Los accidentes de plantas de proceso necesitan nueva tecnología: análisis predictivo e inteligencia artificial
Con demasiada frecuencia, la industria de procesos y fabricación llega a los titulares debido a accidentes graves y, a veces, fatales que ocurrieron en las plantas de proceso. Solo en los últimos 12 meses, más de 100 personas murieron y cientos más resultaron heridas por explosiones y fugas en refinerías y plantas químicas.

Solo por mencionar algunos ejemplos:

En julio de 2019, una explosión en una planta de gasificación en China mató a 15 personas, hirió a 15 más, dañó docenas de edificios y ventanas rotas en un radio de 3 km, y contaminó una fuente de agua local.

En junio de 2019, 5 personas resultaron heridas en 3 explosiones simultáneas en una refinería de gas en Filadelfia, Pensilvania. Las 71 toneladas de fluoruro de hidrógeno utilizadas en la planta podrían haber causado hasta varios millones de muertes, si un trabajador de alerta no hubiera activado el procedimiento de emergencia para drenar el ácido venenoso de la unidad antes de que fuera liberado a la atmósfera.

En China, otra explosión en una planta química en marzo de 2019 mató a 76 personas y fue tan poderosa que el equipo de detección de terremotos lo confundió con un temblor de magnitud 2.2. Ocurrió solo unos meses después de que 23 personas murieron en una explosión causada por una fuga de gas de cloruro de vinilo en otra planta química china en noviembre de 2018.

Una persona murió y 2 resultaron heridas en una explosión de polvo de aluminio en una planta química alemana en octubre de 2018. Un incidente similar había ocurrido en la misma planta solo unos meses antes, aunque nadie resultó herido en ese evento.

Otra persona murió y otras resultaron heridas mientras limpiaba una tubería en una planta de procesamiento de gas en Pittsburgh, PA, en diciembre de 2018.

Nuevas oportunidades para IA

Estos terribles accidentes resaltan la necesidad de nuevas tecnologías y su evolución continua en la industria de fabricación y procesos. Cuando la inteligencia artificial, el análisis predictivo y otras herramientas de vanguardia ingresaron a plantas y refinerías, su función principal era reducir el costo de mantenimiento.

Desde entonces, hemos visto a AI moverse hacia otras áreas para lograr mejoras en múltiples aspectos de la industria de procesos, como mejorar la OEE y aumentar la calidad. Sin embargo, los incidentes fatales que acapararon los titulares como los mencionados anteriormente han impulsado la seguridad de la planta y el impacto ambiental a la vanguardia de las nuevas soluciones impulsadas por IA.

Además, los nuevos interesados ​​están entrando en escena. Las compañías de seguros han notado el potencial del análisis predictivo para mejorar su evaluación de riesgos, ya que las predicciones basadas en inteligencia artificial pueden ser más precisas para predecir la probabilidad de que se presente un reclamo, e incluso qué tan grave sería un reclamo potencial.

Algunas compañías están combinando análisis predictivos con sus servicios de monitoreo y mantenimiento de equipos existentes. Con el aporte adicional de IA, estas compañías pueden refinar su capacidad para mantener los equipos actualizados. Al mismo tiempo, su objetivo es expandirse al nuevo campo de validación de los algoritmos de inteligencia artificial subyacentes que forman la base de todas las herramientas con tecnología de inteligencia artificial.

A la luz de estos graves incidentes, no sorprende que numerosas plantas y refinerías también quieran utilizar análisis predictivos para mejorar su historial de seguridad.

Usando IA para mejorar la seguridad de la planta

Por cada explosión masiva en una planta o refinería, hay decenas de incidentes menores de seguridad que provocan lesiones y enfermedades en el sitio o contaminan el entorno, lo que hace que las soluciones de seguridad de IA sean muy valiosas. El software basado en inteligencia artificial tiene como objetivo evitar una crisis potencial al detectar los primeros signos de falla del equipo o acumulación química grave. Al entregar estas alertas anticipadas, las soluciones de IA ayudan a las empresas a reparar las debilidades mientras aún son menores, mucho antes de que puedan causar una fuga química o una explosión desastrosa.

El análisis predictivo de vanguardia y las soluciones ML también ayudan al reducir la cantidad de falsas alarmas con las que tienen que lidiar los supervisores de planta. Al menos un incidente grave puede haber ocurrido porque los trabajadores petroleros desactivaron las alarmas cruciales por frustración por la cantidad de alertas falsas que recibieron. Asegurarse de que la mayoría de las alertas sean válidas ayuda a evitar que los trabajadores ignoren las alertas de seguridad que parecen «gritar lobo» permanentemente. El software ayuda a minimizar la cantidad de alertas diarias a los pocos que merecen investigación, evitando la «fatiga de alerta» que puede causar innecesaria daño.

Las innovaciones tecnológicas en curso, como los robots, también están logrando hacerse cargo de muchos de los trabajos altamente peligrosos en el campo, reduciendo el riesgo de lesiones graves o fatales para los trabajadores. Por ejemplo, la inspección del interior de un tanque de combustible puede ser manejada mejor por un robot. Otras herramientas tecnológicas están trabajando para minimizar el impacto ambiental de las industrias manufactureras y de procesos, reduciendo los derrames de petróleo y las fugas de sustancias peligrosas que pueden afectar la salud de las plantas, animales y humanos.

El análisis predictivo aún tiene potencial para mejorar la seguridad de la planta.

Cada incidente grave en una planta o refinería tiene una causa diferente y, con frecuencia, múltiples causas. Puede ser muy difícil precisar un solo cambio que habría evitado el accidente, pero que no impide que los equipos de I + D trabajen en nuevas formas de usar la inteligencia artificial y otras tecnologías avanzadas para la prevención de accidentes. Las características del software incluyen análisis de causa raíz para ayudar con esta tarea desafiante de identificar la causa de los incidentes de la planta.

La IA ha recorrido un largo camino desde su uso únicamente en el mantenimiento de equipos, y todavía tiene un gran potencial para actualizarse en los ámbitos de seguridad, evaluación de riesgos, y certificación

Seguridad de proceso industrial e inteligencia artificial

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