SISTEMA DE PROGRAMAÇÃO E PLANEJAMENTO DE INSPEÇÃO DE

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1 SISTEMA DE PROGRAMAÇÃO E PLANEJAMENTO DE INSPEÇÃO DE TUBULAÇÃO Romildo Rudek Junior Petrobras S.A. UN-REPAR Tadeu dos Santos Bastos Petrobras S.A. UN-REVAP Rui Fernando Costacurta Petrobras S.A. UN-REPAR Hezio Rosa da Silva Petrobras S.A. UN-REGAP Luiz Antonio Ferreira Petrobras S.A. UN-REPAR Trabalho apresentado no 6º COTEQ Conferência sobre Tecnologia de Equipamentos, Salvador, agosto de 2002 As informações e opiniões contidas neste trabalho são de exclusiva responsabilidade dos autores. 1/1

2 SINÓPSE Sistemática de cálculo desenvolvida em planilha eletrônica, a fim de possibilitar uma programação para manutenção e inspeção dos sistemas de tubulações contidos numa refinaria de petróleo, de modo que possibilite a visualização de todas as etapas do cálculo e permita uma rápida análise das medições, minimizando-se os erros grosseiros implícitos nas medições de espessura. 2/2

3 1. Introdução: Estatísticas mostram que a grande parte dos acidentes em plantas industriais tem como causa os sistemas de tubulações e apesar disto não existe ainda um sistema de controle de inspeção de tubulação confiável, o qual é feito manualmente ou por sistemas simplórios que apenas fazem cálculos da taxa de corrosão pontual baseado na ultima campanha. A necessidade de decidir-se por troca ou não de trechos ou sistemas de tubulações, baseando-se em históricos nem sempre muito confiáveis, sempre causou preocupação durante tomadas de decisões. Erros de medições são comuns devido à localização incorreta de pontos, erros causados pelo aparelho e inspetores de medição de espessura. Estes erros se não forem adequadamente tratados levarão a decisões nem sempre corretas sobre a manutenção do sistema de tubulação. A crescente necessidade de aumento da confiabilidade destes sistemas aliados a campanhas mais longas de unidades de processo e a gerencia cada vez maior dos custos de manutenção e inspeção, enfatizou a necessidade de um tratamento dos erros de medição que proporcionasse uma visão sistêmica do conjunto das tubulações e ainda uma maior previsibilidade dos serviços de manutenção de tubulação nas paradas. 2. Objetivos: A partir de uma pequena amostragem proporcionar uma visão geral de cada sistema de tubulação e tratar os erros de medição; Proporcionar tomadas rápidas de decisão com um alto grau de confiabilidade; Consideração de campanhas futuras nas tomadas de decisão; Facilitar e otimizar a preparação da lista de serviços para a parada de manutenção; Acompanhar os sistemas para se antecipar aos problemas. 3. Metodologia: A metodologia consiste na análise do conjunto de medições, estabelecendo-se uma taxa representativa do sistema de isocorrosão (mesmo material e produto na mesma temperatura e pressão) através da regressão linear, estabelecimento da vida remanescente da tubulação e fornecimento de informações para a próxima parada. A planilha excel foi escolhida pela facilidade a acessibilidade em todas as etapas de tratamento dos dados, bem como a fácil conversibilidade de banco de dados em geral. Foram criadas basicamente três planilhas: 3/3

4 Registro de medições ao longo do tempo; Cálculo de taxa de corrosão e vida remanescente; Analise do sistema de tubulação e informações para a próxima parada Registro de medições: Os registros de medição são baseados em isométricos de inspeção ou de montagem com componentes numerados, os quais contém algumas características, tais como: Material; Diâmetro; Espessura nominal; Espessura mínima arbitrada; Data das medidas de espessura. Definimos como universo de amostragem as últimas seis datas de medição de espessura para o sistema, ou seja, se o sistema possuir sete datas em que foram realizadas medições, serão consideradas as 06 (seis) mais recentes. No Registro de Medições possibilita já uma analise preliminar dos valores de espessura tabulados por isométricos-pontos datas. Nesta analise preliminar é possível à escolha manual dos valores a serem excluídos dos nos cálculos que se seguirão. Por exemplo: Temos os seguintes valores para um determinado ponto: Data 10/98 10/94 10/90 10/86 Medida (mm) 8,0 9,0 13,0 11,0 Apesar de podermos eliminar manualmente este valor da data 10/90, que depende da experiência do profissional, veremos adiante que a metodologia utilizada eliminaria para o cálculo da taxa representativa do sistema, se o mesmo for deixado Cálculo: Nesta planilha são visualizados os cálculos executados que são: a) Xc = média das taxas curtas da última campanha, ou seja, os dois valores de medição mais recentes são utilizados para levantamento das respectivas taxas pontuais e após isto se realiza a média simples de todas estas taxas. b) Calculo da taxa de corrosão por regressão linear em cada ponto; 4/4

