El Curso de Mantenimiento Predictivo en Turbinas proporciona una formación exhaustiva en las técnicas esenciales para la inspección y análisis del estado de turbinas, utilizando análisis de vibraciones, termografía, análisis de aceite y otras metodologías avanzadas. El curso se enfoca en la detección temprana de fallas, optimización de la programación de mantenimiento y la reducción de costos operativos mediante la aplicación de herramientas y software especializados.
Los participantes obtienen experiencia práctica en la interpretación de datos, la identificación de patrones anómalos y la formulación de recomendaciones para la preservación de la integridad de la turbina y la maximización de la disponibilidad del equipo. Este programa prepara a profesionales para roles como técnicos de mantenimiento predictivo, analistas de vibraciones e ingenieros de confiabilidad, con el objetivo de mejorar la eficiencia y seguridad en el sector energético e industrial.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): mantenimiento predictivo, turbinas, análisis de vibraciones, termografía, análisis de aceite, detección de fallas, integridad de la turbina.
275 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
5. Estrategias de Monitoreo y Preservación de Turbinas
6. Técnicas Predictivas y Evaluación de la Integridad en Turbinas
Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
1.1 Fundamentos del Diagnóstico Avanzado en Turbinas: Principios y Tecnologías.
1.2 Técnicas de Detección Temprana de Fallos: Análisis de Datos y Tendencias.
1.3 Optimización del Rendimiento: Ajuste de Parámetros y Curvas de Desempeño.
1.4 Análisis de Vibraciones: Interpretación y Diagnóstico de Anomalías.
1.5 Termografía: Identificación de Puntos Calientes y Pérdidas de Eficiencia.
1.6 Pruebas No Destructivas (END): Aplicaciones y Resultados en Turbinas.
1.7 Sistemas de Monitoreo Remoto y Recolección de Datos: Implementación y Análisis.
1.8 Software y Herramientas de Diagnóstico: Uso y Aplicaciones Prácticas.
1.9 Estudios de Caso: Diagnóstico y Optimización en Diferentes Tipos de Turbinas.
1.10 Mejora Continua: Estrategias para la Optimización Sostenible del Rendimiento.
2.2 Modelado y simulación de fallas en turbinas
2.2 Técnicas de análisis de datos para predicción de fallas
2.3 Sensores y sistemas de monitoreo en turbinas
2.4 Análisis de aceite y detección temprana de fallas
2.5 Análisis de causa raíz (ACR) en fallas de turbinas
2.6 Metodologías de evaluación de riesgos en turbinas
2.7 Software y herramientas de análisis predictivo
2.8 Aplicación de inteligencia artificial en la predicción de fallas
2.9 Estrategias de mitigación de fallas predictivas
2.20 Casos de estudio: Análisis predictivo de fallas en turbinas específicas
3.3 Fundamentos del Diagnóstico Avanzado de Turbinas
3.2 Técnicas de Análisis de Datos y Señales
3.3 Optimización de la Combustión y Eficiencia Térmica
3.4 Evaluación de Componentes Críticos y Desgaste
3.5 Sistemas de Monitoreo y Registro de Datos
3.6 Herramientas de Simulación y Modelado de Rendimiento
3.7 Interpretación de Resultados y Toma de Decisiones
3.8 Análisis de Fallas y Recomendaciones de Mejora
3.9 Estudios de Caso: Diagnóstico de Fallas Comunes
3.30 Implementación de Estrategias de Optimización
2.3 Modelado de Fallas en Turbinas
2.2 Técnicas de Análisis de Vibraciones Avanzado
2.3 Termografía Aplicada a Turbinas
2.4 Análisis de Aceite y Lubricación
2.5 Análisis de Tendencias y Pronóstico de Fallas
2.6 Análisis de la Eficiencia Energética y el Rendimiento
2.7 Optimización de los Parámetros Operacionales
2.8 Estrategias de Mitigación de Fallas y Mantenimiento Predictivo
2.9 Estudios de Caso: Análisis de Fallas Comunes y Soluciones
2.30 Desarrollo de un Programa de Mantenimiento Predictivo
3.3 Fundamentos de Vibraciones en Turbinas
3.2 Análisis de Vibraciones: Técnicas y Equipos
3.3 Termografía: Principios y Aplicaciones en Turbinas
3.4 Análisis de Espectros y Formas de Onda
3.5 Detección de Fallas Mediante Vibraciones y Termografía
3.6 Evaluación de Desalineaciones y Desbalanceos
3.7 Análisis de Datos y Generación de Informes
3.8 Estudios de Caso: Identificación y Solución de Problemas
3.9 Aplicación de Software de Análisis de Vibraciones
3.30 Implementación de un Programa de Monitoreo de Vibraciones y Termografía
4.3 Evaluación del Estado Actual de la Turbina
4.2 Metodologías de Análisis de Fallas (Root Cause Analysis)
4.3 Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs)
4.4 Estrategias de Mejora Continua (Lean, Six Sigma)
4.5 Optimización del Rendimiento y Eficiencia
4.6 Análisis Costo-Beneficio de las Mejoras
4.7 Implementación de Cambios y Seguimiento
