El BRAV-7120 potencia la detección de gases, eliminando cualquier posibilidad de que los gases tóxicos y peligrosos pasen desapercibidos.

En entornos de producción de energía de primera línea, como minas de carbón, yacimientos de petróleo y gas y centrales eléctricas, los gases tóxicos y peligrosos representan amenazas ocultas que pueden ser mortales. Incoloros, inodoros y difíciles de detectar, estos gases pueden poner en peligro la salud de los trabajadores, dañar los equipos, provocar explosiones o asfixia e incluso tener graves consecuencias para la seguridad y el medio ambiente en caso de fugas.

Los métodos tradicionales de monitorización de gases suelen presentar zonas sin cobertura, tiempos de respuesta lentos y una utilización limitada de los datos, lo que dificulta satisfacer las crecientes demandas de una producción segura y una operación y mantenimiento inteligentes.

¿Cómo construir un sistema de monitorización de gases tóxicos y peligrosos de alto rendimiento, baja latencia, interconectado y predictivo? El JHCTECH BRAV-7120 ofrece la respuesta.

Problemas actuales del sector

En entornos de producción de energía, como minas de carbón, yacimientos de petróleo y gas y centrales eléctricas, los gases tóxicos y peligrosos siguen siendo una importante preocupación en materia de seguridad. Actualmente, la industria enfrenta cinco problemas principales:

• Puntos de monitoreo limitados y zonas ciegas en la cobertura de sensores fijos;
• Retrasos entre la detección de anomalías de gas y la activación de alarmas, lo que resulta en la pérdida de oportunidades para una intervención oportuna;
• Grandes volúmenes de datos infrautilizados, lo que dificulta la identificación de patrones y riesgos potenciales;
• Mantenimiento inadecuado de sensores y equipos de monitoreo, lo que genera datos inexactos o poco confiables;
• Fugas de gas frecuentes que resultan en pérdidas significativas para la seguridad, el medio ambiente y la economía.

Requisitos para controladores de sistemas de monitoreo de gases tóxicos y peligrosos

Para lograr un monitoreo de gas eficiente y confiable, así como un control integrado, el controlador debe cumplir con los siguientes requisitos clave:

Compatibilidad multiprotocolo: Admite protocolos de comunicación como RS485, Modbus RTU y RS232, lo que permite una integración perfecta con múltiples sensores, incluidos sensores de SF₆, O₂, CH₄, H₂S, CO, temperatura y humedad, así como dispositivos de monitoreo de gases disueltos en aceite de transformador.

Control integrado en tiempo real: Equipado con interfaces DI/DO, puede recibir señales de interruptores de alarma y entradas de reinicio manual, controlando directamente dispositivos de campo como alarmas sonoras y visuales, controladores de ventiladores, compuertas de escape y válvulas solenoides de cierre.

Capacidad de computación perimetral local: Permite la adquisición y el procesamiento de datos, la detección de anomalías y el análisis de tendencias en el borde de la red, logrando tiempos de respuesta de alarma de milisegundos sin depender de un centro de control centralizado.

Facilidad de operación y mantenimiento: Admite visualización local (HDMI), exportación de datos USB y acceso a terminal de depuración, lo que facilita el mantenimiento in situ y las actualizaciones del sistema.

Soluciones JHCTECH

El BRAV-7120, impulsado por la NVIDIA Jetson Orin Nano, ofrece hasta 67 TOPS (INT8) de rendimiento de computación de IA, lo que permite a los modelos de IA realizar inferencias en milisegundos. Esto reduce los tiempos de respuesta de alarma de minutos a segundos, o incluso milisegundos. Gracias al SDK NVIDIA JetPack y a un amplio ecosistema de sensores, el sistema admite la calibración automática de sensores, lo que simplifica el mantenimiento y garantiza la estabilidad, precisión y fiabilidad de los datos a largo plazo. Mediante la monitorización en tiempo real y el análisis basado en IA, el sistema transforma la monitorización de gases de un proceso reactivo a una estrategia de prevención proactiva. Proporciona alertas tempranas sobre posibles fallos y riesgos de fugas de gas, lo que ayuda a prevenir incidentes graves como paradas forzadas de subestaciones causadas por fugas, reduciendo así las pérdidas económicas y mejorando la seguridad operativa.

A nivel de hardware:

• Múltiples sensores, incluidos sensores de fugas de SF₆, sensores de O₂, detectores de CH₄/H₂S, detectores de CO, sensores de temperatura y humedad, y sensores de gases disueltos en aceite de transformador, se conectan mediante RS485 y el protocolo Modbus RTU para la adquisición de datos de concentración de gas en tiempo real.

• Algunos controladores de alarma de gas y terminales de depuración antiguos se conectan mediante RS232 para garantizar la compatibilidad con equipos heredados en campo.

• Un puerto Gigabit Ethernet se conecta al conmutador Ethernet industrial local, lo que permite la transmisión de datos al servidor SCADA en el centro de control central.

