Control estadístico aplicado en motores diésel marinos

154 p.Frecuentemente, puede ser complejo, identificar cuando un proceso tiene una desviación desde sus condiciones de trabajo normal, cuando las variables están monitorizadas individualmente. La monitorización univariante, no tiene en cuenta la interacción entre las variables, dando una diagnosis deficiente del origen de la alarma. Los sistemas de monitorización actuales, implementados en motores marinos, monitorizan individualmente una gran cantidad de variables del proceso, siendo complejo para el usuario visualizar todas las variables al mismo tiempo. Estos sistemas de diagnosis, generan una alarma cuando su nivel supera un valor previamente establecido por el fabricante, sin tener en cuenta la condición del motor para una determinada operación del buque, pudiendo llevar a error en la interpretación del origen de la alarma. Los gráficos de control multivariantes son una gran aportación al control de procesos, siendo el grafico T2 de Hotelling, la opción más utilizada. La carta de control T2 de Hotelling, presenta la evolución del proceso en un solo gráfico y es capaz de detectar cambios de más de 1,5 desviaciones típicas con respecto a una determinada condición. Sim embargo, estos gráficos, presentan una serie de dificultades, en la identificación de la variable que origino la desviación en el proceso, cuando el número de variables a monitorizar es elevado. Además, pierden sensibilidad en la detección de cambios pequeños y progresivos. Ante esta necesidad de mejora, en la presente tesis doctoral, se desarrolla una metodología, denominada SSDM, “Method for detection Small and Sudden Deviations”, para la detección de cambios pequeños y progresivos, además de bruscos y elevados. Con capacidad de reducir el número de variables a monitorizar, sin pérdida de información del proceso, incluso cuando las variables estan pobremente correlacionadas. Gracias a la inestimable colaboración de la Naviera Ibaizabal, contamos con los datos de funcionamiento del motor propulsor MAN B&W 6S70ME-C8 instalado en un buque tanque, pudiendo aplicar la metodología en dos de los procesos de funcionamiento del motor: proceso de lubricación de cilindros y proceso de combustible. A través de un análisis de regresión multivariable y análisis de correlaciones, se seleccionaron las variables representativas de los procesos, asegurando un ajuste entre las variables y sus variables predictivas, con coeficientes de determinación , superiores a 0,8. Las variables representativas del proceso, se monitorizaron completamente y de forma multivariable, para unas condiciones determinadas del buque. La carta T2 de Hotelling detecto eficazmente desviaciones de gran magnitud fuera de control estadístico con respecto a las condiciones normales de operación del motor e identifico la variable que había originado el cambio en el proceso. Las variables predictivas de la variable originaria del cambio en el proceso, se monitorizaron a través de gráficos univariantes Cusum y se identifico el origen de cambios pequeños y progresivos por debajo del umbral de alarma preestablecido por el fabricante. La detección prematura de las desviaciones en el proceso, ayudo a los responsables del funcionamiento del motor a tomar las acciones preventivas correctas; sin esta identificación, hubiesen tenido que esperar a que una de las alarmas y de forma individual estuviese por encima del umbral marcado por el fabricante. La metodología SSDM, se podría implementar en cualquier tipo de motor propulsor, ya que es capaz de detectar cualquier variación en el proceso, cualquiera que sea su magnitud y puede ser customizado de forma sencilla y económica, a requerimiento de las condiciones del motor y operación del buque

