Problemstellung
Um die Vermischung von Trinkwasser und Grubenwasser zu vermeiden, pumpt die RAG Grubenwässer ab, reinigt diese und führt sie dem Rhein bzw. der Ruhr zu. Hierzu setzt die RAG rund ein Dutzend Grubenwasserpumpen mit Leistungen im Megawatt-Bereich ein. Eine Wartung der in bis zu 3 km Tiefe versenkten Pumpen geht mit großem Zeit- und Planungsaufwand einher. Ziel des Projektes war es, zu evaluieren, ob Motorstromsignatur-Analysen dabei unterstützen können, Wartungszyklen zu verlängern. Dazu wurde experimentell die Grubenwasserpumpe am Schacht Friedlicher Nachbar untersucht.
Lösungsansatz
Eine Beobachtung der von der Pumpe aufgenommenen Leistung stellt eine repräsentative Messung für die Qualität des Motorlaufes dar. Eine besondere Schwierigkeit im vorliegenden Fall ergibt sich aus den hohen Spannungen und Strömen, welche besondere Messtechnik notwendig machen. Hierzu wurde ein Konzept entwickelt, welches eine nachträgliche Synchronisation unterschiedlicher Messgeräte ermöglicht.
Implementierung
Wie hier graphisch dargestellt, wurden zwei USB-Geräte genutzt, um experimentelle Daten aufzuzeichnen.
Dabei kam ein Labor-Spannungs-Digitizer der Firma Pico-Technologies zum Einsatz, um mit Hilfe von 1.000/1 Spannungsteilern die 10kV Versorgungsspannung der Pumpen zu monitoren, sowie drei Rogowski-Spulen, welche über eigens hierfür entwickelte Verstärkerschaltungen mit Auto-Intern OmnnI-Scopes aufgezeichnet wurden.
Die Datenauswertung fand im weiteren Verlauf im Büro statt.
Ergebnisse
Sogar bei den hohen Strömen und Spannungen der Grubenwasserpumpen konnten Vibrationen der Pumpe und nicht-sinusförmige Anregungen direkt gemessen werden.
Die dargestellte DQ-Transformation zeigt die Asymmetrie des verwendeten Motors.
Es konnte der Beweis erbracht werden, dass die Qualität des Motorrundlaufs mit Hilfe von Auto-Intern Messtechnik evaluiert werden kann.
Das Projekt befindet sich in der Planungsphase für eine Fortführung mit mehreren Pumpen.
Die hier dargelegte Case-Study ist Eigentum der Auto-Intern GmbH.
Alle enthaltenen Informationen sind zur Veröffentlichung der jeweiligen Kunden freigegeben worden.
Bei Fragen zum Inhalt wenden Sie sich an Herrn Stephan Bökelmann – sb@gruppe.ai