Utilice la oferta de salud de la máquina de RigCLOUD® y KCF Technologies ("KCF") para predecir de forma proactiva el mantenimiento de los equipos en las plataformas de perforación, minimizar los daños en los equipos y evitar el tiempo de inactividad.
OBJETIVO
Resumen del juicio
4 plataformas en el sur y el oeste de Texas
96 sensores
12 bombas de lodo
5 meses
Se instalaron sensores para controlar las vibraciones de la bomba de lodo. La Inteligencia Artificial (IA) y expertos certificados en la materia del centro Rigline 24/7 de Houston analizaron los datos a distancia para identificar posibles problemas. Las acciones recomendadas se comunicaron al director de la plataforma. Los comentarios se incorporaron al sistema para una mejora continua.
Resultados
Nabors evitó 320.000 dólares en costes de equipos y tiempos de inactividad durante el proyecto piloto.
Lo más destacado: Mitigación de fallos en el extremo de alimentación
Los sensores de KCF detectaron vibraciones anormales en el extremo de potencia de una bomba de lodo. Tras la inspección, el engrasador externo no descargaba aceite sobre el extremo de potencia o las crucetas. Se realizaron ajustes proactivos, evitando un posible fallo con un coste estimado de 160.000 dólares más el tiempo de inactividad.
Los sensores de KCF detectaron altas vibraciones en una bomba de lodo y, al inspeccionarla, el nivel de aceite lubricante era bajo. El equipo añadió aceite rápidamente, lo que mejoró la lubricación y redujo las vibraciones. El mantenimiento proactivo evitó un posible fallo de la parte motriz, lo que supuso una reducción de costes de 160.000 dólares.
EL INTELIGENTEdetección CATÁLOGO DE PRODUCTOS
Su programa de optimización de la salud de la máquina sólo puede ser tan bueno
bueno como los datos con los que se construye. KCF ofrece soluciones de hardware robustas, diseñadas para monitorizar desde los equipos rotativos más básicos hasta activos intermitentes complejos.
Puede obtener más información sobre nuestras soluciones de hardware en el catálogo de productos SMARTsensing.