Nas estacións depuradoras, as máquinas soprantes desempeñan un papel crucial para garantir unha adecuada osixenación nos procesos biolóxicos. Estas máquinas están sometidas a condicións de traballo intensas que, co tempo, poden provocar desgaste ou fallos internos. A detección temperá destas anomalías é esencial para previr paradas non planificadas, reparacións custosas e riscos para a operación continua da planta.
O obxectivo é desenvolver un sistema avanzado baseado en intelixencia artificial (IA) capaz de identificar sons anómalos ou patróns de audio inusuais en máquinas soprantes. Este sistema funcionará en tempo real, mesmo en contornos ruidosos, detectando con precisión desviacións do comportamento normal e xerando alertas temperás para permitir a toma de medidas preventivas.
- Cada máquina soprante será analizada no seu estado óptimo para rexistrar a súa "pegada" acústica única, que representará a súa operación normal. Isto proporcionará unha liña base de referencia fiable.
- A recollida de datos incluirá rexistros de ruído e vibracións capturados mediante sensores avanzados.
- Os datos das pegadas acústicas recompiladas empregaranse para adestrar un modelo de IA especializado no recoñecemento de patróns de audio. Este modelo aprenderá a identificar as características únicas de cada soprante en condicións normais.
- Empregaránse técnicas como deep learning e procesado de sinais para garantir unha alta precisión na detección de anomalías.
- O sistema monitorizará continuamente os sons e vibracións das máquinas soprantes, comparándoos coas pegadas acústicas previamente rexistradas.
- Calquera desviación significativa xerará unha alerta temperá, o que permitirá aos operarios inspeccionar a máquina e tomar medidas preventivas antes de que se produza un fallo grave.
- Implementaranse algoritmos avanzados de filtrado para minimizar o impacto do ruído ambiental, asegurando que o sistema se centre unicamente nos sons relevantes dos equipos monitorizados.
- Isto garantirá un funcionamento efectivo en plantas depuradoras con altos niveis de ruído.
- Redución de Paradas Non Planificadas: A detección temperá de fallos permite programar mantementos de xeito eficiente.
- Optimización de Custos: Previr danos graves reduce os gastos asociados a reparacións e substitucións.
- Maior Seguridade: Identificar fallos potenciais minimiza o risco de interrupcións no tratamento de augas residuais.
- Adaptabilidade: O sistema pode implementarse en diferentes modelos de máquinas soprantes e contornos de depuradoras.
Este proxecto combina intelixencia artificial e análise de audio para ofrecer unha solución innovadora a un desafío crítico nas estacións depuradoras. Ao detectar anomalías acústicas en tempo real, o sistema garante unha operación continua e eficiente das máquinas soprantes, optimizando o seu rendemento e reducindo riscos.