• Las interfaces DI reciben señales de alarma de detectores de gas y botones de reinicio manual, mientras que las interfaces DO controlan dispositivos de campo como alarmas sonoras y visuales, controladores de ventiladores, compuertas de escape y válvulas solenoides de cierre. Cuando las concentraciones de gas superan los umbrales predefinidos, el sistema puede activar inmediatamente acciones de control de enclavamiento local.

• También se admiten interfaces HDMI y USB 3.0/2.0, lo que permite a los operadores visualizar el estado del sistema y los paneles de monitorización durante el mantenimiento in situ, así como exportar datos, solucionar problemas y actualizar el sistema.

Nivel de software

Basado en JetPack 6.2 (compatible con Ubuntu 20.04/22.04), con CUDA, cuDNN, TensorRT, etc. preinstalados. El sistema incluye:

• Un modelo de detección de umbrales de concentración de gas que compara continuamente las lecturas de los sensores con umbrales predefinidos en tiempo real.
• Un modelo de predicción de tendencias de fugas de gas (p. ej., modelo de series temporales LSTM/GRU) que predice las tendencias de fugas de SF₆/O₂/H₂S/CO/CH₄ a partir de datos históricos, lo que permite una alerta temprana.
• Un modelo de detección de anomalías por fusión de sensores de múltiples fuentes que combina datos de concentración de gas, temperatura y humedad para identificar eventos anómalos complejos. Al correlacionar datos de múltiples puntos de monitorización, el sistema puede estimar posibles ubicaciones de fugas, evaluar el impacto de las condiciones de ventilación en la dispersión de gases en tiempo real y generar mapas de calor de riesgo.

El ciclo de sondeo de los sensores se puede configurar de 1 a 5 segundos mediante el protocolo Modbus RTU/TCP. Los datos recopilados se someten a un proceso de limpieza, eliminación de valores atípicos, conversión de unidades y alineación de marcas de tiempo. Los modelos de predicción de series temporales acelerados por TensorRT (como LSTM/GRU) y los modelos de detección de anomalías realizan inferencias de IA en tiempo real en el dispositivo. Al detectar una anomalía, un motor de reglas de alarma preprogramado y la lógica de control de ventilación y apagado emiten una alerta temprana. Simultáneamente, los datos estructurados (valores de concentración de gas, eventos de alarma y resultados de predicción de tendencias) se cargan en el sistema SCADA del centro de control central.

Valor de la solución

✅ Mejora de la seguridad del personal

Los gases tóxicos como el SF₆ son incoloros e inodoros, lo que dificulta la detección de fugas. La exposición prolongada puede suponer graves riesgos para la salud, mientras que las altas concentraciones pueden provocar deficiencia de oxígeno y asfixia. Mediante la monitorización en tiempo real y las alarmas sonoras y visuales in situ, el sistema puede activar inmediatamente los sistemas de ventilación y extracción cuando se detecta una fuga, contribuyendo así a la seguridad del personal.

✅ Prevención de daños en equipo

Los productos de descomposición del SF₆ fugado, como el SOF₂ y el SO₂F₂, son altamente tóxicos y corrosivos, lo que puede degradar el rendimiento del aislamiento de los equipos GIS. Gracias a las capacidades de alerta temprana y predicción de tendencias, el personal de mantenimiento puede recibir notificaciones antes de que el rendimiento del aislamiento se deteriore, lo que ayuda a prevenir fallas en los equipos y tiempos de inactividad no planificados.

✅ Reducción significativa del tiempo de respuesta a las alarmas

Los puntos de monitoreo de gas suelen estar ampliamente distribuidos, mientras que los métodos tradicionales de inspección manual implican largos ciclos de inspección y detección tardía de fallas. La recopilación automatizada de datos permite el monitoreo en línea 24/7 con tiempos de respuesta a las alarmas inferiores a 100 ms, lo que reduce los tiempos de respuesta entre 4 y 6 órdenes de magnitud en comparación con las inspecciones manuales.

✅ Mantenimiento predictivo

El análisis de series temporales con IA proporciona pronósticos de tendencias y predicción de fallas, transformando las operaciones de la gestión reactiva de alarmas a la prevención proactiva de riesgos y permitiendo el mantenimiento predictivo.

✅ Arquitectura perimetral de alta fiabilidad

La adquisición de datos, el análisis mediante IA y el control integrado se realizan localmente en el borde de la red. El sistema puede seguir funcionando de forma independiente durante las interrupciones de la red y solo carga datos de alarma estructurados al sistema de control central, lo que reduce el consumo de ancho de banda y garantiza la fiabilidad del sistema.

El controlador de computación perimetral BRAV-7120 combina un potente rendimiento de computación con IA, una amplia conectividad, un completo ecosistema de software de IA y una fiabilidad de grado industrial para crear una solución de monitorización de gases tóxicos y peligrosos visible, inteligente y de alta fiabilidad para el sector energético.

BRAV-7120

Protegiendo la seguridad con computación mediante IA. Prediciendo riesgos con inteligencia.

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