Southwest Research Institute (SwRI) ha desarrollado un sistema de prueba de concepto que detecta de forma autónoma fugas de aire comprimido en los trenes y transmite la ubicación de la fuga a los mecánicos para su reparación. Un sistema automatizado reduciría el tiempo, el costo y el esfuerzo necesarios para encontrar y reparar fugas de aire, lo que podría reducir el consumo de combustible y las emisiones en la industria de las locomotoras.
Los trenes usan aire comprimido para una variedad de funciones que incluyen frenos de aire, activación de válvulas, persianas de radiadores, bocinas y campanas. Cada año, la industria ferroviaria estima que las fugas de aire que ocurren en varios lugares del tren reducen la eficiencia del material rodante en un 2-3%. Además, estas fugas pueden afectar negativamente la operatividad y seguridad del tren.
“Las fugas de aire aumentan significativamente el consumo de combustible y reducen la eficacia de los sistemas automáticos de parada/arranque del motor (AESS) de las locomotoras y acortan la vida útil de componentes como motores de arranque, compresores de aire y baterías”, dijo Christopher Storrs, ingeniero principal de SwRI. “Estamos discutiendo el potencial para ahorrar millones de galones de combustible y reducir las emisiones de dióxido de carbono, óxidos de nitrógeno y partículas”.
Actualmente, encontrar fugas de aire requiere que el personal ferroviario busque manualmente las fugas de aire. A menudo escuchamos y sentimos fugas mientras viajamos dentro, debajo o entre vagones. Este trabajo es ineficiente, requiere mucho tiempo y presenta un riesgo innecesario para el personal de la máquina. Sabiendo esto, la Administración Federal de Ferrocarriles y Ferrocarriles ha establecido índices de fuga de aire aceptables para los trenes.
Para reducir significativamente estas fugas, SwRI ha creado un sistema que utiliza tecnología de detección de voz, cámaras y aprendizaje automático para detectar, identificar e informar de manera autónoma las fugas de aire, incluso en trenes en movimiento.
El proyecto está financiado por el programa Rail Safety IDEA de la Junta de Investigación del Transporte (TRB) y está dirigido por Stoos, el ingeniero de investigación sénior Heath Spidle y el ingeniero de investigación Jake A. Janssen.
El sistema utiliza un pequeño generador de imágenes acústicas fijas Fluke SV600 comercial. Este generador de imágenes está sintonizado para detectar frecuencias entre 30 y 45 kHz utilizando una matriz de 64 micrófonos y una cámara. Esta frecuencia es donde las fugas de aire comprimido se destacan más de la mayoría del ruido de fondo. Este equipo trabaja en conjunto con una cámara de espectro visual secundario. Para automatizar el proceso de detección, el equipo entrenó e implementó un algoritmo de aprendizaje automático para identificar las fugas de aire de las salidas de los sensores e ignorar las salidas no relacionadas con las fugas.
Durante las pruebas, el sistema prototipo detectó con éxito diferentes fugas de aire en diferentes lugares de la locomotora con una tasa de falsos positivos de solo el 0,03 %. En promedio, el sistema detectó 11 de 13 fugas en trenes en movimiento. Una vez que se identificó una fuga de aire, se compartió electrónicamente una advertencia con imágenes con el personal apropiado, indicando el área que requería inspección y reparación.
“El sistema debería reducir la carga de trabajo de los mecánicos y mejorar el rendimiento del sistema de aire comprimido”, dice Stos. “Todavía se requiere más desarrollo y pruebas de campo, pero si se implementa correctamente, este sistema podría ahorrarle a la industria de las locomotoras millones de dólares en ahorro de combustible y mantenimiento. Mejorar la eficiencia del combustible de las locomotoras también puede reducir significativamente las emisiones de gases de efecto invernadero”.
Fuente de la historia:
material proporcionado por instituto del suroeste. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.