El sensor inteligente detecta fugas ahorrando energía

La engorrosa búsqueda de fugas en las unidades de compresores de aire pronto podría ser mucho más fácil: junto con SICK AG, Fraunhofer IPA está desarrollando un servicio auxiliar de detección de fugas para un sensor de flujo inteligente. Los algoritmos de autoaprendizaje evalúan las lecturas y, al hacerlo, identifican las fugas.

Bajo la norma ISO 50001, las empresas están obligadas a ahorrar energía. Deben establecer sus propios objetivos que describan cuánta energía pretenden ahorrar en los próximos años, y luego cumplir con este objetivo. Un área con un gran potencial de ahorro de energía es el aire comprimido, una de las fuentes de energía más extendidas y costosas en la industria alemana. Hay alrededor de 60.000 unidades de compresores de aire en funcionamiento en toda Alemania. Juntos, consumen 16,6 teravatios hora cada año, lo que equivale al 7 por ciento del consumo total de energía eléctrica en la industria alemana.

Sin embargo, hasta el 30 por ciento de la energía consumida se pierde por pequeñas fugas. Hasta ahora, detectar estos agujeros, grietas o conectores con fugas ha sido una tarea laboriosa. Christian Dierolf del Departamento de Sistemas de Energía Industrial del Instituto Fraunhofer de Ingeniería de Fabricación y Automatización IPA dice: “Muchos usuarios sienten que los productos y métodos para detectar fugas no valen la pena. Implican el uso de un dispositivo de ultrasonido para detectar fugas o la adición de nuevas válvulas para el control individual de los actuadores neumáticos”. Como resultado, muchas empresas terminan viviendo con energía desperdiciada.

Sensor de flujo de autoaprendizaje

Sin embargo, en el futuro, no habrá ninguna razón para dejar escapar el aire comprimido innecesariamente y perder el potencial de ahorro de energía. Esto se debe a que el investigador Christian Dierolf, en estrecha colaboración con SICK AG, está desarrollando un servicio auxiliar de detección de fugas para su sensor de flujo inteligente.

Registra la presión, la temperatura y los caudales continuos y los utiliza para generar perfiles de curva completos. Estas curvas luego serán evaluadas por un algoritmo de autoaprendizaje. Christian Dierolf explica: “Lo mejor de esto es la “agrupación”: las fugas se muestran en perfiles de curvas características. Estos son reconocidos por el algoritmo, que hace sonar la alarma”.

La implementación debería ser sencilla: el sensor, que Fraunhofer IPA y SICK están desarrollando juntos desde el concepto hasta la producción, no necesita estar conectado a un sistema de control de máquinas de sistemas de aire comprimido o a una PC industrial. En cambio, el sensor de flujo tiene su propia pantalla pequeña e interfaces adicionales como MQTT y OPC-UA, que permiten la notificación automática al usuario, quien también puede acceder al sensor a través de una interfaz web. El algoritmo también es de autoaprendizaje. Este aprendizaje automático no supervisado significa que un humano solo necesita verificar si el algoritmo ha sacado las conclusiones correctas de la información disponible.

La agrupación en clústeres se convertirá en el estándar

Thomas Weber, Jefe de Desarrollo del departamento de Instrumentación Industrial de SICK, dice: “Para nosotros, los resultados de todo el proyecto de desarrollo son motivo suficiente para hacer de la agrupación en clúster un servicio inteligente que se ofrece a todos nuestros clientes como estándar en las futuras generaciones de sensores de flujo. .”

Sin embargo, pasará algún tiempo hasta que esto pueda hacerse realidad, ya que hasta ahora el servicio auxiliar de detección de fugas para sensores de flujo inteligentes es solo un prototipo. Recientemente se construyó una unidad de demostración de compresor de aire en la sede de la empresa en Waldkirch y se entregó a Fraunhofer IPA en Stuttgart. Este contiene el prototipo de sensor que actualmente se está probando y desarrollando.