Door: Redactie - 5 juli 2024 |
Naarmate machines ouder worden, gaan ze minder goed presteren en worden ze minder betrouwbaar. De huidige methoden om deze slijtage te meten zijn vaak niet precies genoeg, wat leidt tot te veel of te weinig onderhoud. Dit kan grote gevolgen hebben, zoals hogere kosten en storingen. Daarom is er behoefte aan betere methoden om onderhoud te plannen, storingen te voorkomen en kosten te verlagen. Na bijna tien jaar onderzoek hebben dr. Jude Osara en emeritus hoogleraar Michael Bryant een nieuwe, op thermodynamica gebaseerde methode ontwikkeld om slijtage te meten. Deze methodologie, gepubliceerd in het tijdschrift Entropy, biedt een diepgaande analyse van complexe systemen en hun degradatieprocessen.
Alles gaat kapot na verloop van tijd, en machines zijn hierop geen uitzondering. Zonder onderhoud zullen machines uiteindelijk stukgaan, wat soms ernstige gevolgen kan hebben, vooral in de procesindustrie, machinebouw, transport en de bouwsector. Preventief onderhoud, dat jaarlijks miljarden euro’s kost, is nodig om deze storingen te voorkomen. Maar om deze kosten te verlagen en storingen te voorkomen, is het belangrijk om precies te weten hoe snel en op welke manier machines slijten.
Jude Osara en Michael Bryant hebben een nieuwe benadering ontwikkeld, gebaseerd op de tweede wet van de thermodynamica. Dit hebben ze geherformuleerd als het PEG-theorema (Phenomenological Entropy Generation). Het PEG-theorema definieert een pad van nulveroudering, wat de limiet aangeeft waarbij een systeem slechts bestaat, en een verouderingspad waarlangs systemen zich ontwikkelen wanneer ze actief zijn. In combinatie met het DEG-theorema (Degradation Entropy Generation) wordt een prestatie-indicator direct gekoppeld aan de fysica van de actieve procesmechanismen.
Deze methodologie is eenvoudig, universeel en kosteneffectief. Volgens dr. Jude Osara kan men, door het meten of schatten van temperatuur en andere procesparameters zoals kracht, snelheid, spanning, belasting, elektrische spanning en stroom, bepalen hoe snel een machine slijt. Dit helpt niet alleen om te begrijpen wanneer een machine onderhoud nodig heeft, maar ook om instabiliteit en kritieke problemen, zoals oververhitting van Li-ion-accu’s, te analyseren. Een soort voorspellend onderhoud 2.0 dus.
Deze nieuwe op fysica gebaseerde methode voor verbetert onderhoud kan samen met bestaande methoden worden gebruikt. Het is aan te bevelen voor onderzoekers, engineers en wetenschappers om deze methode te gebruiken om de slijtage van hun systemen in de loop van de tijd nauwkeurig te meten. Dit zal resulteren in beter gepland onderhoud en een langere levensduur van machines.
Dit artikel delen op je eigen website? Geen probleem, dat mag. Meer informatie.