Detección y estimación de fugas de aire comprimido en sistemas industriales mediante análisis de audio

Autores/as

  • Alejandro Torres Muñoz Universidad de Sevilla
  • William David Chicaiza Salazar Universidad de Sevilla https://orcid.org/0000-0001-5473-9538
  • Andrea Bellucci Universidad Carlos III de Madrid
  • Juan Manuel Escaño Universidad de Sevilla

DOI:

https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10880

Palabras clave:

Estimación, Detección de fallos, Garantía de calidad y mantenimiento

Resumen

El uso de aire comprimido es esencial en numerosos procesos industriales debido a su producción segura y manejo sencillo. Sin embargo, su generación es altamente costosa en términos energéticos, representando una fracción significativa de los costos operativos de las instalaciones industriales. Además, las fugas de aire comprimido pueden incrementar considerablemente estos costos, haciendo imperativo el desarrollo de técnicas precisas para su estimación y control. Este estudio se centra en la detección y cuantificación de fugas de aire en un sistema de aire comprimido mediante el análisis de muestras de audio, proponiendo y evaluando distintos modelos de clasificación y regresión para optimizar la eficiencia energética y operativa de la planta.

Biografía del autor/a

Andrea Bellucci, Universidad Carlos III de Madrid

Profesor Titular en el Departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), España. Su investigación en el área de la Interacción Persona-Ordenador se centra en el paradigma del Desarrollo del Usuario Final. Su objetivo es diseñar sistemas interactivos que respondan a los objetivos, intereses y necesidades de las personas dentro de su propio contexto cultural, a partir de su experiencia, habilidades y (diversas) capacidades físicas y cognitivas.

Citas

Dunn, J. C., 1973. A fuzzy relative of the isodata process and its use in detecting compact well-separated clusters. Journal of Cybernetics 3 (3), 32–57. DOI: 10.1080/01969727308546046. DOI: https://doi.org/10.1080/01969727308546046

Initiative, B. B., 2023. Compressed air. URL: https://betterbuildingssolutioncenter.energy.gov/compressed-air

Rousseeuw, P. J., 1987. Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics 20, 53–65. DOI: 10.1016/0377-0427(87)90125-7 DOI: https://doi.org/10.1016/0377-0427(87)90125-7

Ullah, N., Ahmed, Z., Kim, J.-M., 2023. Pipeline leakage detection using acoustic emission and machine learning algorithms. Sensors 23 (6). DOI: 10.3390/s23063226. DOI: https://doi.org/10.3390/s23063226

U.S. Department of Energy, 2003. Improving Compressed Air System Performance: A Sourcebook for Industry. Office of Energy Efficiency and Renewable Energy. URL: https://www1.eere.energy.gov/manufacturing/tech_assistance/pdfs/compressed_air_sourcebook.pdf

U.S. Department of Energy, 2023a. Compressed air systems. URL: https://www.energy.gov/eere/amo/compressed-air-systems

U.S. Department of Energy, 2023b. Technology strategy assessment - compressed air energy storage. Tech. rep., Office of Energy Efficiency and Renewable Energy. URL: https://www.energy.gov/sites/default/files/2023-07/Technology%20Strategy%20Assessment%20-%20Compressed%20Air%20Energy%20Storage_0.pdf

Yan, Y., Shen, Y., Cui, X., Hu, Y., 2018. Localization of multiple leak sources using acoustic emission sensors based on music algorithm and wavelet packet analysis. IEEE Sensors Journal 18 (23), 9812–9820. DOI: 10.1109/JSEN.2018.2871720 DOI: https://doi.org/10.1109/JSEN.2018.2871720

Zhu, S.-B., Li, Z.-L., Zhang, S.-M., Liang, L.-L., Zhang, H.-F., 2018. Natural gas pipeline valve leakage rate estimation via factor and cluster analysis of acoustic emissions. Measurement 125, 48–55. DOI: 10.1016/j.measurement.2018.04.076 DOI: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2018.04.076

Descargas

Publicado

16-07-2024

Número

Sección

Control Inteligente