Monday, 22 July 2013

Lubrication Regimes Simulation Software


 Dear sirs, find attached this post by Lorenzo Asín, Mechanical Engineer, about his Undergraduate Project related with develop a Simulation Software of the Lubrication Regimes. You can know more about this project in this web.

Nowadays it is important to have a precise control of the lubrication regimes in order to reduce costs (either reparations or an excessive energy consumption due to the usage of more lubricant than necessary) and to improve useful life of mechanic components.

 This software has been developed with the idea of allowing the designers to obtain a clear and concise idea about the lubricants behavior under the variation of the most important parameters that take part during lubrication.

 In this software, created trough the MATLABTM programming language, the user can choose between a variety of different mechanical elements to simulate the lubrication in. These elements can be bearings (ball, cylindrical and spherical rollers), gears (parallel axis helical, spur, bevel and planetary gears) and cam-follower systems (sliding and roller systems). If the user knows it has also the option to introduce the contact area manually.
 
 A great database of mineral and synthetic lubricants of different trademarks (Repsol, Shell, Cepsa, bp and Exxon Mobil) has been added in order to facilitate the user the selection and comparison of different products. The manual introduction of the lubricant characteristics is also included, in case that the lubricant is not included in the database.
 
 Other data, as the mechanical elements surface roughness, the mechanical elements materials or the speed and loads that these mechanisms suffer will be necessary to do a correct simulation.

 The software will execute a simulation obtaining the lubricant film thickness for the given parameters. Comparing these thicknesses with the surface roughness, the software will be able to determine the kind of lubrication regime that it is taking place (boundary, mixed or elastohydrodynamic) and to inform the user about it.

 The user can also choose between various graphic representations to observe the lubricant film thickness change as a function of the variation of the three main parameters that take part in lubrication: relative speed, load and temperature. The user will be able to use 2D (graphs relating one of the parameter with the thickness) and 3D graphs (relating two of the parameters with the thickness).



 For subsequent analysis of the results the user also will be able to save the generated graphs as images and to export the simulation data to an Excel file.
 This is a user-friendly software that allows the obtaining of a great amount of data about lubrication and gives a potential save of money and time for the user.

Wednesday, 17 July 2013

Software Simulación Regímenes Lubricación

 Estimados lectores, a continuación adjunto un post que nos ha enviado Lorenzo Asín, Ingeniero Mecánico, relativo a su Proyecto Fin de Grado sobre el desarrollo de un software de Simulación de Regímenes de Lubricación. Pueden obtener más información sobre este software a través de nuestra web.

 
 En la actualidad, un control preciso de los regímenes de lubricación es importante para reducir costes (ya sea por reparación de piezas o un consumo energético excesivo debido a un uso de más lubricante del necesario ) y alargar la vida útil de los componentes mecánicos.
 Este software se ha desarrollado con la idea de permitir a los diseñadores obtener una idea clara y concisa del comportamiento de los lubricantes ante la variación de los parámetros más importantes que tienen lugar durante la lubricación.

 En este software, creado mediante el lenguaje de programación MATLABTM, se permite al usuario la selección de una variedad de elementos mecánicos sobre los que simular la lubricación, siendo estos rodamientos (de bolas, cilíndricos y semiesféricos), engranajes (de dientes rectos, helicoidales, cónicos y planetarios simples) y mecanismos leva-seguidor (de seguidor plano o de rodillo). El usuario también tiene la opción de introducir manualmente el área de contacto, en el caso de conocerla.

 Se ha incorporado una gran base de datos de lubricantes minerales y sintéticos de diferentes marcas comerciales (Repsol, Shell, Cepsa, bp y Exxon Mobil) con el fin de facilitar al usuario la selección y comparación de diferentes productos. También se permite la introducción manual de las características del lubricante en el caso de que no se incluya en la base de datos.

 Otros datos, tales como la rugosidad superficial de los elementos mecánicos, los materiales de estos, o las velocidades y cargas que soportan los mecanismos, serán necesarios para realizar una correcta simulación.

