Metodologia para predizer falhas em motores de combustão interna partir de análises de óleo lubrificante - Marini, Luka Aurora Buzato (2025)
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