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L’équipe Data Science de Poclain améliore les performances des machines de forage Drillto

Drillto, un fabricant chinois de machines de forage utilisant des moteurs Poclain, cherchait à réduire les vibrations et les bruits apparaissant lors des changements de vitesse et au démarrage du moteur. L’entreprise s’est tournée vers l’équipe Data Science & IoT de Poclain.
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Drill

Dans un contexte où le dimensionnement des composants et l’efficacité énergétique font l’objet d’une attention particulière, équiper la transmission d’une machine de capteurs afin d’analyser son fonctionnement interne peut être une véritable révélation. Drillto, un fabricant chinois de machines de forage horizontal dirigé utilisant des moteurs Poclain, cherchait à réduire les vibrations et les bruits apparaissant lors des changements de vitesse et au démarrage du moteur. L’entreprise s’est tournée vers l’équipe Data Science & IoT de Poclain et les résultats ont été remarquables.

Plongée au cœur des spécificités du forage horizontal dirigé

Drillto 42T

En tant que spécialiste, Drillto le sait : le forage horizontal dirigé est une application particulièrement exigeante. Chaque phase de poussée/tirage (pull-back) et serrage/desserrage des tiges sollicite différemment les moteurs de la tête de forage.

Fort de 25 ans d’expertise dans les technologies sans tranchée et d’une gamme de machines allant de 6 à 1 200 tonnes, le constructeur OEM a intégré des centaines de moteurs Poclain dans ses têtes de forage.

Afin d’optimiser la transmission de puissance de ses équipements, Drillto a choisi d’instrumenter l’une de ses machines, la ZT42, équipée de moteurs MHP 13 à deux vitesses pour la rotation de la tête de forage.

Afin de garantir un diagnostic précis et complet, des capteurs de vitesse, de température, de pression et de position ont été installés à des points stratégiques de la machine, ainsi qu’une databox dédiée chargée de collecter les données et de les transmettre en temps réel à l’équipe Data Science de Poclain.

 

MHP13 motor

Des problèmes insoupçonnés révélés

Les données ont été collectées pendant trois mois, puis organisées avant d’être analysées pour identifier des schémas propres à chaque phase de forage. L’analyse menée par l’équipe Data Science a révélé la présence de pics de pression et de température lorsque la machine fonctionnait dans des conditions extrêmes.

Fort de ces enseignements, l’équipe Data Science de Poclain a pu identifier la cause principale des vibrations et du bruit. Ces découvertes permettent désormais à Drillto de régl­er avec précision ses composants de transmission, améliorant ainsi l’efficacité et réduisant l’empreinte carbone de la foreuse. 

Pour en savoir plus, contactez-nous.

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