Taxonomia de banco de dados de confiabilidade para a distribuição de gás natural Adriano Nonato Cruz de Souza (UFBA) adriano@ambseg.com.br Enrique Lopez Droguett (UFPE) ealopez@ufpe.br Resumo Técnicas que utilizam ferramentas de confiabilidade, principalmente aquelas relacionadas com a Análise de Risco Quantitativa (AQR), quando aplicadas a sistemas de distribuição de gás natural, têm eficiência limitada em função de não existirem dados de falha que sejam reflexo da prática operacional e condições específicas deste tipo de sistema. Este trabalho propõe uma taxonomia que possa dar origem a um banco de dados de falha específico. Aumentando a representatividade da AQR e de outras técnicas baseadas em confiabilidade. Palavras chave: Taxonomia, Falha, Equipamento. 1. Introdução A aplicação de uma AQR para um sistema de distribuição de gás natural, demanda um considerável esforço de coleta de dados de falha de equipamentos, uma vez que a qualidade da análise está diretamente ligada à qualidade destes dados, normalmente compilados de bancos de dados de diversas fontes. Por outro lado um banco de dados específico pode ser adequado para algumas aplicações, mas não para todas. Segmentos específicos da indústria desenvolveram bancos de dados genéricos, é o caso do segmento de instalações de perfuração e exploração offshore, cujo banco de dados, o OREDA, foi desenvolvido por um grupo de companhias de petróleo e gás. Porém, estas referências não são consideradas ideais para aplicações além do seu escopo inicial. Dificuldades surgem na aplicação direta de dados oriundos de cenários importados na medida em que dados de falha têm relação com as condições de projeto, processo ou condições externas, características funcionais dos equipamentos e regime de manutenção. A extrapolação destes dados para análises de confiabilidade e risco em instalações onshore de distribuição de gás gera resultados que devem ser vistos com reserva e analisados caso a caso. Desta forma muitas companhias optam por manter seu próprio banco de dados de falha (RASCHE, 2002). Dados de falha coletados no próprio sistema têm grande validade, refletindo as práticas de projeto, operação e manutenção adotadas e as condições externas existentes. Este artigo está orientado para a elaboração de um banco de dados de falha de equipamentos para o segmento de distribuição de gás natural canalizado. Com este objetivo, será proposta uma taxonomia dos equipamentos do sistema, ou seja, uma classificação sistemática dos equipamentos em grupos genéricos baseados em fatores possivelmente comuns a vários deles. 2. Metodologia Para que dados de falha possam ser agregados e comparados é necessário que exista um procedimento de classificação e armazenamento de dados que seja baseado em características de projeto e processo dos equipamentos que afetem a confiabilidade. Este procedimento, denominado de taxonomia, deve estabelecer categorias de equipamentos cujas taxas de falha, ENEGEP 2003 ABEPRO 1
avaliadas a partir de eventos de falha, têm menor nível de incerteza quando comparadas com taxas de falha de bancos de dados genéricos. A elaboração da taxonomia envolve três etapas fundamentais: Hierarquização do conjunto de equipamentos do sistema analisado Identificação e classificação dos possíveis modos de falha Identificação dos fatores que afetam a confiabilidade dos equipamentos O primeiro passo para a elaboração de uma taxonomia é alocar os equipamentos em grupos e subgrupos com base em níveis hierárquicos, como se verifica na Figura 1. O critério para se estabelecer diferentes classes de equipamentos é a função principal. Fonte: (Adaptado da ISO 14224, 1999) Figura 1 Hierarquia de equipamentos Todos os equipamentos devem ter suas fronteiras claramente estabelecidas. As fronteiras definem quais são as interfaces do equipamentos com o sistema e são fundamentais para um entendimento de quais falhas serão contabilizadas no processo de coleta de dados. Tipicamente a definição de fronteira do equipamento é baseada em três critérios: (IAEA, 1992). Descrever claramente o componente. Ser compatível com os dados que serão gerados e adequada às aplicações do usuário. Ser compatível com a documentação do equipamento e suas características operacionais. Estimativas de taxas falha podem ser realizadas em diferentes níveis hierárquicos (ver Quadro 1). A escolha do nível ou níveis a ser conduzida a análise deve determinar a estratégia de coleta de dados a ser desenvolvida. A análise de componentes passíveis de manutenção, na maioria dos casos, pode gerar consideráveis demandas de esforço e custo. ENEGEP 2003 ABEPRO 2