 El software ejecutará una simulación obteniendo el espesor de la capa de lubricante para los parámetros indicados. Comparando estos espesores con las rugosidades superficiales, el software podrá determinar el tipo de régimen de lubricación que estará teniendo lugar (límite, mixto o elastohidrodinámico) e informar al usuario de ello.
 El usuario también podrá elegir entre varias representaciones gráficas para observar el cambio del espesor en la capa de lubricante en  función de las variaciones de los tres parámetros que más influencia tendrán en la lubricación: La velocidad relativa, la carga soportada y la temperatura. Para ello el usuario podrá utilizar tanto gráficas en 2D (relacionando uno de estos parámetros con el espesor) como gráficas en 3D (relacionando dos de los parámetros con el espesor).
 

 Para un análisis posterior de los resultados el usuario también tendrá la opción de guardar como una imagen las gráficas generadas o exportar los datos de la simulación a un documento Excel.
 Este es un software de uso sencillo que permite la obtención de gran cantidad de datos sobre la lubricación y da un potencial ahorro de tiempo y dinero para el usuario.
 
 

Saturday, 6 July 2013

Risk Based Maintenance: The latest maintenance strategy

 We can consider Risk-Based Maintenance (RBM) as an evolution of RCM (Reliability-Centered Maintenance), RCM is based in the equipment condition and the importance of equipment to system, but it is limited because it doesnt solve the quantification of failures. (1)

 Due this ability to quantify problems join its simplicity to implant, RBM has been successfully applied in Oil & Gas, petrochemical plants, power generation y distribution networks, etc... And it achieves important savings.

 API RP 580 Standard defines risk as the combination of the probability of an event occurring during a time period and the consequences associated with the event. In mathematical terms:

                                       Risk = Probability X Consequence

 We can obtain and economic value (if the consequence is valued) or a classification by a risk matrix.

 API consider the Risk-Based Inspections (RBI) as the next generation of inspection interval settings, focuses attention specifically on the equipment and associated deterioration mechanisms representing the most risk to the facility. It recognizes the ultimate goal of inspection is the safety and reliability of facilities. (2)

 F.I. Khan and M.M. Haddara propose an RBM methodology (3) that is broken down into three modules:

  •  Module I: Risk estimation, including a failure scenario development, a consequence assessment and a probability failure analysis, it can be conducted using Fault Tree Analysis (FTA).
  • Module II: Risk Evaluation, setting up acceptance criteria and applying these criteria to the estimated risk for each unit in the system.
  • Module III: Maintenance planning, optimizing the maintenance plan to reduce the probability of failure, reducing the total risk level of the system.

 In this module, we can use the measures to control and mitigate risks propossed in the ISO 17776 Standard, as prevention, la detection and control. (4)

 Norsok Standard Z-008 (5) not only does RBM propose to design and update maintenance programs but proposes it to prioritizing maintenance activities and evaluates spare parts quantity and location.

 We find in RBM a more simple methodology than RCM, it also requires an initial reliability study but include an economic risk assessment, so it allows doing financial analysis and makes easier to choose timed based and on-condition tasks as well as complex actions as spare parts quantity and location, re-design of equipment or changes in the process.

  
(1)  Zhao M-X., Su J., Liu S-G. Risk assessment based maintenance management for distribution network. Journal of international council on electrical engineering Vol.2, No 1, pp. 84-89, 2012.
(2)  Risk-based Inspection. API Recommended Practice 580. 1st Edition, May 2002.
(3)  Khan F.I., Haddara M.M. Risk-based maintenance (RBM): A quantitative approach for maintenance/inspection scheduling and planning. Journal of loss prevention in the process industries 16 (2003) 561-573.
(4)  ISO 17776:2000 Petroleum and natural gas industries- Offshore production installations - Guidelines on tools and techniques for hazard identification and risk assessment. 1st Edition 2000-10-15.

