Ganz schön clever Nicht-intelligente Komponenten in das anlagennahe Asset Management einbinden Thomas Müller-Heinzerling, Bernd-Markus Pfeiffer und Herbert Grieb, Siemens AG, Automation and Drives (A&D) Moderne Plant-Asset-Management-Systeme sorgen für höhere Anlagenverfügbarkeit: Mit ihrer Hilfe ist der Zustand der Komponenten einer Anlage jederzeit darstellbar zumindest theoretisch. Tatsächlich scheitert aber selbst das beste System an den Komponenten, die keine Zustandsinformationen liefern: Motoren, Pumpen, Zentrifugen, Filter etc. Ein interdisziplinäres Projektteam eines Automatisierungsherstellers hat gezeigt, wie in Zukunft auch solche Anlagenkomponenten in das anlagennahe Asset Management eingebunden werden können. Anlagennahes Asset Management / Pumpen-Überwachung / Wärmetauscher-Fouling / Vorbeugende Instandhaltung / PCS 7 Maintenance Station Pretty clever Including non-intelligent components into plant asset management Modern Plant Asset Management Systems help to increase plant availability by monitoring the state of plant components continuously at least theoretically. In practice, even the best system cannot deliver with respect to such components that do not supply their state information: motors, pumps, centrifuges, filters etc. An interdisciplinary project team of an automation supplier has demonstrated how even such plant components can be included into plant asset management systems in the future. Plant Asset Management / Pump monitoring / Heat exchanger fouling / Preventive maintenance / PCS 7 Maintenance Station Einleitung Anlagennahe Asset Management-Systeme sind für viele Anlagenbetreiber nice to have : Die Zweckmäßigkeit der Systeme wird zwar nicht angezweifelt, ihr tatsächlicher wirtschaftlicher Nutzen aber dennoch oft in Frage gestellt. Die Systeme ermöglichen mittlerweile eine fast durchgängige Überwachung und vorausschauende Instandhaltung von Leittechnik-Komponenten und Feldgeräten. In vielen Anlagen spielen diese Komponenten aber nur bei einem kleinen Teil der Störungen oder Ausfälle überhaupt eine Rolle. Denn es waren schon immer eher mechanische, sich bewegende Anlagenkomponenten, die hier Kopfzerbrechen bereitet haben: Sie sind in vielen Fällen die Ursache für störungsbedingte Anlagenstillstände. Aufgrund der hohen mechanischen Belastungen, die auf diese Geräte wirken, sind Wartungsarbeiten hier sehr viel wahrscheinlicher als beispielsweise bei Feldgeräten. Um kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden, bleibt bislang der Rückgriff auf Reservekomponenten. Doch weder Redundanz noch Ersatzteilhaltung sind wirklich kostengüns- 56 tig, ebenso wenig die meisten in der Praxis angewandten Überwachungsmaßnahmen. Der Wunsch nach Störungsfrüherkennung Kritische Anlagenelemente, z. B. wichtige Pumpen, werden heute schon teilweise mit speziellen Überwachungsgeräten ausgerüstet, die in der Lage sind, Störungen zu melden. Eine weitere Option sind regelmäßige Anlagenbegehungen: Erfahrene Mitarbeiter sind durchaus in der Lage, an Betriebsgeräuschen oder spürbaren Vibrationen Leckagen, Unwuchten usw. zu erkennen. Zu aufwändig, zu teuer, zu unsicher für einen flächendeckenden Einsatz konnten die Überwachungsmaßnahmen bisher nicht wirklich überzeugen. Wünschenswert wäre vielmehr eine sichere Störungsfrüherkennung, basierend auf kontinuierlichen Diagnosemöglichkeiten. Damit wäre ein präventives Instandhaltungskonzept umsetzbar, wie es heute schon für Prozesskomponenten, Kommunikationseinrichtungen, Industrie-PCs etc. eingesetzt wird. Doch genau
