Contexte et enjeux
Ce client est un groupe leader dans le secteur du nucléaire. Au sein de l’une de ses centrales nucléaires, des dégrilleurs hydrauliques à eau ont été installés pour nettoyer des grilles en station de pompage où l’eau de mer est captée.
Les dégrilleurs alimentent les pompes CRF (circuit refroidissement secondaire) et les pompes SEC (circuit eau brute secouru - froid primaire). Ces dégrilleurs nouvelle génération, plus propres, ont été mis en service récemment, mais le client ne dispose pas de retour d’expérience quant à leur fonctionnement.
Le client a donc souhaité mettre en place une surveillance de ces dégrilleurs pour suivre les mouvements et détecter les anomalies, afin de lisser les opérations de maintenance et s’assurer de l’efficacité opérationnelle et du bon vieillissement de ces installations. Ces anomalies peuvent être : non basculement de la benne, course mal effectuée, vibration lors des mouvements, blocage lors du mouvement, surchauffe moteur, dégrilleur à l’arrêt, absence de tension au niveau du moteur, etc.
Ce client a donc fait appel à Assystem pour la conception et mise en œuvre d’une solution de data science de maintenance prédictive intégrant de l’Intelligence Artificielle pour tracer et suivre l’activité des dégrilleurs et ainsi anticiper les opérations de maintenance.
Missions
- Conception et installation d’une chaîne d’acquisition (capteurs) autonome énergétiquement qui enregistre la position (triaxiale) des dégrilleurs toutes les secondes (vitesse du mouvement de la benne d’environ 5 cm.s-1).
- Récupération automatique des données et transmission vers le serveur client.
- Traitement et mise en forme des données, en intégrant les données météorologiques, marées et toute autre donnée de maintenance, sur la plateforme de Big Data Saagie :
- Mise en place d’une procédure de détection d’anomalies et de diagnostics de défaillances.
- Création et mise à jour d’une IHM de suivi du fonctionnement et de l’état de santé du système.
- Création d’un module de préconisation grâce à l’Intelligence Artificielle prenant en compte les résultats de fonctionnement du modèle de prédiction. L’IA permet en effet de prédire les défaillances en prenant en compte plusieurs sources de données.
- Envoi par e-mail au client d’un rapport de synthèse quotidien et des préconisations.
Bénéfices clients
- Optimisation des actions de maintenance et prédictibilité des opérations.
- Rapidité de récupération des informations concernant l’activité et les besoins de maintenance des dégrilleurs grâce aux transmissions en temps réel.
- Solution transposable sur d’autres dégrilleurs de centrales nucléaires, en bord de mer ou de fleuve, ou d’autres matériels (pompes, tuyauteries, moteurs).
- Facilité d’installation des capteurs et des interfaces avec les dégrilleurs grâce au caractère non intrusif de l’équipement et sans câblage.
- Optimisation du temps nécessaire aux opérations de maintenance grâce à la suppression des phases de requalification de matériel.
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