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Información del artículo

Efficiency monitoring of a cooling water pump based on machine learning techniques

M. Casero, M.A. Sanz-Bobi, F.J. Bellido-López, A. Muñoz, D. González-Calvo, T. Álvarez Tejedor

International Journal of Prognostics and Health Management Vol. 16, nº. 1, pp. 1 - 6

Resumen:

This paper presents a method for efficiency monitoring of two circulating water pumps working in a combined cycle power plant for cooling the steam coming from a water-steam turbine. The method is based on monitoring the performance of the pumps over time using machine learning techniques that try to discover patterns in the data observed from the pumps. This permits the maintenance staff to assess the possible degradation of the pumps and evaluate the effect of the corrective and preventive maintenance implemented.  Some examples of real cases will be presented in the paper to illustrate the method proposed.


Resumen divulgativo:

Método para monitorizar la eficiencia de dos bombas de agua de circulación de una central de ciclo combinado para enfriar el vapor procedente de una turbina de agua-vapor. Se basa en el seguimiento del rendimiento de las bombas a lo largo del tiempo mediante técnicas de ML. Permiten descubrir patrones en los datos observados de las bombas que son útiles para planificar  mantenimiento.


Palabras Clave: machine learning, health condition, cooling water pump, efficiency degradation


Índice de impacto JCR y cuartil WoS: 1,400 - Q2 (2023)

Referencia DOI: DOI icon https://doi.org/10.36001/ijphm.2025.v16i1.4160

Publicado en papel: Diciembre 2024.

Publicado on-line: Enero 2025.



Cita:
M. Casero, M.A. Sanz-Bobi, F.J. Bellido-López, A. Muñoz, D. González-Calvo, T. Álvarez Tejedor, Efficiency monitoring of a cooling water pump based on machine learning techniques. International Journal of Prognostics and Health Management. Vol. 16, nº. 1, pp. 1 - 6, Diciembre 2024. [Online: Enero 2025]


    Líneas de investigación:
  • Industria conectada: análisis del ciclo de vida y gestión de activos
  • Industria conectada: mantenimiento, fiabilidad y diagnostico con auto-aprendizaje
  • Análisis de datos