Autores: Razwan Arshad, con la colaboración de David Niehueser, Dave Baglin y Ross Wallace
Simular el futuro: la próxima evolución de la gestión de la protección catódica
Los programas de protección catódica (PC) se han basado tradicionalmente en la medición y la verificación. Se realizan inspecciones, se analizan los resultados, se identifican los puntos críticos y se toman decisiones en función del estado del sistema en ese momento concreto. Pero, ¿y si pudiéramos ir un paso más allá y analizar cómo podría responder el sistema antes de actuar?
El enfoque tradicional de los programas de protección catódica (CP) sigue siendo una parte esencial de una gestión eficaz de la CP. Sin embargo, los operadores de tuberías gestionan actualmente activos que están envejeciendo, al tiempo que deben equilibrar las exigencias operativas, las prioridades de inversión y los requisitos de cumplimiento. Al mismo tiempo, recopilan volúmenes cada vez mayores de información sobre el estado y el rendimiento de sus sistemas de CP.
El reto ya no consiste simplemente en cómo recopilar más información, sino en cómo extraer más valor de la información de la que ya disponemos.
En lugar de centrarnos únicamente en recabar mediciones adicionales, existe la oportunidad de aprovechar mejor los datos de los que ya disponemos. Al combinar los resultados de los estudios con la información de los rectificadores, las condiciones operativas y las tendencias históricas, las simulaciones podrían ayudar a los ingenieros a evaluar cómo podría responder un sistema de protección catódica a un cambio antes de realizar una intervención sobre el terreno. Esto supone un cambio importante: pasar de utilizar los datos principalmente para comprender lo que ha sucedido a utilizarlos para explorar lo que podría suceder a continuación.
Aprovechar mejor los datos disponibles
Los operadores de tuberías invierten una cantidad considerable de tiempo, conocimientos y recursos en la recopilación de datos sobre la protección catódica (CP). Esto puede incluir resultados de estudios de potencial a intervalos cortos (CIPS), registros de rectificadores, información de monitorización, historial de mantenimiento y datos operativos más amplios.
Cada conjunto de datos tiene su valor. Sin embargo, la información puede estar almacenada en diferentes sistemas, evaluarse por separado o utilizarse principalmente para demostrar el cumplimiento en un momento concreto. Esto puede dificultar la obtención de una visión más completa del comportamiento del sistema. Por lo tanto, el sector no se enfrenta necesariamente a una escasez de datos. La mayor oportunidad radica en conectar esa información y utilizarla para desarrollar una comprensión más completa del comportamiento del sistema.
Esto cobra cada vez más importancia, ya que se pide a los operadores que justifiquen las inversiones y prioricen las intervenciones en redes grandes o complejas. Es posible que una decisión deba tener en cuenta varios factores, entre ellos la gravedad de un posible problema, el efecto probable de una intervención, la disponibilidad de recursos sobre el terreno y las consecuencias de no tomar medidas inmediatas.
Los estudios tradicionales proporcionan gran parte de la información necesaria para respaldar estas decisiones. La simulación ofrece la posibilidad de plantear una pregunta adicional: antes de intervenir, ¿cuáles son las posibles consecuencias de las diferentes opciones de las que disponemos?
Más allá de las instantáneas periódicas
El CIPS proporciona información valiosa sobre los niveles de protección a lo largo de una tubería. Ayuda a identificar zonas que puedan requerir una evaluación o intervención más exhaustiva y respalda la demostración del cumplimiento de los criterios aceptados.
Sin embargo, cualquier inspección refleja el estado de la tubería en puntos concretos, durante un periodo determinado y en las circunstancias existentes en ese momento.
Factores como la estacionalidad, las condiciones meteorológicas, la humedad del suelo, los cambios operativos y el rendimiento de los rectificadores pueden influir en los resultados. Por lo tanto, un estudio realizado en unas condiciones determinadas puede ofrecer una visión diferente a la de un estudio realizado en otro momento.
Esto no resta importancia al CIPS ni a otras técnicas de estudio consolidadas. Simplemente significa que un único estudio constituye una prueba del rendimiento del sistema en unas condiciones concretas, más que una descripción completa de cómo se comporta dicho sistema.
Cuando los resultados se analizan junto con estudios anteriores, información medioambiental, registros de los rectificadores y datos operativos, pueden proporcionar una comprensión más amplia de cómo se comporta el sistema de protección catódica a lo largo del tiempo. Los patrones pueden volverse más claros, los cambios pueden evaluarse en su contexto y las observaciones aisladas pueden compararse con el rendimiento a largo plazo.
Aunque es posible que los operadores ya dispongan de gran parte de esta información, su potencial no siempre se aprovecha al máximo. Los resultados de los estudios suelen tratarse como datos aislados, en lugar de como parte de un conjunto coherente de pruebas.
