El Observer-i es un detector ultrasónico de fugas de gas (UGLD, Ultrasonic Gas Leak Detector) diseñado para la detección temprana de pérdidas de gases presurizados en instalaciones industriales, tanto terrestres como offshore.
A diferencia de los detectores convencionales de gases por punto o por barrera infrarroja, detecta el sonido ultrasónico generado por una fuga de gas a presión, sin necesidad de que el gas alcance físicamente el sensor.
Principio de Funcionamiento
Las fugas de gases presurizados generan ruido acústico de banda ancha que incluye frecuencias audibles y ultrasónicas.
El detector emplea tecnología acústica basada en micrófonos para identificar las emisiones sonoras características producidas por:
- Gas natural.
- Hidrocarburos.
- Gases comprimidos o presurizados.
La detección se realiza mediante el análisis de la energía acústica emitida por la fuga y no por la concentración de gas presente en el aire.
Ventajas Operativas
Detección en la Etapa Inicial de la Fuga
- Respuesta inmediata al inicio de una fuga.
- No requiere acumulación de gas.
- No depende de la formación de una nube de gas.
- Permite detectar pérdidas antes del desarrollo de eventos mayores.
Independencia de las Condiciones Ambientales
La capacidad de detección no se ve afectada por:
- Dirección del viento.
- Dilución del gas.
- Movimiento de la nube gaseosa.
- Trayectoria de la fuga.
Esto resulta especialmente útil en instalaciones abiertas donde la dispersión del gas es rápida.
Rango de Frecuencia
Rango Audible Humano
Frecuencias Ultrasónicas
Rango Operativo del Observer-i
Gracias a los algoritmos de procesamiento avanzados, el detector trabaja desde:
Las generaciones anteriores de detectores ultrasónicos operaban normalmente a partir de:
La ampliación hacia frecuencias más bajas permite incrementar significativamente el radio de detección manteniendo inmunidad a falsas alarmas.
Tecnología de Procesamiento Acústico
Red Neuronal Artificial (ANN)
El Observer-i utiliza algoritmos de inteligencia artificial basados en redes neuronales artificiales para diferenciar:
- Sonidos generados por fugas reales.
- Ruido industrial de fondo.
El sistema analiza patrones acústicos complejos y los compara con modelos previamente entrenados.
Entrenamiento de los Algoritmos
Los algoritmos ANN fueron desarrollados utilizando:
- Más de 10 años de experiencia de campo.
- Registros acústicos de instalaciones industriales.
- Datos de plantas onshore.
- Datos de plataformas offshore.
Los algoritmos se suministran preentrenados y no requieren entrenamiento local durante la puesta en marcha.
Adaptación Automática
El sistema compensa automáticamente cambios en las condiciones acústicas de la instalación sin necesidad de reconfiguración o reentrenamiento.
Inmunidad frente al Ruido Industrial
La tecnología ANN permite discriminar entre fugas reales y diversas fuentes de ruido industrial, incluyendo:
- Compresores.
- Turbinas.
- Motores.
- Helicópteros.
- Válvulas de estrangulación.
- Equipamiento industrial de alta emisión acústica.
El objetivo es minimizar alarmas no deseadas manteniendo una elevada sensibilidad de detección.
Tecnología Senssonic™ de Autoverificación
El detector incorpora un sistema de autodiagnóstico acústico denominado Senssonic™.
Función
Realiza una prueba completa del sistema mediante:
- Transductor ultrasónico interno.
- Micrófono de detección.
- Circuitos electrónicos asociados.
Frecuencia de Verificación
- Autoprueba automática cada 15 minutos.
Elementos Supervisados
- Micrófono.
- Electrónica interna.
- Sistema acústico completo.
- Protección contra viento del micrófono.
- Posibles contaminaciones u obstrucciones.
Capacidades de Diagnóstico
- Detección de degradación del micrófono.
- Verificación continua del desempeño acústico.
- Alerta automática ante fallas.
- Supervisión de suciedad o contaminantes que puedan afectar la sensibilidad.
Evolución Tecnológica
Primera Generación
Características:
- Filtros analógicos pasa altos.
- Supresión básica de ruido.
- Alcance reducido en ambientes muy ruidosos.
- Dependencia de niveles de disparo elevados.
Segunda Generación
Características:
- Reconocimiento de patrones acústicos.
- Requiere entrenamiento en sitio.
- Necesidad de reentrenamiento cuando cambian las condiciones de operación.
- Posibilidad de falsas alarmas ante cambios del entorno acústico.
Tercera Generación (Observer-i)
Características:
- Redes neuronales artificiales.
- Algoritmos preentrenados.
- No requiere entrenamiento en campo.
- Adaptación automática a cambios ambientales.
- Mayor inmunidad a falsas alarmas.
- Mejora del alcance de detección.
Aplicaciones Típicas
- Plantas de petróleo y gas.
- Instalaciones petroquímicas.
- Plataformas offshore.
- Estaciones de compresión.
- Procesos industriales con gases a presión.
- Áreas expuestas a fuertes corrientes de aire.
Características Técnicas Destacadas
- Detección basada en ultrasonido generado por fugas de alta presión.
- No requiere contacto físico entre el gas y el sensor.
- Respuesta al inicio de la fuga.
- Operación independiente de la dirección del viento.
- Independencia frente a la dilución de la nube de gas.
- Frecuencia mínima de detección de 12 kHz.
- Procesamiento mediante redes neuronales artificiales.
- Algoritmos desarrollados con datos reales de campo.
- Autodiagnóstico acústico automático cada 15 minutos.
- Supervisión continua del micrófono y la electrónica.
- Control de contaminación u obstrucción de la protección acústica.
- Alta inmunidad frente a ruidos industriales y falsas alarmas.