5 O método de regressão linear para cálculo da taxa de corrosão, permite obter um valor de taxa mais próximo e coerente com a realidade, pois leva em consideração todos os valores históricos medidos. 10,0 9,0 ESPESSURA (mm) 8,0 7,0 E = -0,0623 t + 6,1991 R = 0,8774 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 TEMPO (ANOS) 0,0 0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 14,00 16,00 18,00 As espessuras medidas são lançadas em um gráfico (espessura X tempo) a partir da data da primeira medição conforme mostra o gráfico acima. É possível então ajustar uma reta a este conjunto de pontos. Existem vários métodos de ajustes de retas, mas o mais amplamente aceito e difundido é o método dos mínimos quadrados. Por esse método, o qual não é oportuno discutir agora, consegue-se determinar a equação da reta E = A + Bt onde E é a espessura e t o tempo, A e B são os coeficientes da reta. A taxa de corrosão é o coeficiente A (coeficiente angular da reta), no exemplo acima foi apurada uma taxa de 0,0623 mm/ano em módulo. O sinal negativo indica matematicamente que a espessura está diminuindo com o tempo. Pode-se notar pelo gráfico a tendência de queda da espessura com o tempo. c) Coeficiente de correlação; que é calculado para fins de verificação. O coeficiente de correlação R é um número que varia entre -1 e 1 (-1 R 1) e serve para avaliar o grau de aderência a uma reta dos pontos marcados no gráfico. Quanto mais próximo de 1 ou de -1 mais perfeita é a aderência, o sinal indica se a reta é ascendente ou descendente. Um coeficiente de correlação igual a 1 indica que todos os pontos estão perfeitamente alinhados, ou seja, pertencem de fato a uma reta. Por outro lado, um coeficiente de correlação próximo de zero indica que os pontos estão totalmente espalhados e não há aderência a uma reta. Um dado valor de R para ser considerado aceitável depende do grau de incerteza inerente a cada conjunto de dados experimentais. No caso dos sistemas de tubulação, considerando as tolerâncias e incertezas do método de medição de espessura, um valor de até 0,65 para R é aceitável. No exemplo acima R = 0,8774 em módulo o que mostra uma aderência bastante boa considerando as incertezas inerentes ao processo de medição de espessura. 5/5

6 d) Best-Fit pontual para esta coluna são transferidos as taxas que apresentaram índices de correlação > 0,65 ou sejam as taxas pontuais mais aderentes à reta espessura x tempo de cada ponto. Este índice de correlação de 0,65 foi escolhido baseado em simulações pratica com sistemas de tubulações das refinarias de Araucária-PR e Betim-MG pertencentes a PETROBRAS. Exemplificando os itens b, c e d, com dados extraídos de sistema real controlados na PETROBRAS/UN-REPAR: ISO PONTO DATAS Nov/82 Jul/85 Nov/87 Ago/92 Abr/93 Mai/98 regressão para taxa BEST FIT b c d Coeficiente de correlação r Best Fit pontual somente para os índices de correlação >= 0, ,8 10,2 10,1 9,8 0,06 0,95 0, ,1 8,4 8,5 8,2 0,05 0,87 0, ,2 9,6 10,6 10,5 0,00 0,05 Concluímos que o ponto 19 não será utilizado para taxa representativa do sistema. e) Xh = média das taxas selecionadas pelo índice de correlação > 0,65, gerando a taxa representativa do sistema em análise. f) Sh = Desvio padrão das taxas best-fit, gerando o desvio representativo do sistema. g) vida remanescente pontual: A vida remanescente pontual será projetada para todos os pontos do sistema, utilizando as seguintes taxas de corrosão: Taxa representativa do sistema, Xh; Para os pontos em que a taxa da ultima campanha seja maior que a taxa representativa Xh, a taxa a ser considerada para projeção será a do próprio ponto. Esta consideração realçará pontos com algum tipo desvio (erro grosseiro de medição, corrosão localizada, etc) e auxilia na previsão das próximas medições. A vida remanescente do menor ponto do sistema será destacada. h) Campanha prevista para o sistema: Permite a inserção do número de anos da próxima campanha. i) Conclusão para os pontos medidos na ultima campanha: A seguinte regra é aplicada: 6/6

