Método para estimação da taxa de falha de equipamentos por meio de atualização bayesiana: um estudo com base nos dados de confiabilidade onshore e offshore do OREDA

Abstract

Poucos setores apresentam um grau de criticidade na manutenção industrial tão elevado quanto o setor de óleo e gás. Indubitavelmente qualquer alteração que gere uma possível perda econômica deve ser criteriosamente avaliada. A proposta do presente trabalho é aplicar uma metodologia simples e iterativa para estimar a taxa de falha de equipamentos onshore e offshore, com base nos seus históricos de falhas. Para tal, é proposta uma abordagem orientada pela atualização bayesiana, a fim de gerar uma estimativa de taxa de falha pautada em dados a priori, bem como permitir atualizações iterativas a partir da aquisição de novos dados operacionais. O histórico de falhas são oriundos do projeto OREDA (Offshore and Onshore Reliability Data), uma base de dados que possui informações sobre operação e manutenção de diversos equipamentos da indústria do petróleo, utilizada como referência internacional para cálculos de confiabilidade. A metodologia aplicada se mostrou eficiente na obtenção de estatística para taxa de falha com menor variação, suprindo uma carência do setor.

Few sectors have a degree of criticality in industrial maintenance as high as the oil and gas field. Undoubtedly any change that generates a possible economic loss should be carefully evaluated. The main purpose of this work is to apply a simple and iterative methodology to estimate the failure rate of onshore and offshore equipment, based on fault history. So, an approach guided by Bayesian Update is proposed, in order to generate a prediction of failure rate based on a priori data, as well as allow iteractives update from the acquisition of new operational data. The failure history comes from the OREDA project (Offshore and Onshore Reliability Data), a database that has information on the operation and maintenance of various equipment in the petroleum industry, used as an international reference for reliability calculations. The applied methodology proved to be efficient in obtaining statistics for a failure rate with less variation, meeting the needs of the sector.