Detecção de Dano em Rolamento LSS (Eixo Lento) Evita Parada Emergencial em WTG Acciona

Contexto

Em um dos parques eólicos de nossos clientes, aparentemente, um Acciona AW125 WTG estava operando dentro dos limites de segurança do SCADA. No entanto, análises preditivas iniciadas em agosto de 2025 indicaram uma mudança sutil no comportamento térmico do ativo.

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Enquanto os alarmes de desligamento da máquina só seriam acionados a 65° C (e os avisos a 55° C), a turbina começou a se afastar progressivamente de suas turbinas vizinhas dentro do subparque. Em novembro de 2025, a temperatura do rolamento traseiro do eixo de baixa velocidade (rolamento traseiro do eixo de baixa velocidade) atingiu 50°C — o nível mais alto registrado recentemente para o ativo.

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O risco era crítico, já que o rolamento do eixo de baixa velocidade é um componente importante. Operar com degradação oculta pode levar a uma falha grave, exigindo a substituição total do rolamento ou da caixa de engrenagens, implicando altos custos do guindaste e longo tempo de inatividade.

Solução implementada

A equipe de engenharia de desempenho usou a plataforma Delfos para transformar dados brutos em um diagnóstico por meio de uma abordagem multicamada:

• Módulo de análise de previsão e desvio: O sistema identificou que, embora a temperatura do rolamento dianteiro estivesse normal, o rolamento traseiro mostrou uma tendência consistente de alta desde agosto, desviando do modelo matemático esperado;

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• Análise comparativa: Usando gráficos de comparação de turbinas vizinhas, ficou claro que o ativo tinha danos ocultos, operando em temperaturas significativamente acima da média do subparque (que permaneceu estável abaixo de 40°C);

• Correlação de eventos: A análise cruzou o aumento da temperatura com os recentes avisos de “ruído LSS”, reforçando a hipótese de dano físico e descartando um mero erro do sensor.

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Com base nessas evidências, um relatório técnico foi emitido recomendando a inspeção física imediata — bem antes de qualquer ação do SCADA ocorrer.

Resultados alcançados

A precisão do diagnóstico digital realizado pela equipe de Engenharia de Desempenho usando as análises da plataforma Delfos guiou a equipe de campo diretamente para o problema, gerando resultados operacionais e financeiros imediatos:

• Causa raiz identificada: A inspeção visual confirmou danos na pista externa na parte traseira do rolamento — uma falha mecânica até então desconhecida pela equipe de O&M;

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• Eficácia da ação de mitigação: Com o diagnóstico em mãos, a equipe realizou uma lubrificação estratégica de emergência. O monitoramento pós-intervenção via Delfos confirmou uma redução imediata de 4,5°C na temperatura operacional;

• Benefício estratégico e financeiro: A redução da temperatura afastou a máquina dos limites de aviso (55°C) e de disparo (65°C). Isso permitiu que a turbina continuasse operando e a substituição dos componentes fosse programada para uma janela de manutenção apropriada, evitando a perda de receita decorrente de um desligamento forçado imediato.

Conclusão

Esse caso destaca o valor da manutenção prescritiva em relação à manutenção reativa. Se as operações dependessem apenas de alarmes SCADA (configurados a 55°C/65°C), a falha teria progredido silenciosamente até uma falha ou desligamento forçado. A Delfos antecipou o cenário crítico em meses (começando com o alerta em agosto), permitindo o controle da degradação, estendendo a vida útil do componente danificado por meio da lubrificação e garantindo a disponibilidade dos ativos até o reparo definitivo.

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Dados-chave

• Redução de temperatura de 4,5°C após a ação de mitigação guiada por dados;
• ~ 50° C foi o pico identificado preventivamente (longe da viagem de 65° C, mas ainda indicativo de falha);
• Diagnóstico preciso: Danos no circuito externo identificados sem a necessidade de desmontagem prévia;
• Prevenção de perdas financeiras: Como referência, em um caso comparável em que a turbina não recebeu a mesma atenção de mitigação, a perda associada à substituição do rolamento do LSS foi de aproximadamente 3.300 MWh. Considerando um preço médio de energia de cerca de R$ 200/MWh (que pode variar de acordo com o contrato), isso representa cerca de R$ 660.000;
• 3 meses de prazo de entrega: Do primeiro sinal preditivo (agosto) ao pico crítico (novembro), o sistema monitorou a evolução da falha.

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