Estudio de Caso: Análisis de Maquinaria Reciprocante (Motores & Compresores) Basado en Crankangle Data

Juan Carlos Blanco, Ingeniero Mecánico, Exterran

Descripción

Esta presentación muestra las Mejores Tecnologías actualmente disponibles para evaluar equipos reciprocantes, basadas en Ultrasonido, Vibración, Presión, Trazas de Ignición (datos del cigüeñal). Cubrirá una explicación general de un equipo de monitoreo típico (analizador y sensores), su instalación, proceso de recopilación de datos y alcance. Los diagramas típicos se explicarán paso a paso (firmas normales de un motor de gas y un compresor de gas), así como algunos patrones de falla (ajuste de válvulas, problemas de cojinetes, detonación, fugas en anillos y válvulas, anomalías en la cruceta). Se complementará con 4 casos de estudio.

Objetivos de aprendizaje

Mejores prácticas y técnicas disponibles para evaluar equipos alternativos
Interpretación de datos básicos para evaluar un motor de gas utilizando datos de cigüeñal
Interpretación de datos básicos para evaluar un compresor de gas utilizando datos de cigüeñal

Biografía

Ingeniero Mecánico con experiencia práctica en el campo del Mantenimiento Predictivo adquirida trabajando a lo largo de casi 19 años. Especialista en evaluación de maquinaria rotativa y recíproca basada en datos de cigüeñal (presión, ultrasónico, vibración, huellas de ignición), análisis de muestras de aceite lubricante, simulaciones de rendimiento de compresores, análisis avanzado de vibraciones y pulsaciones, termografía, inspecciones de videoscopio. Actualmente, responsable de Soporte MEA & LATAM PdM Group en Exterran. Sólidas credenciales académicas y certificaciones, las calificaciones incluyen lo siguiente:

• Analista de motores y compresores de gas y diesel nivel III (Windrock)
• Analista de vibraciones CAT III
• • Termografía infrarroja
• ARP-A
• AFA I

Conferencista en algunas conferencias, como:
• Conferencias de grupos de usuarios de WINDROCK: 2019 (LA), 2018 (TX), 2017 (CO), 2016 (TX), 2011 (NC), 2007 (TN) . US.
• Conferencia CBM. Mobius Institute. 2020. MX.