(5)  Norsok Standard Z-008 Edition 3, June 2011. Risk based maintenance and consequence classification.

Monday, 1 July 2013

Mantenimiento Basado en Riesgo: La más moderna estrategia de mantenimiento.


  Podemos considerar al Mantenimiento Basado en Riesgo (RBM) como la evolución del RCM (Mantenimiento Basado en la Fiabilidad), RCM está basado en el estado del equipo y en su importancia dentro del sistema, pero está limitado por la dificultad para cuantificar los problemas que el equipo presenta. (1)

 Y es precisamente la capacidad de cuantificar los problemas, además de su mayor sencillez de aplicación, lo que hace que RBM se aplique con éxito en el sector del Oil&Gas, plantas petroquímicas, generación y distribución de energía, etc... consiguiendo ahorros muy importantes.

 La norma API RP 580 define el riesgo como la combinación de la probabilidad de que se produzca un suceso durante un determinado periodo de tiempo y las consecuencias de que ese suceso ocurra. En términos matemáticos lo define como:

                                        Riesgo = Probabilidad X Consecuencia

 Pudiendo obtener un valor económico (si la consecuencia está valorada económicamente) o una clasificación utilizando una matriz de riesgos.
 API considera a las Inspecciones Basadas en Riesgo (RBI) como un método de nueva generación para calcular los periodos entre inspecciones, al fijar la atención en los equipos y los mecanismos de deterioro que tienen mayor riesgo para una instalación. Considerando que el principal objetivo de las inspecciones es la seguridad y la fiabilidad. (2)

 F.I. Khan y M.M. Haddara proponen una metodología para la realización de planes de Mantenimiento Basado en Riesgo (RBM) (3) que se compone de tres fases:

- Fase I: Estimación del riesgo, teniendo en cuenta una estimación de las consecuencias de cada fallo y la probabilidad de que ese fallo se produzca, que incluye la utilización de Análisis de Árbol de Fallos (FTA).

Fase II: Evaluación del riesgo, definiendo un nivel de riesgo aceptable y comparando los riesgos estimados de cada fallo con ese valor.

Fase III: Planificación del mantenimiento, optimizando el plan de mantenimiento para reducir la probabilidad de los fallos que sobrepasan el criterio de aceptación, reduciendo así su riesgo.

 En esta última fase podemos utilizar las propuestas de medidas de reducción de riesgos que propone la norma ISO 17776, entre las que destacan la prevención, la detección y el control. (4)

 La norma Norsok Standard Z-008 (5) no solo propone la utilización de Mantenimiento Basado en Riesgo (RBM) para diseñar y actualizar los programas de mantenimiento, sino que además propone su utilización para priorizar las actividades de mantenimiento y calcular las cantidades de repuestos y su localización.

 Encontramos por lo tanto en RBM una metodología más sencilla que RCM, que requiere también de un estudio previo de fiabilidad pero que incluye una valoración económica del riesgo, lo que permite realizar análisis financieros y facilita la elección de tareas preventivas y predictivas así como la toma de decisiones sobre acciones más complejas, como pueden ser la cantidad de repuestos necesarios, su localización, la realización de cambios en el diseño de los equipos o cambios en los procedimientos de trabajo.   


(1)  Zhao M-X., Su J., Liu S-G. Risk assessment based maintenance management for distribution network. Journal of international council on electrical engineering Vol.2, No 1, pp. 84-89, 2012.

(2)  Risk-based Inspection. API Recommended Practice 580. 1st Edition, May 2002.

(3)  Khan F.I., Haddara M.M. Risk-based maintenance (RBM): A quantitative approach for maintenance/inspection scheduling and planning. Journal of loss prevention in the process industries 16 (2003) 561-573.

(4) ISO 17776:2000 Petroleum and natural gas industries- Offshore production installations - Guidelines on tools and techniques for hazard identification and risk assessment. 1st Edition 2000-10-15.

(5)  Norsok Standard Z-008 Edition 3, June 2011. Risk based maintenance and consequence classification.