Application of multiscale entropy production theory to hydro-turbine maintenance

Autores/as

  • María Jaramillo
  • María Cortés
  • Luis García
  • Estefanía Hernández
  • Jorge Estrada
  • Eduardo Cano

Resumen

El mantenimiento de las turbinas hidráulicas sería más fácil mediante la medición de la entropía de múltiple escala de las ondas sonoras y magnéticas que produce, debido a que la entropía, como un indicador aceptado de la complejidad de las realidades físicas, es proporcional al logaritmo del número de estados en un sistema termodinámico. Los métodos actuales incluyen el modelado paramétrico, análisis FEA, simulación CFD, diseño CAD, programación de PLC y SCADA, protecciones, pruebas de calidad de la energía y otros. En este trabajo se describe un nuevo método para calificar el resultado final del mantenimiento de la turbina. El método utilizado para el análisis de las series de tiempo de las ondas generadas por la turbina sugiere una ganancia de la entropía de la turbina hidráulica con el envejecimiento. Se presentan varios conceptos y técnicas para cuantificar la entropía de las señales mencionadas con el fin de evaluar el rendimiento de la turbina. Se revisan estos conceptos y se presentan algunas gráficas de la entropía de las ondas tomadas cerca de turbinas hidráulicas y alternadores ubicados en Manizales, Colombia. 

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Citas

[1] A. Pistarelli, «Factores estructurales en Manitenimiento – entender para optimizar», Mantenimiento en Latinoamérica, vol. 6, pp 12-14, diciembre 2014.
[2] E. Dounce, «El porque de la conservación industrial», Mantenimiento en Latinoamérica, vol. 6, pp 19-24, diciembre 2014.
[3] R. Clausius, «Über die bewegende Kraft der Wärme». Annalen der Physik 79: pp. 368–397, 500–524 Part I, Part II. [Traducción en inglés: «On the Moving Force of Heat, and the Laws regarding the Nature of Heat itself which are deducible therefrom». Phil. Mag. (1851), 2: 1–21, 102–119], 1850.
[4] S. Abdelhady, A fundamental equation of thermodynamics that embraces electrical and magnetic potentials, Journal of Electromagnetic Analysis & Applications, vol. 2(3), pp. 162–168, 2010.
[5] C. Shannon, A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, vol. 27, pp. 379–423, 1948.
[6] S. Pincus, Approximate entropy as a measure of system complexity, Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 88(6), pp. 2297–2301, 1991.
[7] J. Richman and J. R. Moorman, Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy, American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology, vol. 278(6), pp.H2039– H2049, 2000.
[8] M. Costa, A. Goldberger and C Peng, Multiscale entropy analysis of biological signals, Physical Review E - Statistical, Nonlinear and Soft Matter Physics, vol. 71(2 Pt 1), 2005.
[9] F. Bucholtz, J. Michalowicz and J. Nichols, Calculation of entropy and mutual information for sinusoids, 2009.
[10] ASIng Servicios de Ingeniería S.L. “Mantenimiento en Centrales Hidroeléctricas” [online].Madrid.

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Publicado

2015-07-17