Fonte: (Adaptado de Rausand, 1996) Quadro 1 Análise de falhas em diferentes níveis hierárquicos A análise das falhas tem por objetivo elaborar uma listagem com os modos de falha de todos os equipamentos. Os modos de falha são determinantes para o processo de coleta de dados e estimativa de taxas de falha. Taxas de falha de equipamentos podem ser definidas para períodos de exposição relacionados ao tempo e relacionados a demandas. Taxas de falha relacionadas ao tempo, tipicamente representadas como número de falhas por 10 6 horas operacionais ou corridas são para equipamentos que normalmente estão funcionado. Taxas de falha relacionadas à demanda, representadas como número de falhas por 10 3 demandas do equipamento, são para equipamentos que normalmente estão estáticos mas que são colocados em operação em intervalos não determinados. (AICHE/CCPS, 1989). Falhas relacionadas ao tempo ou demanda não podem ser equacionadas através de uma relação matemática genérica. Estas questões são melhor resolvidas no contexto da taxonomia. Modo de falha é definido como a condição em que se observa a falha do equipamento. O modo pode ser identificado como a perda da função; função prematura (funcionamento espúrio) ou operação fora da faixa de tolerância. A identificação dos modos de falha requer o conhecimento dos erros aceitáveis e especificação de faixas de operação. Se os modos de falha não são corretamente identificados a variação dos dados pode ser grande resultando em estimativas de confiabilidade de má qualidade. Algumas formas de classificar modos de falha, com diferentes graus de detalhamento, são possíveis. Em AICHE/CCPS (1998) sugere-se metodologia para gerar, sistematicamente, modos de falhas com base no conhecimento de todas as possíveis funções do equipamento. Neste tipo de abordagem, também conhecido como data farming, os modos de falha são observados a partir de desvios das funções. Por outro lado parece não haver nenhum procedimento formal que possa ser usado para identificar e classificar todos os possíveis modos de falha. Além das características funcionais e de projeto de cada equipamento, existem condições, ou fatores de taxonomia, com potencial para determinar o comportamento da falha. Estes fatores estão ligados às condições de uso do equipamento, ou seja, condições ambientais ou externas ENEGEP 2003 ABEPRO 3
e condições de operação. As condições ambientais mais relevantes referem-se à temperatura externa, umidade, vibração, corrosão externa ou qualquer outra condição externa imposta aos equipamentos. Condições de operação estão relacionadas com o modo de operação e a severidade do processo, caracterizada pelo tipo de fluido utilizado. Os modos de operação descrevem como o equipamento é operado (contínuo, standby, alternado). Cada um destes fatores atua sobre os diferentes modos de falha de cada componente com diferentes graus de importância. 3. Taxonomia Em vista da simplicidade de um sistema de distribuição de gás natural e do estudo ter foco em um sistema particular a taxonomia aqui proposta é de pequena complexidade, porém, concebida numa estrutura flexível, que permite agregar dados de mais sistemas de distribuição de gás natural. conforme pode ser observado no Quadro 2. Quadro 2 Estrutura da taxonomia para um sistema de distribuição de gás natural Será adotada a estrutura hierárquica ilustrada na Figura 1. Cada equipamento pode apresentar um ou mais modos de falha e cada modo de falha está associado a uma causa de falha. A causa de falha se manifesta a nível de componente. Faz parte do escopo desta taxonomia