{"id":12822,"date":"2020-11-18T03:00:21","date_gmt":"2020-11-18T03:00:21","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=12822"},"modified":"2020-11-18T03:00:21","modified_gmt":"2020-11-18T03:00:21","slug":"mantenimiento-predictivo-de-las-estructuras-de-madera-gracias-al-sensor-desarrollado-por-el-proyecto-sispatint","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=12822","title":{"rendered":"Mantenimiento predictivo de las estructuras de madera gracias al sensor desarrollado por el proyecto SISPATINT"},"content":{"rendered":"
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Tanto el patrimonio nacional como las obras de arte que integran madera requieren unas determinadas condiciones ambientales para garantizar su buen estado de conservaci\u00f3n. Proyectos de investigaci\u00f3n como SISPATINT desarrollan soluciones tecnol\u00f3gicas que facilitan este mantenimiento para que los edificios y las obras de arte perduren durante a\u00f1os.<\/p>\n

\"Sensor
El proyecto SISPATINT est\u00e1 desarrollando un sensor para conocer el estado de la madera tanto en el patrimonio nacional como en obras de arte.<\/figcaption><\/figure>\n

La investigaci\u00f3n en la que se basa el proyecto I+D SISPATINT, realizada por el Instituto Tecnol\u00f3gico Metalmec\u00e1nico, Mueble, Madera, Embalaje y Afines (AIDIMME<\/a>), comenz\u00f3 en 2018 y se prev\u00e9 que la tecnolog\u00eda que se est\u00e1 desarrollando est\u00e9 operativa y en el mercado a finales de 2021. La Generalitat Valenciana financia este proyecto a trav\u00e9s del programa Planes de Mejora de la Actividad y Capacidad de I+D Fondos GVA para el ejercicio 2020, impulsado por el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE).<\/p>\n

El proyecto SISPATINT<\/a> se enmarca en la l\u00ednea estrat\u00e9gica de I+D de AIDIMME Biomateriales, con el objetivo de probar, configurar y mejorar el sistema PATINT, as\u00ed como estudiar y analizar biomateriales. Este sistema comenz\u00f3 a desarrollarse en el proyecto PATINT, finalizado en 2018, el cual se centr\u00f3 en el desarrollo de un sistema con mejoras significativas respecto a las herramientas actuales de monitorizaci\u00f3n preventiva y automatizada de la degradaci\u00f3n de materiales.<\/p>\n

Seg\u00fan Miguel \u00c1ngel Abi\u00e1n, coordinador y director t\u00e9cnico del proyecto, \u201clos resultados provisionales del proyecto apuntan a que se conseguir\u00e1 el objetivo de disponer de una herramienta avanzada, flexible y escalable. Con ella se lograr\u00e1 la conservaci\u00f3n preventiva de estructuras y obras del patrimonio, as\u00ed como de estructuras modernas y de obra nueva\u201d.<\/p>\n

Objetivo y evoluci\u00f3n de SISPATINT<\/h2>\n

Siguiendo esta l\u00ednea, SISPATINT aplica tecnolog\u00edas actuales que han sido modificadas para proporcionar unos datos m\u00e1s precisos sobre las causas que producen la degradaci\u00f3n de la madera y materiales derivados. Dentro de las tecnolog\u00edas aplicadas, se emplean tecnolog\u00edas TIC como protocolos, sensores, conexiones inal\u00e1mbricas, algoritmos de Inteligencia Artificial, Big Data y plataformas de Smart Cities, entre otras.<\/p>\n

\"Sensor
El sensor mide hasta 23 par\u00e1metros, entre los que destacan la temperatura y humedad ambiental, la humedad de la madera y agentes degradadores xil\u00f3grafos.<\/figcaption><\/figure>\n