Control estadístico aplicado en motores diésel marinos

154 p.Frecuentemente, puede ser complejo, identificar cuando un proceso tiene una desviación desde sus condiciones de trabajo normal, cuando las variables están monitorizadas individualmente. La monitorización univariante, no tiene en cuenta la interacción entre las variables, dando una diagnosis deficiente del origen de la alarma. Los sistemas de monitorización actuales, implementados en motores marinos, monitorizan individualmente una gran cantidad de variables del proceso, siendo complejo para el usuario visualizar todas las variables al mismo tiempo. Estos sistemas de diagnosis, generan una alarma cuando su nivel supera un valor previamente establecido por el fabricante, sin tener en cuenta la condición del motor para una determinada operación del buque, pudiendo llevar a error en la interpretación del origen de la alarma. Los gráficos de control multivariantes son una gran aportación al control de procesos, siendo el grafico T2 de Hotelling, la opción más utilizada. La carta de control T2 de Hotelling, presenta la evolución del proceso en un solo gráfico y es capaz de detectar cambios de más de 1,5 desviaciones típicas con respecto a una determinada condición. Sim embargo, estos gráficos, presentan una serie de dificultades, en la identificación de la variable que origino la desviación en el proceso, cuando el número de variables a monitorizar es elevado. Además, pierden sensibilidad en la detección de cambios pequeños y progresivos. Ante esta necesidad de mejora, en la presente tesis doctoral, se desarrolla una metodología, denominada SSDM, “Method for detection Small and Sudden Deviations”, para la detección de cambios pequeños y progresivos, además de bruscos y elevados. Con capacidad de reducir el número de variables a monitorizar, sin pérdida de información del proceso, incluso cuando las variables estan pobremente correlacionadas. Gracias a la inestimable colaboración de la Naviera Ibaizabal, contamos con los datos de funcionamiento del motor propulsor MAN B&W 6S70ME-C8 instalado en un buque tanque, pudiendo aplicar la metodología en dos de los procesos de funcionamiento del motor: proceso de lubricación de cilindros y proceso de combustible. A través de un análisis de regresión multivariable y análisis de correlaciones, se seleccionaron las variables representativas de los procesos, asegurando un ajuste entre las variables y sus variables predictivas, con coeficientes de determinación , superiores a 0,8. Las variables representativas del proceso, se monitorizaron completamente y de forma multivariable, para unas condiciones determinadas del buque. La carta T2 de Hotelling detecto eficazmente desviaciones de gran magnitud fuera de control estadístico con respecto a las condiciones normales de operación del motor e identifico la variable que había originado el cambio en el proceso. Las variables predictivas de la variable originaria del cambio en el proceso, se monitorizaron a través de gráficos univariantes Cusum y se identifico el origen de cambios pequeños y progresivos por debajo del umbral de alarma preestablecido por el fabricante. La detección prematura de las desviaciones en el proceso, ayudo a los responsables del funcionamiento del motor a tomar las acciones preventivas correctas; sin esta identificación, hubiesen tenido que esperar a que una de las alarmas y de forma individual estuviese por encima del umbral marcado por el fabricante. La metodología SSDM, se podría implementar en cualquier tipo de motor propulsor, ya que es capaz de detectar cualquier variación en el proceso, cualquiera que sea su magnitud y puede ser customizado de forma sencilla y económica, a requerimiento de las condiciones del motor y operación del buque

Human error analysis in dynamic positioning incidents according to the nature of the operations in progress

Human errors are known to contribute to incidents in the maritime industry. Although the dynamic positioning operator has to undergo a standard training schedule before becoming a full operator, human errors contribute to 20% of the incidents in dynamic positioning operations. This research aims to investigate which dynamic positioning operations have a more considerable percentage of human errors. With a 266 dynamic positioning incidents database, different offshore operations are classified and then cross-tabulated with the human causes, classified as either primary or secondary cause as described in the incident report. The results and discussion present that drilling and diving operations are significantly correlated with human causes. This study's results could help provide better directions for the training schedule, proposing simulator exercises based on these scenarios.Peer Reviewe

Risk Analysis of DP Incidents During Drilling Operations

This paper aims to present a method to determine the type of dynamic positioning (DP) incidents that have a more significant risk during drilling operations in the period 2007-2015, according to the element or the type of failure that causes the DP system to fail. Two different classifications are made: 1) according to the element that produces the incident (which has been the traditional classification in the industry) and 2) according to the type of error that arises, the latter being an alternative classification proposed in this paper. The predictable financial losses for each level of severity are used to define the resulting consequences for each case. A risk analysis is performed with the data obtained, showing the potentially more dangerous incidents, either because of their higher number of occurrences or because their consequences are remarkable. According to the classification proposed, the main causes with the higher risk results were power and environmental, according to the traditional classification, and fault/failure. Thus, the power segment’s combination of failures is the riskiest cause during the DP drilling operations

