil de temperaturas dos gases de exausto (T48), devido a
entupimento de bicos injetores e necessidade de troca de bicos;

Problemas nos sistema de VBV que são comuns de ocorrerem;

Filtros com baixa eficiência, que permitem passar sujeira para o compressor e

Limpeza de casa de filtros e radiador.
2.5. UTE-GLB – Análise de Evolução de Vibração e troca de mancal (alinhamento)
Foi verificado alerta de alta vibração no mancal #5 da turbina a gás TG21 da UTE-GLB,
com isso foi traçada a tendência dos parâmetros. (Figuras 7 e 8).
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Figura (7): Evolução da Vibração no mancal 5 da TG21 no eixo X
Figura (8): Evolução da Vibração no mancal 5 da TG21 no eixo Y
Verificou-se a necessidade de uma coleta de dados para um diagnóstico avançado de
vibração. Foi instalado o equipamento e coletado os dados para análise, onde foi
diagnosticado que existia um desalinhamento.
Durante uma parada programada da TG 21, a empresa Alstom atuou no mancal #5 a fim de
compreender e sanar os elevados níveis de vibração apresentados. A hipótese levantada na
análise de vibração foi confirmada:

A vibração acima da média histórica foi constatada após inspeção C da TG21

No relatório da inspeção C da TG21 constavam as medições de pré-carga e
alinhamento dentro das tolerâncias estipuladas de projeto

As medições realizadas antes da desmontagem do mancal apresentaram valores fora
das tolerâncias de projeto o que é conflitante com a informação anterior.
A hipótese de desalinhamento foi confirmada e as folgas do mancal também estavam fora
das tolerâncias. O mancal foi trocado e ajustado, solucionando o problema anteriormente
apresentado.
2.6. Diagnóstico de “Spread” em turbinas modelo GE-LM6000
Na ferramenta EtaPro foi elaborada uma tela que possibilita verificar o perfil de temperatura
de exausto da LM6000 (T48) e comparar com o profile esperado conforme manual. A análise
dos termopares fora dos limites recomendados é utilizada para determinação dos bicos
injetores que devem ser trocados através de rodízio de bicos ou por novos.
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Figura (9): Tela de monitoramento de “Spread” de T48 da turbina a gás LM6000
Essa ferramenta já possibilitou o diagnóstico de restrição de potência e após recomendação
de troca de bicos injetores, possibilitando a recuperação de até 2 MW por turbina a gás LM
6000.
3. Conclusão
Os desafios da implantação de sistemas de CMD envolvem tantos os aspectos da tecnologia
de informação dado ao grande volume de dados a serem transmitidos e armazenados (que
dependem da capacidade de filtragem do sistema).
Através do aumento da percepção sobre o estado dos equipamentos, é possível realizar melhor
planejamento das manutenções e intervenções, evitar falhas durante a operação, reduzir a
duração e os custos das intervenções e finalmente aumentar a segurança da planta. O banco
de dados que obtido através do monitoramento integrado realizado pelo CMD é estratégico e
com alto valor agregado.
O cruzamento de dados entre as várias unidades semelhantes ajudam a desenvolver o
conhecimento dos limites operacionais dos equipamentos.
Os casos apresentados, tanto de monitoramento de performance quando de condição,
demonstram de forma bastante consistente vantagens operacionais para o parque termelétrico
da Petrobras.
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