| 12/11/2017 11:58:00 AM

Logran patente de tecnología que monitorea en tiempo real generadoras de energía

El sistema de diagnóstico de rotores ya cuenta con patente en Colombia y se está tramitando también en EE.UU. La patente es un 56,5% de propiedad de EPM y 43,5% de la UNal. El sistema podría implementarse a futuro en la industria minera o de salud, entre otras.

EPM y la Universidad Nacional, sede Medellín, con el apoyo financiero de Colciencias, desarrollaron el Sistema de Diagnóstico de Rotores (Rotor Diagnostic System, RDS por sus siglas en inglés), una herramienta para realizar el monitoreo en tiempo real del rotor de las centrales de generación de energía, que permite anticiparse a posibles fallas.

El gerente general de EPM, Jorge Londoño De la Cuesta, indicó que “este sistema es el resultado del trabajo conjunto entre la academia y la empresa, con el propósito de impulsar la innovación, la investigación y la ciencia para aportar soluciones a problemáticas reales de la sociedad, como un compromiso con el desarrollo del país”.

Por su parte, el vicerrector de la Universidad Nacional, John Willian Branch Bedoya, destacó que “las fortalezas de conocimiento con que cuenta la institución para ofrecer soluciones innovadoras al entorno, son las que contribuyen a optimizar procesos industriales y a mejorar la calidad de vida de los ciudadanos”.

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Así opera el RDS

El dispositivo está integrado por módulos electrónicos, que pueden ubicarse en diferentes partes del generador eléctrico, conectados a través de fibra óptica.

Esto hace que la máquina no tenga interferencias y, por ende, no realice paradas abruptas.

Para ello, se conecta a los rotores a través de un sistema de adquisición de datos y la información recolectada se analiza a partir de algoritmos creados por los investigadores. En este desarrollo se utilizan tecnologías de Big Data y analítica avanzada.

Con este sistema podemos mirar pequeñas anomalías que se camuflan en medio de la operación diaria de los generadores de energía. De alguna manera, es como detectar inconvenientes técnicamente imperceptibles por sistemas convencionales, pero que pueden evolucionar hasta convertirse en un problema grave o costoso”, explicó el profesor Guillermo Mesa, uno de los inventores del RDS y miembro del Grupo de Investigación en Tecnologías Aplicadas (Gita) de la Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín.

Una de las características más sobresalientes de la iniciativa es que permite hacer un monitoreo en línea, no invasivo, y que no implica detener la máquina.

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El rotor (parte giratoria) de una máquina en una central hidroeléctrica pesa hasta 120 toneladas y gira entre 400 y 500 revoluciones por minuto (rpm), lo que significa que con cualquier tipo de daño habría que parar la producción de energía y hacer todo un despliegue logístico para verificar y reparar cualquier deterioro interno de la pieza.

Según la información de EPM, en la actualidad, la compañía cuenta con dos prototipos para pruebas que operan en sus centrales de generación de energía La Tasajera y Guadalupe. Uno más está en manos del productor.

Otros sectores industriales

La profesora Rosa Elvira Correa, directora del Gita, explicó que “si bien el RDS se desarrolló para atender una necesidad puntual de EPM, la tecnología podría a futuro implementarse en máquinas que hablen en lenguaje de variables eléctricas, voltajes y corrientes”.

Al respecto, Guillermo Mesa reveló que “la idea es seguir trabajando para potenciar este desarrollo y buscar aplicabilidad a otros sectores. Por ejemplo, minero, aguas, metalmecánico, automotriz y salud”.

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La empresa A-MAQ, responsable de la aplicación industrial y explotación comercial de la tecnología, se articuló al proceso con el propósito de consolidar un servicio más acorde a las necesidades del sector de producción de energía eléctrica, en términos de crear nuevas soluciones para la detección anticipada de fallas en las máquinas combinando su estrategia de análisis de vibraciones a la del Sistema RDS que monitorea las variables eléctricas para mejorar los diagnósticos predictivos  en las máquinas.

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