Conectar estas pruebas podría proporcionar una comprensión más completa del comportamiento del sistema. Y una vez que empezamos a comprender el comportamiento del sistema en lugar de las observaciones individuales, se abre una nueva posibilidad: comprobar cómo puede responder ese sistema al cambio.
La introducción de la simulación en la toma de decisiones en la parálisis cerebral
La simulación ofrece una forma práctica de explorar posibles cambios antes de que se pongan en práctica. Al combinar los conjuntos de datos disponibles en un modelo de Ingeniería predictiva, es posible evaluar cómo podría responder un sistema de CP en diferentes condiciones o tras una intervención propuesta. En términos sencillos, brinda la oportunidad de experimentar con el sistema antes de realizar experimentos en el propio sistema.
Pensemos en una zona que no cumple los criterios de protección exigidos. Antes de modificar la salida del rectificador sobre el terreno, los ingenieros podrían simular el ajuste. ¿Mejoraría el rendimiento en la zona en cuestión? ¿Qué ocurriría en el resto de zonas? ¿Resolver un problema conlleva el riesgo de crear otro?
Esto podría ayudar a los operadores a analizar cuestiones como:
- ¿Qué efecto podría tener en todo el sistema un ajuste de la salida del rectificador?
- ¿Cómo podrían variar los niveles de protección en función de las distintas condiciones ambientales u operativas?
- ¿Podría una intervención resolver un problema y, al mismo tiempo, generar otro en otro lugar?
- ¿Qué intervención tiene más probabilidades de lograr la mejora necesaria?
- ¿A qué ámbitos se deben destinar prioritariamente los recursos y las inversiones?
El verdadero valor reside en la comparación. En lugar de pasar directamente de los resultados del estudio a la intervención sobre el terreno, los ingenieros pueden evaluar varios escenarios posibles y desarrollar una base técnica más clara para la acción recomendada.
Para los operadores, esto podría traducirse en actividades sobre el terreno más específicas, decisiones de inversión mejor fundamentadas y un mejor aprovechamiento de los datos ya recopilados.
La simulación no toma la decisión por el ingeniero. Proporciona pruebas adicionales con las que tomar esa decisión.
Un modelo solo es tan útil como las pruebas en las que se basa
La simulación no resta importancia a los conocimientos de ingeniería ni a la precisión de los datos de campo; al contrario, los potencia.
Un modelo debe basarse en principios de ingeniería sólidos y estar respaldado por datos relevantes, registrados correctamente y alineados adecuadamente con el Activo. Los ingenieros también deben comprender el contexto operativo y ambiental en el que se recopiló dicha información.
Por lo tanto, la calidad de los datos es fundamental para el proceso. Los registros pueden estar incompletos, ser incoherentes o presentarse en formatos que dificulten la comparación. En algunos casos, puede ser necesario confirmar si la información se ha asignado a la sección correcta de la Tubería antes de poder utilizarla con confianza.
Estas limitaciones no deberían impedir automáticamente el uso de los datos. Sin embargo, deben reconocerse y reflejarse en la interpretación de los resultados.
Por lo tanto, la validación no debe considerarse un ejercicio puntual. A medida que se disponga de más información de estudios e información operativa, los resultados simulados pueden contrastarse con el rendimiento observado. Esto mantiene la simulación vinculada a las pruebas sobre el terreno y al criterio de Ingeniería.
El objetivo no es afirmar con certeza.
Se trata de proporcionar a los ingenieros una comprensión más clara de las pruebas disponibles, las hipótesis que se plantean y el efecto probable de las diferentes decisiones.
Descubrir qué va a pasar a continuación
Las encuestas periódicas seguirán siendo fundamentales para la gestión de las infraestructuras de transporte. La oportunidad no radica en sustituir esos datos, sino en ampliar su valor. Cuando los resultados de las encuestas se relacionan con información histórica, operativa y medioambiental, pueden servir para algo más que una evaluación retrospectiva. Crean la base para explorar lo que podría suceder a continuación.
Esta es la verdadera evolución: observar, comprender, simular y, a continuación, actuar.
El futuro de la gestión de las infraestructuras ferroviarias seguirá basándose en la medición, los datos de campo y el criterio de la Ingeniería.
La simulación aporta algo valioso: la capacidad de explorar las posibles consecuencias de una intervención antes de decidir qué hacer.
Razwan Arshad
Head of Consulting
Con más de dos décadas de experiencia en el sector energético, Razwan Arshad dirige el área de consultoría dentro de la división de Ingeniería y Consultoría de ROSEN. Su trabajo se centra en ayudar a los operadores a pasar de procesos fragmentados y conocimientos aislados a enfoques conectados y basados en datos para la gestión de la integridad.
A lo largo de su carrera, ha observado que el mayor reto rara vez es la falta de datos, sino más bien la capacidad de convertir los conocimientos de Ingeniería y la experiencia operativa en decisiones que puedan aplicarse de forma coherente en toda la organización.