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Gestión Avanzada del Desgaste en Turbomáquinas:

Diagnóstico, Mitigación y Modelos Predictivos con IA para Alto Rendimiento

Duración: 16 horas
Facilitador: Maurizio Edwards -

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Duración:

16 horas

Fecha:

Curso aún no programado en modalidad abierta

Facilitador :

Maurizio Edwards

- Código Curso (interno): 875

Folleto descriptor del curso:

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Programa del Curso Gestión Avanzada del Desgaste en Turbomáquinas:

Presentación

Las turbomáquinas —compresores, bombas, turbinas de gas y vapor, ventiladores industriales y equipos rotativos de alta energía— son activos críticos cuya degradación impacta directamente la continuidad operacional, los costos de mantenimiento y la confiabilidad de la planta. El desgaste en estos equipos se produce por factores mecánicos, tribológicos, y operacionales, y su comprensión es esencial para operar con alto rendimiento y mínima indisponibilidad.
 
La estrategia que marca la diferencia en la operación moderna de turbomáquinas es la intervención basada en datos. Hoy, reparar rápido o a bajo costo ya no es suficiente. El verdadero valor reside en comprender por qué y cómo evoluciona el deterioro, y determinar el momento óptimo para intervenirlos. Este enfoque predictivo exige interpretar señales tempranas y justificar las detenciones programadas con criterios técnicos sólidos, no con urgencias, maximizando así la disponibilidad y asegurando una operación más segura y eficiente.
 
Este curso especializado ofrece una visión integral y aplicada sobre los mecanismos de desgaste en componentes clave. Combina fundamentos tribológicos, análisis de falla, monitoreo de condición y estrategias predictivas con modelos avanzados apoyados por Inteligencia Artificial (IA). La IA permite integrar grandes volúmenes de datos (vibraciones, temperaturas, presiones, lubricación, etc.) para generar diagnósticos tempranos y estimaciones confiables de vida remanente (RUL), potenciando la toma de decisiones críticas sobre la intervención y el control del activo.

Objetivo general de aprendizaje

Al finalizar el curso, el participante será capaz de diagnosticar, controlar y mitigar los mecanismos de desgaste en turbomáquinas críticas,
aplicando técnicas avanzadas de análisis, monitoreo, estrategias predictivas y herramientas basadas en Inteligencia Artificial para maximizar la confiabilidad, disponibilidad y eficiencia operacional.

Objetivos específicos de aprendizaje

  • Comprender la clasificación, componentes y principios operativos de las turbomáquinas, así como los fundamentos tribológicos que
    influyen en el desgaste.
  • Identificar y caracterizar los principales mecanismos de desgaste (abrasión, erosión, cavitación, corrosión, fatiga, fretting) y su impacto en la vida útil de los equipos.
  • Aplicar técnicas avanzadas de diagnóstico basadas en vibraciones, análisis de lubricantes, termografía e inspecciones para detectar modos de degradación y causas raíz.
  • Diseñar e implementar estrategias de mitigación y control del desgaste mediante optimización de lubricación, selección de materiales, recubrimientos y ajustes operativos.
  • Aplicar modelos de degradación, análisis de criticidad y costos para definir ventanas óptimas de intervención, reducir el impacto del desgaste y asegurar la confiabilidad mediante estrategias de mantenimiento predictivo alineadas con UNE_EN_16646 e ISO 55000.
  • Interpretar y utilizar modelos basados en Inteligencia Artificial para diagnóstico, estimación de vida residual (RUL), análisis de riesgo y propuestas de mejora en la gestión del mantenimiento.

Dirigido a

Profesionales y empresas

  • Ingenieros de mantenimiento y confiabilidad
  • Especialistas en turbomáquinas y otros equipos rotativos de alta energía
  • Técnicos en mantenimiento predictivo y análisis de condición
  • Supervisores y operadores de plantas industriales
  • Profesionales responsables de la gestión de activos y optimización de la disponibilidad operacional
  • Profesionales interesados en integrar modelos predictivos basados en IA para optimizar la confiabilidad de equipos rotativos

Incluye - Recibirás

  • Acceso exclusivo al Aula Virtual.
  • Presentación del curso en formato PDF.
  • Material complementario descargable para reforzar el aprendizaje.
  • Evaluación final para medir conocimientos adquiridos.
  • Asistencia: 75% para Certificación.
  • Encuesta de satisfacción, contribuyendo a la mejora continua.
  • Certificado de participación y/o aprobación, según nuestra política de certificación.
  • Acceso a un 50% de las grabaciones, de acuerdo con nuestra política de acceso a grabaciones.
  • Para cursos in-Company: Reunión con el Relator incluido en la propuesta de cotización. Costo cero.

Programa del Curso

1. Fundamentos de Turbomáquinas y Tribología Aplicada

  • Introducción a turbomáquinas: clasificación, componentes y principios aerodinámicos/hidráulicos.
  • Tipos de esfuerzos y cargas dominantes: torsión, flexión, impacto, vibración, cavitación y fatiga térmica.
  • Principios tribológicos aplicados: fricción, desgaste, lubricación y regímenes de operación (Hidrodinámico, Mixto, Límite).
  • Parámetros claves: λ-ratio, hmin, viscosidad, espesor de película y rugosidad.
  • Materiales típicos en turbomáquinas: aceros martensíticos, austeníticos, Inconel, Stellite, recubrimientos cerámicos.
  • Influencia del diseño y las condiciones operativas en el desgaste.

