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12 de abril de 2019
 
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EL PROJECT MONITORING CON GEMELOS DIGITALES MEJORARÁ LAS INSPECCIONES DE INFRAESTRUCTURAS
¿Qué guía práctica soluciona este tipo de casos? Convertir conocimiento en valor añadido > Herramienta práctica >Guías prácticas
¿Qué debe saber un profesional en un caso práctico como el de la noticia?
  • Los gemelos digitales se vuelven más avanzados y más omnipresentes, la inteligencia artificial (IA) podría ofrecer una solución al problema de las inspecciones de puentes infraestructuras. 
  • Evolución en tecnología digital twin. El concepto de un gemelo digital predictivo se centra en el monitoreo basado en la condición (CBM) y el mantenimiento predictivo. Al combinar el software de simulación de ingeniería con sensores, aprendizaje automático y análisis de datos.
El concepto de un gemelo digital no es nuevo. Existen numerosas versiones exitosas en el mercado. Sin embargo, todos tienen una limitación en la escala común. La ciencia detrás de la tecnología, el análisis de elementos finitos, no puede modelar los activos de gran escala en el nivel de detalle necesario para hacer predicciones y decisiones en tiempo real. La ciencia de la próxima generación se basa en un algoritmo patentado proviene de 15 años de investigación en los principales institutos de investigación, incluido el Instituto Federal de Tecnología de Suiza, y está bajo licencia del MIT. Tiene el poder de modelar activos de gran escala, desde un puente hasta una plataforma de producción o incluso una estación espacial. Con un número cada vez mayor de activos de avanzada en la industria, se enfoca en desbloquear una vida útil adicional significativa de activos obsoletos con gemelos digitales predictivos. 

Este proceso implica la creación de una vida, el aprendizaje de una réplica virtual de un activo físico y su uso para estructurar los datos a partir de las mediciones de sensores para proporcionar información basada en la física sobre la condición actual del activo. También da predicciones sobre su condición futura. 

Al usar un gemelo digital predictivo, los equipos de activos pueden adoptar un enfoque de monitoreo inteligente para mejorar la inspección basada en riesgos donde los datos interpretados del modelo se utilizan para informar el enfoque de los planes de inspección de activos. 

Al combinar los dos, las costosas inspecciones de rutina se reemplazan con las inspecciones basadas en datos para reducir significativamente los costes.

La adición de análisis predictivo permite que el mantenimiento se transforme de la misma manera. Al anticipar anomalías y abordarlas antes de que ocurran, se minimiza el mantenimiento innecesario y se mejora la confiabilidad de los activos.

Cada compañía que construye gemelos digitales de estructuras o equipos lo hace usando un método numérico llamado análisis de elementos finitos. Se ha utilizado tradicionalmente en el modelado de piezas de automóviles, bombas y compresores, pero se limita a los activos de modelado a gran escala. 

El algoritmo realiza simulaciones 1.000 veces más rápido, lo que permite el detalle y la precisión de escala ilimitada, y también la calibración de las simulaciones basadas en sensores en el activo.

En el sector hay dos proyectos en curso con Shell. El proyecto es conocido como reanálisis. Hoy, los nuevos análisis tomarían la forma de una inspección para determinar el grosor de las placas y para comprender el estado y estos resultados se incluirían en un programa de software. Comenzarían a ejecutar las cosas a través de meses de cálculos para regresar con un informe. Ellos estiman en miles de horas de ingeniería para hacer eso. Sin embargo, lo que se está haciendo con ellos es poner todo esto en una vía digital donde habrá muy poca intervención humana, y se hará en 48 horas.

Eso nos da un modelo del activo basado en la condición, entonces el siguiente paso es ejecutar cientos de casos de carga de intensidad de onda, dirección de onda, etc. Para cientos de casos de carga, podemos entender qué es probable que suceda con el activo durante un período determinado. Todo esto redujo el trabajo de meses a 48 horas, pero con mucha mayor precisión. Según los técnicos, la precisión sería al menos 10 veces mejor que cualquier otro sistema utilizado actualmente.
 

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