Las investigaciones han avanzado en la prueba, configuraci\u00f3n y mejora de un sensor inal\u00e1mbrico de muy bajo consumo y en el desarrollo de un protocolo de comunicaci\u00f3n para recopilar los datos del sensor. En cuanto al sensor, es el elemento clave para la monitorizaci\u00f3n de la madera de las construcciones de patrimonio existentes y de obra nueva, as\u00ed como de las obras de arte.<\/p>\n

El sensor inal\u00e1mbrico trabaja en radiofrecuencia en la banda 868 MHz, aunque tambi\u00e9n funciona en las bandas de 433 MHz y 2,4 GHz y transmite paquetes de datos con 23 campos enfocados en las propiedades, par\u00e1metros y alarmas relativas al estado de la madera. Este dispositivo monitoriza las condiciones ambientales como la temperatura y la humedad, as\u00ed como otros par\u00e1metros centrados en el contenido de humedad de la madera, e incluso, la presencia de agentes degradadores xil\u00f3grafos, como termitas, carcoma fina, carcoma gruesa u hongos de pudrici\u00f3n. Asimismo, podr\u00eda detectar CO2 y CH4, gases que se emiten por las propias termitas.<\/p>\n

\"Prueba
Para una detecci\u00f3n precoz de las termitas, los investigadores tuvieron que ajustar los algoritmos de Inteligencia Artificial obteniendo una efectividad del 98,2-99,1%.<\/figcaption><\/figure>\n

Para comprobar la eficacia del prototipo del sensor en condiciones ambientales extremas, se han realizado diversas pruebas. Por ejemplo, se ha sometido el sensor a ciclos sucesivos en los que se alternaba baja temperatura (-10\u00baC) y alta temperatura (50\u00baC). Igualmente, se ha sometido a ciclos sucesivos en los que se alternaba baja humedad (20%) y alta humedad (95%).<\/p>\n

Estas pruebas han permitido a los investigadores detectar posibles oxidaciones o fallos en los componentes electr\u00f3nicos o en la placa del circuito impreso del sensor, con el fin de mejorar el prototipo. Adem\u00e1s se han realizado pruebas de consumo energ\u00e9tico y de estr\u00e9s el\u00e9ctrico. Los resultados han permitido detectar consumos innecesarios y cierto estr\u00e9s de las bater\u00edas, por lo que ha vuelto a dise\u00f1arse la parte el\u00e9ctrica y se ha cambiado el conversor.<\/p>\n

\"Prueba
Resultados de una se\u00f1al medida en el sensor durante una prueba de una hora con termitas de distintos tama\u00f1os.<\/figcaption><\/figure>\n

Por otro lado, se ha analizado la informaci\u00f3n que proporciona el sensor referente al contenido de humedad de la madera que se genera en diferentes especies, como son el pino y el abeto, y en muestras de madera en un rango amplio de humedades comprendidas entre 10 y 50% de humedad. Los resultados obtenidos se han comparado con los procedentes de un xilohigr\u00f3metro calibrado y la correlaci\u00f3n entre los resultados ha sido buena o muy buena en todos los casos. Para mejorar las correlaciones, los investigadores modificaron el c\u00f3digo fuente del microprocesador del sensor.<\/p>\n

Por \u00faltimo, para optimizar la detecci\u00f3n precoz de las termitas, considerados los insectos m\u00e1s peligrosos para la madera, se ha probado el sensor con estos insectos, procedentes de las colonias del Laboratorio de Microbiolog\u00eda de AIDIMME. Para obtener unos resultados favorables, los investigadores tuvieron que ajustar los algoritmos de Inteligencia Artificial usados en el dispositivo. Una vez ajustados, la efectividad en la detecci\u00f3n fue del 98,2-99,1%, sin falsos positivos.<\/p>\n

Protocolo de comunicaci\u00f3n<\/h2>\n

La informaci\u00f3n que los sensores inal\u00e1mbricos env\u00edan es muy caracter\u00edstica, ya que los datos son espec\u00edficos para conocer el grado de degradaci\u00f3n de la madera y el estado de este material en funci\u00f3n de las condiciones ambientales. Por ello, se requer\u00eda una plataforma y un protocolo de comunicaci\u00f3n espec\u00edfico a esta informaci\u00f3n.<\/p>\n