identificar este componentes. Os modos de falha deverão ser verificados em campo. A classificação dos modos de falha segundo MIL STD 882B (1984) é feita com base no conceito de severidade, (impacto causado no sistema). Segundo este critério o modo de falha pode ser: Catastrófico: Qualquer falha que possa resultar em morte ou perdas no sistema Crítico: Qualquer falha que possa resultar em ferimento ou doença ocupacional grave ou um dano maior no sistema Marginal: Qualquer falha que possa resultar em ferimento ou doença ocupacional de pouca gravidade ou pequeno dano ao sistema Negligenciável: Qualquer falha que resulte em algo menor que ferimento ou doença ocupacional de pouca gravidade ou pequeno dano ao sistema Para os propósitos desta taxonomia, optou-se por classificar os equipamentos segundo a condição de estarem ou não enterrados. Os equipamentos não enterrados serão designados como equipamentos de processo. Tubulações enterradas podem estar sujeitas a perigos devido a agentes externos que são bem particulares. Geralmente os gasodutos sofrem vários graus de deterioração devido a ambientes agressivos, porém a condição que mais fortemente impacta tubulações enterradas são práticas de escavação inadequadas. Mais da metade dos modos de falha com implicações diretas na segurança observados entre 1970 e 1984 no EUA foram ENEGEP 2003 ABEPRO 4
ocasionados por forças externas (GIEDON,1980). O sistema de distribuição de gás possui extensos quilômetros de tubulação enterrada, sendo esta a condição predominante, e não existem procedimentos que eliminem completamente os modos de falha potencializados por este fator. 4. Inventário para coleta de dados A quantidade de informações coletadas em campo deve ser suficiente para permitir uma análise da qualidade dos dados de confiabilidade. Por outro lado uma lista muito extensa de informações a serem levantadas muito vezes é de tratamento difícil Os quadros seguintes apresetam um inventário de informações necessárias e suficientes para a elaboração de um banco de dados voltado para uma AQR. Principais categorias Subcategorias Dados Identificação Localização do equipamento TAG Classificação Classe do equipamento Tipo de equipamento Dados de instalação Aplicação Código de instalação Dados do item Categoria de operação Descrição do item (nomenclatura) Numero de série Projeto Dados do fabricante Unidades redundantes Nome do fabricante Nome comercial Aplicação Características de projeto Operação (Uso normal) Relevante para cada classe de equipamento, ex. capacidade, potência, velocidade, pressão Unidades redundantes Modo de operação (em estado operacional) Data de instalação Data de aquisição Tempo acumulado de operação Número de demandas Parâmetros operacionais Fatores ambientais Enterrado ou aéreo Fonte: (Adaptado da ISO 14224, 1999) Quadro 3 Dados de equipamentos Categoria Dados Descrição Identificação Registro da falha Identificação de cada falha Dados de falha Data da falha Modo de falha Impacto da falha na operação Causa de falha Subunidade falha Item passível de manutenção Método de observação Data da detecção da falha (ano/mês/dia) Ao nível de equipamento Zero, parcial ou total Causa de falha Nome da subunidade Especificar o item ou os itens Como a falha foi detectada Observações Informações adicionais Mais detalhes, se existentes, sobre as circunstâncias que levaram a falha Fonte: (Adaptado da ISO 14224, 1999) Quadro 4 Dados de falha Categoria Dados Descrição Dados de manutenção Categoria de manutenção Manutenção corretiva ou preventiva Fonte: (Adaptado da ISO 14224, 1999) Quadro 5 Dados de manutenção ENEGEP 2003 ABEPRO 5
