Metodologia para predizer falhas em motores de combustão interna partir de análises de óleo lubrificante
A presente pesquisa dedica-se a propor uma metodologia para predizer falhas em motores de combustão interna a partir de análises de óleo lubrificante de uma população de ativos. Para tal, analisou os resultados obtidos das análises de óleos lubrificantes aplicados em motores a combustão do ciclo Die...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI) |
| Repositorio: | Repositório do Conhecimento Institucional do Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.fei.edu.br:FEI/5846 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/5846 https://doi.org/10.31414/EM.2025.D.132828 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Manutenção preditiva Motores a combustão Análise de óleo lubrificante Silício Ferro TBN Regressão Tribologia Predictive maintenance Combustion engines Oil analysis Silicon Iron Regression Tribology |
| Sumario: | A presente pesquisa dedica-se a propor uma metodologia para predizer falhas em motores de combustão interna a partir de análises de óleo lubrificante de uma população de ativos. Para tal, analisou os resultados obtidos das análises de óleos lubrificantes aplicados em motores a combustão do ciclo Diesel, utilizados em equipamentos do agronegócio brasileiro. Por meio de técnicas estatísticas, buscou-se identificar fatores que podem levar à falha ou quebra desses motores. Foram avaliados 2.513 resultados de amostras de óleo lubrificante aplicados em motores a combustão de ciclo Diesel, os quais foram fornecidos por um laboratório especializado. As amostras foram coletadas em 15 localidades distintas, entre os anos de 2020 e 2022, abrangendo cinco modelos de equipamentos e diversos fabricantes de óleo lubrificante. Durante o estudo, foram empregadas ferramentas estatísticas desenvolvidas com o programa computacional Minitab, como correlogramas, regressões e gráficos de dispersão, com o objetivo de avaliar fatores de desgaste e propor medidas de contenção. A análise demonstrou que variáveis como a viscosidade do óleo, o teor de silício e o TBN (Número Básico Total) exercem impacto significativo sobre o desgaste dos motores. Com base nos resultados obtidos, foram recomendadas ações de contenção, como a revisão dos sistemas de admissão de ar, a implementação de rotinas mais eficientes de troca de óleo, entre outras medidas. Esta pesquisa enfatiza a importância da análise de óleo como ferramenta preditiva para a manutenção de motores. A partir da metodologia de análise da população de equipamentos, foram averiguados os principais fatores de possíveis causas de falhas e a proposição de ações preventivas |
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