Prediction of Loss of Position during Dynamic Positioning Drilling Operations Using Binary Logistic Regression Modeling

The prediction of loss of position in the offshore industry would allow optimization of dynamic positioning drilling operations, reducing the number and severity of potential accidents. In this paper, the probability of an excursion is determined by developing binary logistic regression models based on a database of 42 incidents which took place between 2011 and 2015. For each case, variables describing the configuration of the dynamic positioning system, weather conditions, and water depth are considered. We demonstrate that loss of position is significantly more likely to occur when there is a higher usage of generators, and the drilling takes place in shallower waters along with adverse weather conditions; this model has very good results when applied to the sample. The same method is then applied for obtaining a binary regression model for incidents not attributable to human error, showing that it is a function of the percentage of generators in use, wind force, and wave height. Applying these results to the risk management of drilling operations may help focus our attention on the factors that most strongly affect loss of position, thereby improving safety during these operations

Determining the likelihood of incidents caused by human error during dynamic positioning drilling operations

[EN] The probability of a human-caused incident occurring during dynamic positioning (DP) drilling operations is determined in this paper using binary logistic regression models built with data on 42 incidents that took place during the period 2011–2015. For each case, a range of variables characterising the configuration of the DP system, weather conditions and water depth are taken into account. These variables are taken into account to develop a logistic regression model that shows the likelihood of an incident being caused by human error. The results obtained show that human-based incidents are significantly more likely to occur when there is a lower usage of thrusters. These results are useful for focusing our attention on variables that may be associated with incidents attributable to human error, as well as for setting operational limits that could help to prevent these incidents and improve safety during these operations.This research received no specific grant from any funding agency, commercial or not-for-profit sectors

Antifouling and anticorrosive protection of renewable energy marine structures with TiO2-based enamel

Biofouling is a significant problem that affects renewable energy marine structures (REMS), such as wind turbines and those designed for wave or tidal energy exploitation. Marine organisms, including algae, barnacles, and mollusks, attach themselves to the surface of these structures, which can lead to reduced efficiency and increased maintenance costs. In addition, biofouling can also cause corrosion, which can compromise the structural integrity of the offshore platforms. To combat this problem, several methods have been developed, including anti-fouling coatings, physical methods, and biological methods. Each method has its advantages and disadvantages, and the most effective solution often depends on the specific type of fouling and the location of the offshore structure. Effective biofouling prevention is essential for the safe and efficient operation of offshore structures and the protection of marine ecosystems. To prevent the spread of invasive species, an innovative ceramic coating has been designed and tested in accordance with ASTM-D3623 procedure. The investigation results revealed that, after four years of experimentation in a real environment, the biofouling growth observed in the splash zone of the antifouling paint was 129.76% higher than that of the titanium-based ceramic coating and it is expected that this difference will continue to grow over time

