El Centro Tecnológico CTC está desarrollando una serie de algoritmos y metodologías para un modelo predictivo capaz de cuantificar la velocidad de corrosión de las tuberías de acero al carbono de los sistemas de refrigeración por agua de las plantas industriales.

Se trata de un planteamiento completamente innovador, cuyo objetivo principal es optimizar la productividad, reducir los costes de mantenimiento y minimizar los riesgos provocados por fallos en la instalación.

Esta solución tecnológica formará parte del proyecto I-COR que facilitará la transición desde los programas de mantenimiento convencionales hasta un modelo predictivo basado en la información generada por las tecnologías de procesamiento masivo de datos.

ArcelorMittal, compañía especializada en la producción de productos siderúrgicos, lidera esta investigación en la que además de CTC también participa el centro tecnológico asturiano IDONIAL.

I-COR es una iniciativa con un plazo de ejecución de 40 meses y un presupuesto de 650.000 euros, financiado por el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad y la Agencia Estatal de Investigación, dentro del programa Retos Colaboración 2019.

El proyecto considera que la digitalización de la cadena de valor, gracias a la integración de tecnologías fundamentadas en el Big Data o el Machine Learning, dará lugar a un control más inteligente de las condiciones productivas. Un salto hacia la industria 4.0 que desembocará en un sistema avanzado de gestión de la corrosión. Para ello, se desarrollará un sistema de monitorización de parámetros online que permitirá la obtención de datos a gran escala que se procesarán por medio de redes neuronales e inteligencia artificial con el fin de obtener un modelo evolutivo y una herramienta de predicción de la velocidad de corrosión.

Los circuitos de refrigeración por agua son una parte crítica en numerosas instalaciones industriales. Estos sistemas, que sirven para controlar la temperatura y la presión de los procesos, garantizan las condiciones más idóneas de fabricación de determinados productos y componentes.

Sin embargo, en las tuberías de acero al carbono que los componen se forman rápidamente óxidos de hierro cuando entran en contacto con el agua. Esta circunstancia provoca una merma paulatina de la eficiencia energética y una pérdida de espesor, fugas y roturas que pueden desembocar en paradas de producción.

En este sentido, la identificación y la caracterización de los problemas de corrosión en un estadio temprano resultan determinantes para que puedan tomarse acciones correctivas en lugar de enfrentarse a la corrosión tras su aparición.

El proyecto plantea la posibilidad de establecer una monitorización remota a través de diferentes sensores para contribuir a la adquisición de datos cruciales acerca del estado de un equipo o instalación.

De esta forma, se podría conocer a priori si se encuentra en las condiciones adecuadas de funcionamiento en un momento determinado. Esta apuesta por un mantenimiento predictivo mejoraría el tiempo de respuesta ante cualquier incidente y reduciría notablemente los costes asociados a este campo.

Si I-COR alcanza los objetivos esperados, la explotación de los resultados permitirá adquirir mayor conocimiento sobre los circuitos de refrigeración por agua en los diferentes procesos siderúrgicos y cómo sus variables influyen en la velocidad de corrosión. Una información altamente valiosa para una empresa como ArcelorMittal, que, según el informe anual de EUROFER, atesora el 26,7% de la producción de acero a nivel europeo y el 42,7% de la producción nacional.

Además, los planes de inspección y los trabajos de mantenimiento se actualizarían para ajustarse mejor a las condiciones reales y se optimizarían los recursos humanos dedicados a esta tarea.
Asimismo, este sistema de monitorización está en disposición de trascender el ámbito de la industria siderúrgica y aplicarse con las adaptaciones preceptivas a circuitos de refrigeración de las
empresas energéticas u otros sectores industriales como el alimentario, el cementero, el papelero o la industria química.

La modelización de los procesos de corrosión está muy desarrollada en el campo de la industria del gas y el petróleo.

Sin embargo, en los circuitos de agua, apenas ha tenido recorrido.

El proceso de corrosión es un proceso complejo que involucra una gran cantidad de variables.

Los operarios de plantas que se encargan de la monitorización, control y diagnosis de este tipo de procesos encuentran normalmente serias dificultades para analizar los datos recogidos y diagnosticar anomalías.

Sistemas como I-COR, que incorporan inteligencia artificial, pueden ayudar de forma significativa a estas tareas, asumiendo el rol de monitorización, control y diagnosis.