2. Mecanismos de Desgaste en Turbomáquinas

  • Abrasión: partículas sólidas, contaminación en lubricantes, interacción álabe–fluido.
  • Erosión: partículas en suspensión, gotículas, velocidades críticas.
  • Cavitación: nucleación, colapso, daño por micro impacto y mitigaciones.
  • Corrosión y corrosión-erosión en ambientes húmedos y/o con gases agresivos.
  • Fatiga térmica y mecánica: ciclos de arranque/parada, creep, tensiones locales.
  • Fretting y galling en interfaces de sujeción, acoples y espigas.
  • Desgaste por lubricación límite en cojinetes, sellos y rodamientos.
  • Matriz de severidad del desgaste por zona del equipo.
  • Casos reales por tipo de turbomáquina.

3. Diagnóstico Avanzado de Desgaste

  • Diagnóstico basado en vibraciones
    • Análisis espectral, cascada, órbitas y bode plots.
    • Identificación de holguras, desbalance, resonancias, roce (rub), rodamientos y defectos en ejes.
  • Análisis de lubricantes y tribología forense
    • ISO 4406, conteo de partículas, ferrografía, PQ Index.
    • FTIR (oxidados, nitración, hollín), ASTM D7843 (MPC para varnish).
    • Viscosidad, TAN/TBN, aditivos, dilución de combustible, agua y hollín.
    • Detección de modos de desgaste por firmas tribológicas.
  • Termografía infrarroja
    • Patrones térmicos anómalos: rozamientos, pérdidas de lubricación, bloqueos.
  • Inspecciones visuales y boroscópicas
    • Identificación de patrones típicos de erosión, cavitación, grietas y corrosión.
  • Integración diagnóstica
    • Relación entre condición, causa raíz y estrategias de respuesta.
    • Construcción de árbol lógico para diagnóstico en turbomáquinas.

4. Mitigación, Control y Mejora de la Condición Operacional

  • Optimización de lubricación: viscosidad adecuada, cargas, temperaturas, aditivos.
  • Control de contaminación (ingreso de sólidos, humedad, gases).
  • Recubrimientos anti-erosión y anti-cavitación: HVOF, hardfacing, cerámicos.
  • Selección de materiales resistentes según modo de desgaste.
  • Control operacional:
    • RPM, caudal, pulsaciones, temperatura, NPSH, curvas de operación.
    • Minimización de surge y stall en compresores.
  • Estrategias de mitigación para:
    • Sellos mecánicos
    • Cojinetes hidrodinámicos
    • Rotores y álabes
    • Sistemas de lubricación
  • Implementación de acciones proactivas y predictivas (RCM, FMEA, CBM).

5. Gestión del Riesgo y Toma de Decisiones en Mantenimiento

  • Priorización de fallas según criticidad operacional (IEC 60812 / NPR).
  • Matrices de severidad del desgaste.
  • Modelos de degradación: Weibull, D(t), tasas de desgaste y curvas de riesgo.
  • Ventanas de intervención óptima (TOI).
  • Costos asociados al desgaste:
    • Ineficiencias
    • Paradas no programadas
    • Costos LCC
  • Integración con UNE_EN_16646, ISO 55000 y estrategias de confiabilidad global.

6. Inteligencia Artificial y Modelado Predictivo

  • Modelos de diagnostico
  • Modelos de deterioro, D(t)
  • Modelos de riesgo, RTi
  • Modelos de severidad, S(t)
  • Modelos de determinación vida utilizada, VU y vida residual, RUL
  • Propuestas de mejora o hallazgos

Mayor detalle de los contenidos de este curso:

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Acerca del Facilitador

Maurizio Edwards

Maurizio Edwards

  • Ingeniero Civil en Mecánica
  • Licenciado en Ciencias de la Ingeniería
  • Magíster en Gestión de Activos y Mantenimiento
  • Diplomado en Corrosión y Selección de Materiales
  • Postitulo en Corrosión y Selección de Materiales
  • Experto en Soldadura de Mantenimiento
  • Consultor en Gestión de Activos y Mantenimiento.
  • Asesor en Confiabilidad Operacional, Vulnerabilidad Técnica, Riesgo técnico
  • Candidato a Doctor en Ciencias e Ingeniería de Materiales
  • Profesor en cátedras de Mantenimiento, Maquinas & Equipos, Ingeniería de la soldadura, UTFSM, USACH, UTEM.
  • 21 años en la industria de generación de energía eléctrica, CHILGENER, AES Gener, Guacolda, Norgener
Maurizio Edwards

Maurizio Edwards

Ingeniero Civil en Mecánica, Licenciado en Ciencias de la Ingeniería, Magíster en Gestión de Activos y Mantenimiento