Llega ATES Technologies: Inspección de grandes infraestructuras e inteligencia artificial
ATES Technologies es una spin-off de ATES, que se dedica a la inspección de infraestructuras civiles e industriales. Obteniendo así una información real de su estado mediante sistemas autónomos convenientemente sensorizados.
Contamos con una amplia experiencia en proyectos de construcción y mantenimiento de infraestructuras civiles e industriales. Ahora, además, se ha unido un equipo formado por investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid como tecnólogos en robótica, sensorización e Inteligencia Artificial.
Inspección de infraestructuras hidráulicas
El primer proyecto que ATES Technologies ha desarrollado es un rover para inspeccionar grandes infraestructuras hidráulicas. Como son las tuberías forzadas o los canales de carga de las centrales hidroeléctricas, por ejemplo. Asimismo, estas infraestructuras, sobre todo las enterradas, son inspeccionadas de forma muy discreta por técnicos que han venido utilizando trabajos verticales o andamios.
La edad media de estas infraestructuras en España supera los 60 años. Para nuestros clientes es muy importante saber su estado real. Ya que esta información permite optimizar los periodos de mantenimiento y su alcance. Además, si esta inspección se puede realizar de forma recurrente permite ver la evolución de su estado. De este modo, nuestro cliente podrá analizar incluso la posible ampliación de la vida útil de su instalación.
Salto de Moncabril (Zamora)
ATES Technologies ha desarrollado la inspección de una canal de carga en la central hidroeléctrica de Moncabril. Está situada en Zamora (España) y es propiedad de ENDESA/ENEL.
Los Técnicos de ENDESA/ENEL querían conocer a fondo su estado para analizar el nivel de degradación. Cabe destacar que la conducción de estructura de hormigón tiene más de 60 años.
Con la introducción de nuestro rover se pudo realizar una inspección visual y un modelizado 3D. Por consiguiente, se ha permitido la realización de un análisis estructural y la confirmación del buen estado de la conducción a pesar de los años. La información obtenida va a permitir a ENDESA/ENEL optimizar los periodos de mantenimiento de esta conducción.
Cabe destacar que ENDESA/ENEL es una de las multinacionales que más recursos destina al I+D a nivel mundial, puntera en energías renovables. Después de un proceso de selección bastante intenso entre varias empresas europeas, se ha contado con ATES Technologies para el desarrollo de este trabajo.
Se estudian actualmente proyectos similares para EDP Renovables en España y para EDF en Francia.
Inteligencia Artificial
Una explotación minera suele ocupar decenas de Km2, con múltiples zonas con riesgo de incendio. Desde la zona de extracción, cintas transportadoras, zona de transformación, zona de almacenamiento de productos, almacenamiento de combustibles, almacenes de contratistas, etc., incluso algunas explotaciones tienen zona portuaria para expedición en buques de carguío.
ATES Technologies está desarrollando un proyecto de inteligencia artificial para la detección temprana de incendios en la extracción minera. Esto va a implicar el desarrollo de un sistema centralizado y muy complejo de tratamiento de diferentes clases y tipos de datos provenientes de sistemas de detección de incendios. De este modo, desde un único Centro de Control se va a poder determinar la localización, el tipo, características y los medios necesarios para utilizar en la extinción.
Este sistema utilizará drones y rovers para la observación y la extinción del incendio, y será capaz de dimensionar exactamente las brigadas y los vehículos necesarios arreglo a las características del incendio. Los algoritmos que se están desarrollando permitirán ayudar en la detección temprana, a la discriminación de los eventos posibles de incendio, y al dimensionamiento de los medios de extinción. Todo este complejo sistema requerirá una red de comunicaciones que será diseñada adhoc. Además, contará con sistemas propios de ciberseguridad, y se utilizarán sistema de energías renovables para la alimentación de partes del sistema. Algunas tecnologías que se van a utilizar son FireTir, Flir y SIEMENS.
SHM – STRUCTURAL HEALTH MONITORING
Puentes y viaductos, túneles, presas, edificios singulares, estructuras offshore, etc. Estas son, por ejemplo, algunas de las obras civiles que necesitan inspeccionarse periódicamente.
A parte de la imprescindible inspección visual, desarrollada por los técnicos que conocen la infraestructura, se suelen disponer determinados sensores para poder hacer un seguimiento del estado y del comportamiento estructural.
La frecuencia con la que estos sensores informan puede ser horaria, diaria, semanal, mensual e incluso anual. Además, esta información se puede complementar con otra externa como puede ser la de una campaña topográfica, por ejemplo, o una inspección visual mediante dron. De este modo, que al final, la cantidad de información obtenida es muy elevada.
Hasta este momento, alguna de estas infraestructuras como pueden ser las presas, el seguimiento del estado estructural se realiza con sistemas SCADA. Así pues, cuando alguno de los valores de algún sensor llega a un límite determinado, el sistema edita una alerta para que el propietario o conservador de la presa adopte las medidas pertinentes para reducir la lectura de ese sensor umbrales denominados normales.
Seguimiento del estado y del comportamiento estructural mediante sensores.
Con herramientas Big Data se puede tratar el conjunto de datos generados a lo largo de los años.
Con herramientas Data Mining se puede localizar patrones repetitivos de las situaciones desfavorables.
Y con sistemas de Machine Learning, finalmente, hacer que el sistema aprenda a localizar situaciones de alerta o directamente de fallo. O lo que es lo mismo, a predecir el comportamiento de la infraestructura bajo unas condiciones hipotéticas, predicción del comportamiento.
Con la implantación de un sistema de Inteligencia Artificial en este tipo de infraestructuras se consigue un análisis de datos en tiempo real. Se puede descartar inmediatamente los datos erróneos y mejorar la capacidad de detección de una anomalía de comportamiento. También, favorece la detección más temprana de la anomalía que es esencial para disponer del tiempo necesario para el análisis y la acción, y evaluar la capacidad de operación de la infraestructura.
Estos son algunos de los servicios que desarrollamos en ATES Technologies, si tienes algún interés que te ampliemos la información, no dudes en contactarnos.