Beschädigung von Pumpen durch Kavitation Bild 1: Versuchsaufbau am Achema-Stand von Siemens zur Demonstration der Versuchsergebnisse. hier liegt das Problem: Im Gegensatz zu modernen intelligenten Feldgeräten haben Pumpen, Filter etc. keinen Chip, der Informationen speichert, und auch keine Schnittstellen, über die sie kommunizieren könnten. Für die Einbindung von Anlagenkomponenten ins Asset Management ist allerdings gerade dies unabdingbar: Daten und Datenaustausch. An diesem Punkt setzte ein interdisziplinäres Projektteam im Herbst 2005 an: Ingenieure aus Vorfeldentwicklung, chemischer Verfahrenstechnik und Branchenkompetenzzentrum traten an, um aufzuzeigen, wie die Einbindung von nicht-intelligenten Assets in das Asset Management-System des Prozessleitsystems SIMATIC PCS 7 ohne großen Zusatzaufwand realisiert werden kann. Gegenstand der Untersuchung waren zwei typische Komponenten, die in vielen verfahrenstechnischen Industrie-Anlagen im Einsatz sind: Kreiselpumpen und Wärmetauscher. Zusätzliches Know-how gewann man durch eine Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl Strömungsmaschinen und Strömungsmechanik (Prof. Hellmann) der Universität Kaiserslautern. Das Ergebnis der Arbeit kann sich sehen lassen: Einfache Anlagenkomponenten sind mit geringem Aufwand durchaus zuverlässig ins Asset Management integrierbar. Selbst komplexe Assets können in Zukunft ohne aufwändige Zusatz-Hardware überwacht werden. Erste Ergebnisse wurden bereits auf der diesjährigen Interkama dem Fachpublikum präsentiert (Bild1). Für weitergehende Überlegungen zu diesem Thema siehe auch [1]. Einbindung von Kreiselpumpen ins Asset Management Kaum eine verfahrenstechnische Anlage kommt ohne Pumpen zur Förderung oder Dosierung von Flüssigkeiten aus. Mit ihrer Hilfe werden Höhenunterschiede oder Druckverlust in Behältern, Apparaturen und Rohrleitungen überwunden. Wenn wichtige Pumpen ausfallen, steht die Produktion still. Seit Jahren sucht man daher nach Möglichkeiten einer kontinuierlichen Pumpen-Überwachung. Der Markt bietet atp 48 (2006) Heft 11 Bild 2: Kavitationsschäden: durch Kavitation zerstörtes Laufrad einer Pumpe. Unter Kavitation (Bild 2) versteht man das Entstehen und anschließende schlagartige Vergehen von Dampfblasen in der Strömung einer Flüssigkeit. Die Dampfblasen entstehen durch erhöhte Fördergeschwindigkeit: Je höher die Geschwindigkeit, desto geringer ist der Druck in der Flüssigkeit. Fällt der Druck unter den Dampfdruck der Flüssigkeit, dann bilden sich Dampfblasen. Steigt der Druck in Strömungsrichtung wieder an, kollabieren die Blasen: Das Gas in der Blase kondensiert schlagartig. Bei dieser Implosion der Blase kommt es zu so genannten jetimpacts. Es entstehen enorme Druck- und Temperaturspitzen, die meist um ein Vielfaches über den Belastungsgrenzen des Materials der Pumpenschaufel oder -wandung liegen. Die Oberfläche der Schaufel oder Wandung wird permanent geschädigt und schließlich zerstört. bereits zahlreiche Systeme, die meist mit Hilfe von Schwingungs-, Druck-, Temperatur- oder Körperschall-Sensoren Störungen erkennen. Bei großen oder prozesskritischen Pumpen kommen leistungsfähige Überwachungseinrichtungen zum Einsatz, die sich anbahnende Störungen infolge von Verschleiß oder Fehlbetrieb mittels Schwingungsanalysen, Auswertung von Strom- oder Spannungsschwankun- 57