Control estadístico aplicado en motores diésel marinos

154 p.Frecuentemente, puede ser complejo, identificar cuando un proceso tiene una desviación desde sus condiciones de trabajo normal, cuando las variables están monitorizadas individualmente. La monitorización univariante, no tiene en cuenta la interacción entre las variables, dando una diagnosis deficiente del origen de la alarma. Los sistemas de monitorización actuales, implementados en motores marinos, monitorizan individualmente una gran cantidad de variables del proceso, siendo complejo para el usuario visualizar todas las variables al mismo tiempo. Estos sistemas de diagnosis, generan una alarma cuando su nivel supera un valor previamente establecido por el fabricante, sin tener en cuenta la condición del motor para una determinada operación del buque, pudiendo llevar a error en la interpretación del origen de la alarma. Los gráficos de control multivariantes son una gran aportación al control de procesos, siendo el grafico T2 de Hotelling, la opción más utilizada. La carta de control T2 de Hotelling, presenta la evolución del proceso en un solo gráfico y es capaz de detectar cambios de más de 1,5 desviaciones típicas con respecto a una determinada condición. Sim embargo, estos gráficos, presentan una serie de dificultades, en la identificación de la variable que origino la desviación en el proceso, cuando el número de variables a monitorizar es elevado. Además, pierden sensibilidad en la detección de cambios pequeños y progresivos. Ante esta necesidad de mejora, en la presente tesis doctoral, se desarrolla una metodología, denominada SSDM, “Method for detection Small and Sudden Deviations”, para la detección de cambios pequeños y progresivos, además de bruscos y elevados. Con capacidad de reducir el número de variables a monitorizar, sin pérdida de información del proceso, incluso cuando las variables estan pobremente correlacionadas. Gracias a la inestimable colaboración de la Naviera Ibaizabal, contamos con los datos de funcionamiento del motor propulsor MAN B&W 6S70ME-C8 instalado en un buque tanque, pudiendo aplicar la metodología en dos de los procesos de funcionamiento del motor: proceso de lubricación de cilindros y proceso de combustible. A través de un análisis de regresión multivariable y análisis de correlaciones, se seleccionaron las variables representativas de los procesos, asegurando un ajuste entre las variables y sus variables predictivas, con coeficientes de determinación , superiores a 0,8. Las variables representativas del proceso, se monitorizaron completamente y de forma multivariable, para unas condiciones determinadas del buque. La carta T2 de Hotelling detecto eficazmente desviaciones de gran magnitud fuera de control estadístico con respecto a las condiciones normales de operación del motor e identifico la variable que había originado el cambio en el proceso. Las variables predictivas de la variable originaria del cambio en el proceso, se monitorizaron a través de gráficos univariantes Cusum y se identifico el origen de cambios pequeños y progresivos por debajo del umbral de alarma preestablecido por el fabricante. La detección prematura de las desviaciones en el proceso, ayudo a los responsables del funcionamiento del motor a tomar las acciones preventivas correctas; sin esta identificación, hubiesen tenido que esperar a que una de las alarmas y de forma individual estuviese por encima del umbral marcado por el fabricante. La metodología SSDM, se podría implementar en cualquier tipo de motor propulsor, ya que es capaz de detectar cualquier variación en el proceso, cualquiera que sea su magnitud y puede ser customizado de forma sencilla y económica, a requerimiento de las condiciones del motor y operación del buque

Analysis of human-related incidents during dynamic positioning operations

Dynamic positioning systems ensure additional position accuracy in different operations in the maritime industry, such as shuttling, drilling, diving, pipe laying, and others. Although they are known to be robust systems, they are not exempt from failures leading to incidents, among which we can find human-related incidents. This research analyzes 62 human-related dynamic-positioning incidents and aims to determine which segment in the dynamic positioning system influences these occurrences by applying binary logistic regression modeling techniques in the test sample and validating the results using a control sample. The results indicate that thrusters have the most significant influence on human-related incidents; however, not all DP operations are affected in the same measure. By stratifying the database and considering the different operations in progress, it is noted that human-related incidents while drilling operations are in progress are effectively influenced using a higher percentage of thrusters online.This work was partially supported by the Research Group of the Basque Government (IT1514-22)

Risk Analysis of DP Incidents During Drilling Operations

This paper aims to present a method to determine the type of dynamic positioning (DP) incidents that have a more significant risk during drilling operations in the period 2007-2015, according to the element or the type of failure that causes the DP system to fail. Two different classifications are made: 1) according to the element that produces the incident (which has been the traditional classification in the industry) and 2) according to the type of error that arises, the latter being an alternative classification proposed in this paper. The predictable financial losses for each level of severity are used to define the resulting consequences for each case. A risk analysis is performed with the data obtained, showing the potentially more dangerous incidents, either because of their higher number of occurrences or because their consequences are remarkable. According to the classification proposed, the main causes with the higher risk results were power and environmental, according to the traditional classification, and fault/failure. Thus, the power segment’s combination of failures is the riskiest cause during the DP drilling operations