Uma proposta de integração dos diagnósticos de automação aplicada às plataformas de produção de petróleo

Abstract

O Diagnóstico Integrado de Automação é uma proposta de um sistema de informações úteis e confiáveis de diagnóstico, focado nos sistemas de automação industrial instalados nas plataformas de produção de petróleo. Foram utilizados conceitos de diagnóstico por camadas de automação e um projeto de padronização de tags de diagnóstico. O objetivo é que o resultado independa das tecnologias e fabricantes instalados. Para isso, foram construídos e implantados agentes nos sistemas embarcados nas plataformas de petróleo, juntamente com uma integração dos bancos de dados já existentes, possibilitando auxiliar no gerenciamento dos ativos. O trabalho proporcionou três resultados. Primeiro, favorece a construção de uma logística de atendimento da manutenção, em três malhas de atuação da automação industrial, chamadas de malha rápida, malha média e malha longa. Segundo, facilita as pesquisas e consultas dirigidas por especialização ou orientadas para ações de investigação, conhecimento e tratamento da falha. E terceiro, fornece índices de disponibilidade dos elementos por camada. No futuro espera-se como benefícios, uma maior eficiência e interação das ações de manutenção. Como consequência direta desse último, teríamos uma redução de perdas econômicas por paradas de planta e uma melhora na segurança do processo. Também se espera a construção de uma base integrada de conhecimento corporativo. Por último, favorecem a integração com novos projetos de inovação, pesquisa e desenvolvimento.

The Automation Integrated Diagnostics is a proposal for an information system of useful and reliable diagnosis, focused on industrial automation systems installed on offshore oil platforms. The concept of diagnosis per layer of automation was used and also a diagnosis tag standardization project. The goal is to be independent of technologies and manufacturers already installed. For this, agents were built and placed in embedded systems on offshore oil platforms, along with an integration of existing databases, providing aid in the management of assets. The work provided three results. Firstly, it favors the construction of a maintenance service logistics in three meshes of industrial automation performance, called quick mesh, medium mesh and long mesh network. Secondly, it facilitates research and consultations either by specialization, investigation oriented actions or knowledge and failure treatment. And at last, it provides availability levels of elements per layer. Future benefits like greater efficiency and interactions of the maintenance actions are expected. As a direct consequence of the latter, we would have a reduction of economic losses by plant shutdowns and an improvement in process safety. It is also expected to build an integrated base of corporate knowledge. Finally, it will enhance the integration with new projects of innovation, research and development.