Bild 3: Förderkennlinie und Leistungskennlinie: Im Bedienbild des PumpMon-Bausteins wird der aktuelle Arbeitspunkt einer Pumpe in Relation zu Förderkennlinie (links) bzw. Leistungskennlinie (rechts) visualisiert. Die ständige Auswertung vorhandener Prozesswerte erkennt Abweichungen vom optimalen Betrieb und ermöglicht frühzeitige Abhilfe. 58 gen und Veränderung der Prozessparameter wie Temperatur, Druck oder Förderstrom erkennen. Doch diese Systeme sind kostspielig und werden nur nach eingehender Kosten-Nutzen-Rechnung installiert. Das Projektteam hat eine Lösung entwickelt, die im Prinzip eine wirtschaftliche Überwachung jeder Pumpe im System ermöglicht. Der Ansatz ist verblüffend einfach: Man hebt die Datenschätze, die bislang im System vergraben waren. Denn oft werden an oder zumindest in der Nähe von Pumpen sowieso schon Durchfluss, Druck, Leistungsaufnahme und Temperatur gemessen und dem Leitsystem übermittelt. Was bislang fehlte, war eine programmierte Logik, die aus dem Zusammenhang der einzelnen Messwerte und deren Abweichungen vom Normalzustand unzulässige Betriebszustände ermittelt und meldet. Im Fokus des Projekts standen Kreiselpumpen. Für jede Pumpe werden vom Hersteller die gerätespezifischen Kennlinien mitgeliefert. Die Förder-Kennlinie beschreibt den Zusammenhang zwischen Förderhöhe und Fördermenge, die Leistungs-Kennlinie entsprechend zwischen Leistung und Fördermenge. Aus dem Schnittpunkt der Förderkennlinie mit der Anlagenkennlinie erhält man den so genannten Betriebs- oder Arbeitspunkt; er stellt sich genau bei dem Förderstrom ein, bei dem sich die durch die Pumpe zugeführte Energie und die vom System verbrauchte Energie die Waage halten. Kreiselpumpen werden für einen bestimmten Arbeitspunkt ausgelegt und sollten auch möglichst in der Nähe dieses Arbeitspunktes betrieben werden. Anderenfalls riskiert man, neben abnehmendem Wirkungsgrad und ansteigendem Energieverbrauch, die Gefahr von Kavitationsschäden. Die oben erwähnten Pumpen-Kennlinien dienen dem entwickelten PumpMon-Baustein als Arbeitsgrundlage: Der aktuelle Arbeitspunkt wird zusammen mit der Kennlinie dargestellt (Bild 3). Dies zeigt an, ob die Pumpe erwartungsgemäß arbeitet oder ob sich Abweichungen einstellen. Im gezeigten Fall ist die Förderleistung in Ordnung, aber die Leistungsaufnahme etwas zu hoch ein Fall, der bei den Tests mit neuen, noch nicht eingelaufenen Pumpen auftrat. Überschreitet die berechnete Abweichung einen eingestellten Wert, generiert der Überwachungsbaustein PumpMon eine entsprechende Meldung. Diese kann auf eine akute Störung oder Fehlbedienung hinweisen und wird daher auch dem Anlagenbediener gezeigt. Längerfristig anstehende kleinere Abweichungen deuten eher auf Verschleiß. In diesem Fall wird der Maintenance-Alarm über eine neu implementierte Schnittstelle, den so genannten AssetMon - Baustein, in das Asset Management System eingespeist und dem Instandhalter auf der so genannten Maintenance Station des Prozessleitsystems angezeigt. Jede Betriebsstörung hat eine charakteristische Auswirkung auf die gemessenen Prozessgrößen. Die programmierte Logik des PumpMon-Bausteins kann aufgrund von Abweichungen zuverlässig die wichtigsten Betriebsstörungen der Pumpe erkennen. Neben der Blockung, die durch geschlossene Ventile vor und hinter der Pumpe hervorgerufen wird, erkennt das System auch Gasmitförderung in der Flüssigkeit. Diese kann unter Umständen in den Trockenlauf übergehen und damit zur Überhitzung der Pumpe führen. Je nach Gasgehalt entstehen im Fördermedium unterschiedliche Strömungszustände, die sich z. B. durch einen Abfall der Förderhöhe bemerkbar machen. Auch Kavitation (Bild 2) kann zum Ausfall der Pumpe durch mechanische Zerstörung führen. Bei richtiger Auslegung der Pumpe tritt sie im normalen Förderbetrieb zwar nicht in gefährlichem Umfang auf, bei besonderen Betriebszuständen kann die Kavitation allerdings durchaus ein materialschädigendes Ausmaß erreichen. Über Messung von Temperatur und Druck auf der Zulaufseite und aufgrund des bekannten Dampfdrucks des Mediums kann die Kavitationsintensität abgeleitet werden, und das System kann dementsprechend eine Warnung absetzen. Noch komplexer: Überwachung von Wärmetauschern Wärmetauscher beziehungsweise physikalisch korrekt Wärmeübertrager dienen dazu, mittels Durchflussverfahren
