Minería del carbón: detección temprana del sobrecalentamiento interno durante operaciones de traslado prolongado

El escenario

Durante las operaciones de traslado prolongado y a alta velocidad, los rodillos del tren de rodaje están expuestos a un alto riesgo de sobrecalentamiento.


Un ejemplo de negocio de una mina de carbón montada en una excavadora minera de 300 toneladas.

Lo que hicimos

Se monitorizó un rodillo con sensores integrados TRUST ITM® durante las operaciones de traslado reales. El sistema registraba continuamente la temperatura interna de los rodillos, la temperatura externa y la velocidad de la máquina.
Durante una operación de traslado de 3,29 km, el sensor TRUST ITM® detectó un aumento anormal de la temperatura interna y activó una alerta a 90 °C, mientras que la temperatura externa seguía pareciendo aceptable.

En menos de 30 minutos, la temperatura interna alcanzó los 112 °C, con una diferencia entre la temperatura interna y la externa de hasta 58 °C. Una segunda colisión confirmó el mismo comportamiento.
Tras la alerta, se retiró el rodillo y se inspeccionó para evaluar su estado real.

 

 

«Monitorear el estado interno real de los componentes es esencial para mejorar la seguridad y respaldar mejores decisiones de mantenimiento durante las exigentes operaciones mineras».

 

Lo que hemos conseguido

La inspección reveló daños internos a pesar de la ausencia de síntomas externos visibles. El bloqueo entre el eje y el casquillo, la degradación del lubricante y la transferencia del bronce confirmaron que ya se estaban produciendo daños internos críticos.
Al medir la temperatura directamente cerca de la zona del casquillo, los sensores integrados TRUST ITM® detectaron el sobrecalentamiento interno mucho antes de que se hiciera visible desde el exterior, lo que demuestra que la temperatura externa por sí sola no siempre es un indicador fiable del estado de los rodillos.

Beneficios generados

Detección temprana de daños internos

Mejora de la seguridad operativa

Decisiones de mantenimiento basadas en datos