Em resumo, o sistema é capaz de reportar automaticamente quando há probabilidade de ocorrer desgaste crítico ou quando é provável que seja necessária uma peça de substituição. Isto aumenta a disponibilidade do sistema e reduz os custos de manutenção, além de aumentar a segurança. Quase como um efeito colateral, a análise de dados leva frequentemente a descobertas que não foram inicialmente previstas [1].

Este último ponto é de extrema importância quando se fala de setores emergentes, como a produção de hidrogénio verde com recurso a eletrolisadores, simplesmente porque falta a experiência e o histórico necessário, dado que estes sistemas não foram utilizados na produção industrial até ao momento. A curva do custo total da manutenção é tal que é maximizada quando se realiza a manutenção preventiva (atuando antes da avaria) ou a manutenção reativa (quando a avaria já ocorreu). Pelo contrário, é minimizada quando realizada num ponto intermédio, para o qual é necessária a manutenção preditiva.

Existem vários modelos matemáticos que permitem a modelação de sistemas e várias ferramentas de análise de dados, incluindo a IA, que permitem a autoaprendizagem do sistema para detetar anomalias comportamentais [2]. Atualmente, várias empresas facilitam a sua implementação sem a necessidade de programadores ou cientistas de dados nas suas equipas de utilizadores e/ou proprietários. Desta forma, podem ser monitorizados dados como temperaturas, consumo gerais, consumo energético, vibrações, correntes, entre outros.

De qualquer forma, o primeiro passo é definir quais os dados que seriam aconselháveis para análise e, para isso, é necessário compreender todo o sistema, tendo em conta cada um dos seus componentes.

No caso, por exemplo, de uma estação de hidrogénio com produção local de hidrogénio, encontramos os eletrolisadores (alimentados por fontes de energia renováveis para produzir hidrogénio verde), compressores, purificadores de água e reservatórios, bem como válvulas de controlo, tubagens e, claro, o sistema de controlo. Todas as partes móveis e atuadores podem ser analisados através da inclusão de sensores. Assim, podem ser incorporados sensores de temperatura ou vibração para identificar possíveis anomalias devido ao aumento do atrito, que podem indicar falta de lubrificação ou desgaste mecânico. Os compressores são uma parte fundamental da estação de hidrogénio.

Por outro lado, a pressão é outro ponto crítico em todo o circuito, tanto nos próprios compressores, como no enchimento das garrafas de armazenamento e no processo de carregamento do veículo, uma vez que deve ser mantida constante. A capacidade de cada garrafa também deve ser conhecida em todos os momentos (controlo em cascata). As variações de temperatura entre estações, áreas geográficas, entre outros, podem afetar o sistema, pelo que a inclusão dos sensores apropriados é absolutamente necessária para o controlo da instalação e, por sua vez, pode fornecer informações muito valiosas ao recolher dados e realizar um estudo sobre como estas alterações externas os afetam e antecipam. Neste sentido, é de salientar que noutros segmentos energéticos (agora muito relacionados entre si) – como as centrais fotovoltaicas – estão a ser utilizados estações meteorológicas e preditivas (alguns até com IA) que permitem uma melhor gestão das produções. Através de PPC (Power Plant Controllers), é otimizada a distribuição da eletricidade produzida entre sistemas de armazenamento, descarga na rede, entre outros. [3]

Eduardo Herraiz
Business Development Manager, Process & H2 Iberia

Weidmüller – Sistemas de Interface, S.A.
Tel.: +351 214 459 190
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