Energie in Form von Wärme von einem wärmeren auf ein kühleres Medium zu übertragen. In der Lebensmittelindustrie spielen Wärmetauscher z. B. eine zentrale Rolle bei der Haltbarmachung oder Kühlung von Produkten. Aber auch in der chemischen Industrie werden vielfach Wärmetauscher eingesetzt: Sie ermöglichen eine effiziente Energiezufuhr und sorgen bei exothermen Vorgängen für die erforderliche Kühlung. Je nach Einsatzgebiet und Anforderung kommen unterschiedliche Bauarten von Wärmetauschern zum Einsatz. Dabei muss zunächst ermittelt werden, welche Apparategröße erforderlich ist, um eine bestimmte Wärmemenge in einer bestimmten Zeit von einem Medium auf das andere zu übertragen. Bei dieser Auslegung spielen viele Parameter zusammen: Volumenströme, Dichte, Wärmekapazität, Eintrittstemperaturen, Wärmedurchgangszahlen etc. Der Versuch, die Effizienz eines Wärmeübertragers in einer verfahrenstechnischen Anlage zu überwachen, ist ebenso komplex. Doch das Monitoring ist wirtschaftlich sinnvoll, schließlich nimmt die Effizienz eines Wärmetauschers durch so genanntes Fouling stets ab. Unter Fouling (Bild 4) versteht man die Ansatzbildung an den Übertragungsflächen. Viele Prozessströme verursachen Ablagerungen auf der Oberfläche der Wärmetauscher: Gelöste Salze in Wasser kristallisieren aus, Medien mit organischen Anteilen hinterlassen klebrige Schichten usw. Diese Rückstände verschlechtern die Leistungsfähigkeit des Wärmetauschers, daher müssen sie von Zeit zu Zeit entfernt werden. Für diese Reinigungsmaßnahmen ist es erforderlich, den Wärmetauscher stillzulegen. Die vorausschauende Planung solcher Stillstandszeiten birgt erhebliche Einsparpotenziale. Das Projektteam hat für die Überwachungsversuche einen Wärmetauscher einem künstlichen Fouling unterzogen und die abnehmende Effizienz anhand von Messwertänderungen ermittelt. Auch hier griff man auf Daten zurück, die in einer realen Anlage vom Prozessleitsystem verarbeitet werden, bis dato aber nicht in den Zusammenhang einer Effizienz-Berechnung gestellt wurden: Temperaturen der durchströmenden Medien an den Ein- und Ausgängen und die jeweiligen Durchflüsse. Da die Versuche im Hinblick auf reale Betriebsbedingungen durchgeführt wurden, also nicht nur im stationären Zustand, sondern mit wechselnden Temperaturverhältnissen und Durchflussmengen, war von Anfang an klar, dass für die Aufgabe beträchtliche Rechenleistung eingesetzt werden muss. Die dazu erforderlichen Rechenoperationen bedeuteten die Lösung komplizierter Gleichungen, die ein einfacher Rechenbaustein in der prozessnahen Komponente nicht mehr leisten konnte. Diese aufwändigen Berechnungen wurden daher in der prozessfernen Komponente auf der so genannten Calculation Engine ausgeführt, einer Ablaufumgebung für kompliziertere Rechnungen. Sie besitzt Schnittstellen für den Austausch von zyklischen Prozesswerten, berechneten Kennwerten und Statussignalen. Zusätzliche Hardware ist für ihren Einsatz nicht unbedingt notwendig, Rechenkapazitäten können auch von vorhandenen Operator Stations gestellt werden. Alle für die Berechnung erforderlichen Daten aus den einzelnen Messstellen werden über einen Koppelbaustein bereitgestellt, der mit der Calculation Engine verbunden ist. In diesem Koppelbaustein erfolgen die Normierung und die 60 Bild 4: Von Fouling betroffener Wärmetauscher: Die Leistungsfähigkeit von Wärmetauschern nimmt durch so genanntes Fouling, also