\"Esquema.
Esquema del funcionamiento de los sensores con la plataforma de Ciudad Inteligente.<\/figcaption><\/figure>\n

Los investigadores de AIDIMME se encuentran en pleno desarrollo de un prototipo de comunicaci\u00f3n, basado en TCP, que permitir\u00e1 transmitir y recibir los datos que recopila el sensor, incluyendo la definici\u00f3n exacta del formato de tramas de radiofrecuencia (datagramas).<\/p>\n

Los datos de los sensores son recogidos por nodos receptores y se env\u00edan mediante una conexi\u00f3n de Internet a una base de datos en la nube o en un ordenador remoto. A estos datos se puede acceder mediante una interfaz web desde un ordenador, tel\u00e9fono o tablet. De igual modo, los datos pueden ser transferidos directa o indirectamente a un nodo IoT.<\/p>\n

\"Miguel
Miguel \u00c1ngel Abi\u00e1n, coordinador y director t\u00e9cnico del proyecto, durante la prueba del sensor con termitas.<\/figcaption><\/figure>\n

Asimismo, la plataforma para visualizar, almacenar y analizar la informaci\u00f3n de los sensores inal\u00e1mbricos tambi\u00e9n la est\u00e1 desarrollando el grupo de investigadores para adaptarse a las necesidades del proyecto. Una de las ventajas de la soluci\u00f3n es que es abierta y flexible, por lo que permite una integraci\u00f3n completa con diferentes protocolos estandarizados como M2M, MQTT, MQTT-S, CoAP, REST, XMPP, ModBus y KNX.<\/p>\n

Versiones anteriores del prototipo<\/h2>\n

En una versi\u00f3n anterior del prototipo del sensor se llevaron a cabo pruebas en diversos inmuebles pertenecientes al patrimonio hist\u00f3rico espa\u00f1ol, franc\u00e9s y portugu\u00e9s, algunos de gran tama\u00f1o, durante varios a\u00f1os. Uno de estos inmuebles patrimoniales es un museo, donde los resultados fueron muy satisfactorios, al conseguir detectar precozmente la presencia de riesgo de la madera, tanto estructural como ornamental (marcos de cuadros, molduras).<\/p>\n

\"Aplicaci\u00f3n.
Los datos recopilados por los sensores pueden visionarse en diferentes dispositivos como tel\u00e9fonos m\u00f3viles, tablets y ordenadores.<\/figcaption><\/figure>\n

Este sistema podr\u00e1 ser utilizado por las Administraciones P\u00fablicas, museos p\u00fablicos y privados, empresas y entidades de gesti\u00f3n y conservaci\u00f3n del patrimonio, empresas de tratamiento de la madera, empresas de dom\u00f3tica y sens\u00f3rica, y empresas relacionadas con Smart Cities y Smart Heritage.<\/p>\n

El proyecto SISPATINT permitir\u00e1 aumentar el uso de la madera en las construcciones en Espa\u00f1a. Mediante el sistema PATINT podr\u00e1 realizarse un mantenimiento predictivo de las estructuras para una correcta conservaci\u00f3n del patrimonio.<\/p>\n

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Tanto el patrimonio nacional como las obras de arte que integran madera requieren unas determinadas condiciones ambientales para garantizar su buen estado de conservaci\u00f3n. Proyectos de investigaci\u00f3n como SISPATINT desarrollan soluciones tecnol\u00f3gicas que facilitan este mantenimiento para que los edificios y las obras de arte perduren durante a\u00f1os. El proyecto SISPATINT est\u00e1 desarrollando un sensor … Sigue leyendo Mantenimiento predictivo de las estructuras de madera gracias al sensor desarrollado por el proyecto SISPATINT<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-12822","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-casadomo-com"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/12822","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=12822"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/12822\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=12822"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=12822"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=12822"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}