4.8 Evaluación del Impacto de las Mejoras
4.9 Estudios de Caso: Implementación de Mejoras Exitosas
4.30 Desarrollo de un Plan de Mejora Continua
5.3 Sistemas de Monitoreo Remoto y Local
5.2 Sensores y Transductores en Turbinas
5.3 Análisis de Datos en Tiempo Real
5.4 Estrategias de Preservación y Protección
5.5 Lubricación y Sistemas de Enfriamiento
5.6 Protección Contra la Corrosión y Erosión
5.7 Mantenimiento Preventivo y Correctivo
5.8 Gestión de Repuestos y Almacenamiento
5.9 Estudios de Caso: Implementación de Estrategias de Monitoreo y Preservación
5.30 Desarrollo de un Plan de Monitoreo y Preservación
6.3 Técnicas No Destructivas (NDT) en Turbinas
6.2 Inspección Visual Remota (RVI)
6.3 Ensayos de Ultrasonido (UT) y Radiografía (RT)
6.4 Análisis de Aceite y Lubricación
6.5 Evaluación de la Integridad Estructural
6.6 Análisis de Fatiga y Vida Residual
6.7 Técnicas de Reparación y Refuerzo
6.8 Desarrollo de un Plan de Inspección
6.9 Estudios de Caso: Aplicación de Técnicas Predictivas
6.30 Estimación de la Vida Útil y Planificación del Mantenimiento
7.3 Mecanismos de Falla en Turbinas
7.2 Análisis de Fallas (Root Cause Analysis)
7.3 Estrategias de Mitigación de Fallas
7.4 Análisis de Riesgos y Fallas
7.5 Mantenimiento Basado en la Condición (CBM)
7.6 Programas de Mantenimiento Predictivo
7.7 Modelado de Fallas y Simulación
7.8 Implementación de un Plan de Mitigación
7.9 Estudios de Caso: Análisis de Fallas y Soluciones
7.30 Desarrollo de un Plan de Mitigación de Fallas
8.3 Principios del Mantenimiento Predictivo
8.2 Análisis de Datos y Tendencias
8.3 Optimización de Intervalos de Mantenimiento
8.4 Extensión de la Vida Útil de los Componentes
8.5 Estrategias de Mantenimiento Basado en la Condición (CBM)
8.6 Gestión de Activos y Programación de Mantenimiento
8.7 Evaluación de Costos del Ciclo de Vida
8.8 Implementación de un Programa de Mantenimiento Optimizado
8.9 Estudios de Caso: Optimización del Mantenimiento en Turbinas
8.30 Desarrollo de un Plan de Optimización del Mantenimiento
4.4 Evaluación de Rendimiento y Eficiencia: Métodos avanzados para evaluar la performance general de la turbina.
4.2 Análisis de Datos y Tendencias: Uso de software para el análisis de datos recopilados de las turbinas y la detección de tendencias anómalas.
4.3 Optimización de la Operación: Ajustes y modificaciones operativas para mejorar la eficiencia y reducir el desgaste.
4.4 Evaluación de Componentes Críticos: Revisión detallada de componentes clave, incluyendo rodamientos, álabes y sellos.
4.5 Diseño para la Confiabilidad y Mantenibilidad: Implementación de estrategias para facilitar el mantenimiento y extender la vida útil.
4.6 Estrategias de Mantenimiento Basadas en la Condición: Uso de datos de monitoreo para programar mantenimientos preventivos.
4.7 Análisis de Costo-Beneficio: Evaluación económica de las mejoras implementadas.
4.8 Documentación y Procedimientos: Creación y actualización de documentación y procedimientos para garantizar la consistencia y eficiencia.
4.9 Identificación y Mitigación de Riesgos: Evaluación de los riesgos asociados con el funcionamiento de la turbina.
4.40 Implementación de un Sistema de Mejora Continua: Establecimiento de un ciclo de mejora continua para optimizar el rendimiento.
5.5 Sistemas de Monitoreo en Tiempo Real de Turbinas
5.5 Métodos de Preservación y Protección Anticorrosión
5.3 Análisis de Aceites y Lubricantes para Optimizar la Vida Útil
5.4 Estrategias de Filtración y Purificación de Combustible
5.5 Control de la Calidad del Agua de Enfriamiento
5.6 Inspección y Mantenimiento de Componentes Críticos
5.7 Gestión de Alarmas y Notificaciones Predictivas
5.8 Procedimientos de Arranque y Parada Optimizados
5.9 Almacenamiento y Manejo Seguro de Repuestos
5.50 Documentación y Control de Cambios en el Mantenimiento
6.6 Detección temprana de fallos: Análisis de tendencias y datos históricos.
6.2 Técnicas no destructivas (NDT) en turbinas: Ultrasonido, radiografía, etc.
6.3 Análisis de aceite y partículas: Indicadores clave de desgaste y contaminación.
6.4 Inspección visual avanzada: Borescopia y otros métodos de inspección remota.
6.5 Análisis de vibraciones: Interpretación de espectros y diagnóstico de problemas.
6.6 Termografía: Identificación de puntos calientes y problemas de aislamiento.
6.7 Pruebas de integridad estructural: Análisis de tensiones y deformaciones.
6.8 Evaluación de la vida útil restante (RUL): Modelado y simulación.
6.9 Planificación de mantenimiento predictivo basada en la condición.
6.60 Estudios de caso: Aplicación práctica de las técnicas predictivas.
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
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