die Bildung von Ablagerungen an der Oberfläche, stetig ab. Reinigungsmaßnahmen können dank der permanenten Überwachung nun aber vorausschauend geplant werden. Datenvorverarbeitung sowie gegebenenfalls die Speicherung von Projektierungsdaten. Als Repräsentant des mechanischen Assets dient, ebenso wie bei der Kreiselpumpe, ein dem Wärmetauscher zugeordneter AssetMon-Baustein mit zugehöriger EDD (Electronic Device Description). In der EDD sind die physikalischen Eigenschaften des Wärmetauschers beschrieben. Diese Daten stehen der Calculation Engine ebenfalls zur Verfügung. Über den Stellvertreter-Baustein können sowohl Maintenance-Alarme ausgelöst als auch Zustand und Effizienz des Wärmetauschers auf der Maintenance Station visualisiert werden. Als Maintenance Station kann hierbei je nach Anwendungsfall ein reservierter Bereich der Bedienstation oder ein getrennter Rechner verwendet werden. Handfeste Ergebnisse Nach nur einjähriger Projektlaufzeit wurden die angestrebten Ziele erreicht. Anhand zweier praxisnaher Beispiele wurde eine Einbindung solch nicht-intelligenter Anlagenkomponenten ins anlagennahe Asset Management umgesetzt. Der für diesen Zweck geschaffene AssetMon-Baustein kann universell als Stellvertreter für mechanische Assets eingesetzt werden. Dank der Fähigkeit, bis zu drei Analog- und 16 Binärwerte aufzunehmen, verhält er sich nach Einpflegen der EDD wie ein intelligentes Feldgerät, das via Profibus DP oder Profibus PA angebunden wird. Der AssetMon-Baustein erhält via PumpMon, Calculation Engine oder über andere Bausteine vorverarbeitete Daten von vorhandenen Sensoren des Systems in der Nähe der Pumpe, des Wärmetauschers bzw. weiterer nicht-intelligenter Komponenten. Bei geeigneter vorhandener Instrumentierung sind keine zusätzlichen Sensoren erforderlich. So ist der Anwender durch die ständige Ermittlung des Zustandes seiner Anlagenkomponenten stets mit Diagnose-
daten versorgt, die eine zustandsbasierte präventive Instandhaltung zulassen. Während heute schon zuverlässig und ohne großen Mehraufwand eine Störungsfrüherkennung von Pumpen realisiert wurde, will das Siemens-Team in Zukunft noch einen Schritt weiter gehen und den aktuellen Verschleißfaktor und eine Schätzung für die voraussichtliche Restlaufzeit von Pumpen im System visualisieren. Die Infrastruktur und Logiken hierfür sind geschaffen; nun wartet man auf das Feedback von Anwendern, deren Erfahrungswerte die Grundlage für diese Weiterentwicklungen bilden werden. Literatur [1] Pfeiffer, B-M., Grieb, H., Bettenhausen, K. D.: Prozessnahes Performance- Management vom Plant Asset-Management zur optimierten Betriebsführung. VDE-Kongress, Aachen, Okt. 2006 (Tagungsband). Dr. Thomas Müller-Heinzerling (49) ist seit 2004 Manager Technical Concepts and Support. Seine Arbeitsschwerpunkte sind Automatisierungslösungen für die chemische Industrie. Adresse: Siemens AG, Automation and Drives, 76187 Karlsruhe, Deutschland, Tel. +49 721 595-6389, E-Mail: thomas.mueller-heinzerling@siemens.com Dr.-Ing. Bernd-Markus Pfeiffer (40) ist seit September 2005 Projektleiter für das Querschnittsthema Asset-Management in der Vorfeldentwicklung. Seine Arbeitsschwerpunkte sind Advanced Process Control und Performance Monitoring. Adresse: Siehe oben, Tel. +49 721 595-5973, E-Mail: bernd-markus.pfeiffer@siemens.com Manuskripteingang: 5. September 2006. Dipl.-Ing. Herbert Grieb (47) ist seit 2001 Gruppenleiter für die Themengruppe Operation & Optimization. Seine Arbeitsschwerpunkte sind Maintenance und Asset Management sowie deren Integration in Prozessleitsysteme. Adresse: Siehe oben, Tel. +49 721 595-2203, E-Mail: herbert.grieb@siemens.com