7 Condição para t atual: Conclusão para o ponto: t atual t min + (N (Xh + 2 Sh) ok t min + NXh t atual < t min + (N(Xh + 2Sh) a região do ponto deve ser pesquisada/acompanhada t atual < t min + (NXh) a região deve ser substituída Onde: t atual: espessura atual do ponto medido; t min: espessura mínima do ponto; N: campanha prevista; Xh: taxa representativa do sistema; Sh: desvio padrão representativo; Nesta conclusão para o ponto dito como ok, o fato da utilização da taxa representativa mais duas vezes o desvio padrão, garante matematicamente que 94,6% de todas as taxas pontuais utilizadas para o cálculo, que apresentam desvios em relação à taxa representativa, estejam contidas nesta condição. Seguindo a mesma analogia o ponto tido como a região do ponto deve ser pesquisada/acompanhada, que está compreendido entre a condição descrita no parágrafo anterior e simplesmente a taxa representativa, apenas considera a taxa representativa para a conclusão citada. Na terceira condição, a região deve ser substituída simplesmente a vida remanescente é menor que a campanha prevista, de acordo com a taxa representativa. j) Conclusão para todos os pontos medidos na última campanha: Segue a mesma regra descrita no item Conclusão para os pontos medidos na ultima campanha, com a adição de atualização para os pontos não medidos neste último instante. Por exemplo: Para um ponto que sua ultima medida foi em 1990, a espessura medida na época será atualizada para este ultimo instante e após isto será aplicada a regra. A taxa utilizada para atualização do ponto será a taxa representativa calculada neste último instante Análise A análise é composta dos seguintes itens: a) Taxa representativa do sistema, em mm/ano; b) Desvio padrão representativo; c) Taxa pontual máxima; 7/7

8 d) Ponto com a menor vida remanescente no sistema, em anos. Esta vida remanescente é calculada com a maior taxa escolhida entre a taxa representativa do sistema e a taxa pontual. Desta maneira podemos identificar os pontos medidos que se destacam do sistema. e) Campanha prevista, em anos. Inserção da campanha futura. f) Conclusão para os pontos medidos nesta campanha: Quantifica os pontos conforme regra citada em no item Conclusão para os pontos medidos na ultima campanha. Classificando-os em: ok ; a região do ponto deve ser pesquisada/acompanhada ; a região deve ser substituída ; espessura mínima não informada ; não medido nesta oportunidade g) Conclusão para todos os pontos do sistema: Quantifica os pontos conforme regra citada no item Conclusão para os pontos medidos na ultima campanha. Classificando-os em: ok ; a região do ponto deve ser pesquisada/acompanhada ; a região deve ser substituída ; espessura mínima não informada ; h) Histograma de vida remanescente pontual: Permite visualizar rapidamente, a quantidade de pontos do sistema por faixa de vida remanescente. As faixas estão dispostas em: menor que 0 ; entre 0 e 1 ano ; entre 1 e 3 anos ; entre 3 e 6 anos ; entre 6 e 20 anos ; maior que 20 anos. 8/8

9 3.4. Exemplificação de uma análise descrita: 4. Conclusões: A metodologia apresenta facilidade nas análises pretendidas, constituindo em importante ferramenta para tomadas de decisões em planejamento e inspeções de sistemas de tubulações. Nos testes realizados com os sistemas de tubulações, cerca de 100 sistemas, que possuem grande diversidade de produtos, da refinaria de Araucária-PR mostrou-se adequado. 5. Referências bibliográficas: TOLEDO, Geraldo Luciano et al. Estatística básica. 2. ed. São Paulo: Atlas, KUME, Hitoshi. Métodos estatísticos para melhoria da qualidade. 5. ed. São Paulo: Gente, /9