5. Aplicação para uma válvula de bloqueio A taxonomia para um sistema de distribuição de gás natural pode ser desenvolvida, através de três arquivos em um banco de dados (equipamentos, falhas e manutenção). As tabelas e listas devem ser criadas com base no inventário descrito nos Quadros 3, 4 e 5. O exemplo aqui descrito é de uma válvula de bloqueio de um sistema de gás natural, retirada do sistema para ser submetida a inspeção por técnicos de manutenção. No Quadro 6 aparecem todos os elementos da hierarquia para a válvula. Classe Equipamento Subunidade Item passível de manutenção Válvula Válvula de bloqueio Atuador Anel 1 Anel 2 Anel 3 Corpo da válvula Mola interna Mola externa Tampa superior Parafusos da tampa superior Portinhola Eixo da alavanca Braço da portinhola Piloto Porca que prende o eixo da alavanca da válvula ao braço da portinhola Anel 1 Anel 2 Anel 3 Anel 4 Redutor Anel 5 Aço Arruela fixa Obturador Sede Diafragma Latão As fronteiras da válvula estão na figura 2. Quadro 6 Ítens da válvula de bloqueio na hierarquia Figura 2 Fronteiras de uma válvula de bloqueio Os modos de falha identificados em campo e para os quais serão levantadas as taxas de falha estão descritos no Quadro 7. Esta lista não é exaustiva. ENEGEP 2003 ABEPRO 6
Equipamento Código Definição Descrição Válvula de bloqueio Emperrada na posição aberta ou falha em FFC Falha em fechar sob demanda fechar totalmente FAB Opera sem demanda Fechamento/abertura indesejado VZE Vazamento externo Vazamento de gás para a atmosfera VZI Vazamento interno Vazamento interno do fluido ou comunicação válvula-atuador Quadro 7 Modos de falha identificados para uma válvula de bloqueio A cada grupo de equipamentos será associada uma folha de dados, identificando este grupo de forma única na taxonomia. Esta folha também apresenta as taxas de falha para os modos de falha identificados (ver Quadro 8). Classe do equipamento: Válvula Modo de operação: População: Modo de Falha CATASTRÓFICO Vazamento externo CRÍTICO Vazamento interno Opera sem demanda Falha em fechar sob demanda MARGINAL NEGLIGENCIÁVEL Equipamento: Válvula de bloqueio Condição externa: Equipamento de processo Tempo em serviço agregado (10 6 horas) Número de demandas: Horas corridas: Horas operacionais: Falhas (por 10 6 horas) Falhas (por 10³ demandas) Min Média Max Min Média Max Fronteira Redutor Piloto Atuador Fluxo de massa Fluxo de energia Fluxo de sinal Quadro 8 - Folha de dados para válvula de bloqueio 6. Conclusões Uma taxonomia aplicada especificamente a sistemas de distribuição de gás natural foi apresentada neste trabalho, evidenciando como aumentar representatividade de dados de falha, especialmente criando grupos de taxonomia para equipamentos enterrados. A taxonomia proposta permitirá que ferramentas de confiabilidade voltadas para Análise de Risco sejam desenvolvidas com dados de falha de boa qualidade dos equipamentos da própria instalação Este trabalho não se propõe a avaliar, os valores de taxa de falha que são o objeto fim de todo este esforço, por duas razões: o escopo das etapas de coleta de dados e elaboração da taxonomia já é suficientemente amplo e importante por um lado, e por outro lado os eventos de falha dos equipamentos ainda precisarão ser coletados e uma análise posterior com auxílio de ferramenta matemática específica poderá atribuir valores de taxa de falha verossímeis. ENEGEP 2003 ABEPRO 7
Referências AICHE/CCPS (1989) Guidelines for Improving Plant Reliability through Data Collection and Analysis. Center for Chemical Process Safety, American Institute of Chemical Engineers. New York. AICHE/CCPS (1989) Guidelines for Process Equipment Reliability Data. Center for Chemical Process Safety, American Institute of Chemical Engineers. New York. GIEDON, D.N. & SMITH, R.B.(1980). An Analysis of Reportable Incidents fo Natural Gas Transmission and Gathering Lines 1970 through 1978. NG-18 Report No. 121. IAEA (1992) Manual on reliability data Collection for Research Reactor PSAs. International Atomic Energy. Vienna. ISO 14224. (1999) Petroleum and natural gas industries Collection and exchange of reliability and maintenance data for equipment. International Organization for Standardization. Switzeland. MIL-STD 882B (1984), - System Safety Program Requirement. US. Department of Defense. Washington. RASCHE, T. (2002) Databases for Application in Quantitative Risk analysis. Minerals Industry and Health Centre (MISHC). RAUSAND, M. & ØIEN, K. (1996) The basic concepts of failure analysis. Reliability Engineering and System Safety. Vol. 53, p.73-83. ENEGEP 2003 ABEPRO 8