Giacore Software

Cloud

Velocidad

Jerarquia

Facilidad de uso

Seguridad

Almacenamiento

Enfoque al dato

Multiusuario

Escalabilidad

Persistencia

Disponibilidad

GiacoreMódulos

GIAcore es una plataforma informática que implementa tecnologías de cuarta generación para incrementar la eficiencia en la gestión de integridad de activos a partir de capacidad de análisis, centralización y confibailidad de la información.

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Modelamiento 3D & Georeferenciación

  • Resultados de análisis de riesgo.
  • Resultados de análisis de Integridad.
  • Modelos de CADWorx, AutoCAD Plant 3D, Plant Manager.
  • Georreferenciación de Activos.

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Programación de trabajos

Permite descargar el alcance del trabajo de inspección, proporcionando los procedimientos, planos del equipo, fotografías y descripciones de puntos para monitoreo en plantas, refinerías y oleoductos.

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Corrosión Externa

Sistemas de protección catódica.
Técnicas evaluación directa:

  • CIPS;
  • DCVC;
  • ACVG;
  • PCM)
  • ECDA I-IV

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Análisis de falla

  • Análisis de causa raíz
  • FMA
  • HAZOP
  • What if

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Corrosión Interna

  • Clasificación tendencia corrosiva en fluidos
  • Modelos de predicción de corrosión
  • Modelos de erosión
  • ICDA

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Confiabilidad de activos rotativos

RCM

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Evaluación de integridad mecánica de plantas y refinería

  • API 510
  • Válvulas de seguridad y alivio
  • Fitness for service

assestment

Pipeline assestment

ILI , Programación de anomalías (bloques óptimos) Emparejamiento ,Tasas de corrosión, Tablero de control y entorno geográfico, Fitness for Service, Bending STRAIN, Análisis de abolladuras, Análisis de grietas

Levantamiento_datos

Levantamiento de datos en tiempo real (app)

Funcionalidad móvil para la inspección de los activos en ubicaciones remotas, tanto en modo en línea como fuera de línea, permite el chat y cargue de archivos de audio y speech to text

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Valoración de riesgo

  • API 580/581
  • API 1160
  • ASMB31.8S
  • NORSOK D-010 & ISO 16530-2

Modelo de Gestión de Integridad de Activos en GIAcore

GiacoreTecnologías

Tecnologías Javascript para el desarrollo

Tecnologías Google Cloud Platform para la infraestructura

Para solicitar cotización de cualquier módulo de GIAcore diligencie el formulario, nuestros expertos se pondrán en contacto a la mayor brevedad.

    Seleccione los Módulos de su interés

    (Debe seleccionar mínimo un módulo)

    Valoración de Integridad Mecánica Valoración del RiesgoGestión de la Corrosión ExternaGestión de la Corrosión Interna
    Pipeline AssestmentLevantamiento de Datos en Tiempo RealModelamiento 3D y GeoreferenciaciónProgramación de Trabajos

    Módulo RBI y valoración de riesgo en ductos

    API 581

    Cobija los sistemas de tuberías, recipientes a presión, tanques de almacenamiento, dispositivos de alivio de presión (PRD) y tubos de intercambiadores de calor.

    API1160:

    Cobija la operación de tuberías de transporte de líquidos peligrosos.

    ASME B31.8S:

    Cobija la operación de tuberías de transporte de gas.

    NORSOK D-010 & ISO 16530-2:

    Cobija la operación de tuberías de transporte de gas.

    GiacoreMódulo Captura de datos en línea y valoración en campo

    Recolección de data persistente en campo

    Valoración de anomalías en campo

    Programación de trabajos

    GiacoreMódulos en desarrollo

    La base de datos geográfica busca integrar en una sola plataforma y en una sola base de datos, toda la información necesaria para una gestión de activos integral. El análisis de datos por capa contempla integrar entornos urbanos, hidrografía, elevaciones, así como otra información del entorno de los activos, para fusionarla con la información de los resultados de los análisis de integridad, análisis de riesgos, análisis de integridad y de inspecciones ILI, así como planes de atención. Esto permitirá tener una visión completa a nuestros usuarios para la adecuada toma de decisiones.

    La base de datos integrada de los resultados de los análisis de integridad y RBI realizados con GiaCore, permitirá junto a la información de las principales características de los activos, tener información disponible para la aplicación de machine learning. Esto permitirá identificar fenómenos de deterioro que se estén presentando en los activos, extrapolarlo a otros activos para identificar si ese mismo fenómeno se esta presentando y mejorar el algoritmo a medida que se recopila mas información y se integran mas variables.

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