Estado del arte en detección de fugas y propuesta de máquina de soporte vectorial para el análisis de estanqueidad en envases

Estado del arte en detección de fugas y propuesta de m�quina de soporte vectorial para el an�lisis de estanqueidad en envases¹

State of the art in leak detection and support vector machine for the analysis of sealing in containers

Estado da arte em movimento de vazamento de detecção e support vector machine para a an�lise de vedação em embalagens

Luis Francisco Ni�o Sierra²

Dar�o Amaya Hurtado³

Mauricio Mauledoux Monroy⁴

¹Art�culo de Revisión.

²Docente de la Universidad Distrital Francisco Jos� de Caldas, Bogot� - Colombia. Contacto: lfninos@udistrital.edu.co

³Docente de la Universidad Militar Nueva Granada, Bogot� - Colombia. Contacto: dario.amaya@unimilitar.edu.co

⁴Docente de la Universidad Militar Nueva Granada, Bogot� - Colombia. Contacto: mauricio.mauledoux@unimilitar.edu.co

Fecha de recepción: octubre de 2012 Fecha de aceptación: diciembre de 2012

Resumen

El presente art�culo es una recopilación de los m�todos m�s utilizados en an�lisis de estanqueidad o detección de fugas, como antecedentes de la realización de un sistema que aplica la inteligencia artificial para este tipo de an�lisis. Se presenta tambi�n la propuesta de usar una m�quina de soporte vectorial en este sistema.

Palabras clave:an�lisis de estanqueidad, detección de fugas, m�quina de soporte vectorial.

Abstract

This article is a compilation of the analysis methods used in sealing or leak detection, as background to the implementation of a system that applies artificial intelligence for this type of analysis. We also present the proposal of using a support vector machine in this system.

keywords:analysis of sealing, leak detection, support vector machine.

Resumo

Este artigo � uma visão geral dos m�todos de an�lise utilizados na detecção de vedação e vazamento, como pano de fundo para a implementação de um sistema de intelig�ncia artificial que se aplica a este tipo de an�lise. Tamb�m apresenta a proposta de utilização de uma m�quina de vetor de suporte neste sistema.

palavra-chave:an�lise de vedação, detecção de vazamento, m�quinas de vetores de suporte.

Introducción

La detección de fugas ha sido un �rea de gran inter�s en el sector industrial, en especial en los sistemas de transporte de petróleo y de gas, por los costos ambientales, sociales y económicos que implican para una región o pa�s. Es as� como en todo el mundo existen normas para la explotación y distribución de combustibles y multas económicas muy elevadas en los casos en los que se incumplen.

En tuber�as hay muchos m�todos empleados para la detección de fugas, que pueden ser clasificados en m�todos directos e indirectos (Chen, Shi, Zhang, et al., 2003; Wang, Jianguo, Weidong, et al., 2002). En otras �reas tambi�n se han desarrollado sistemas o m�todos de detección de fugas, como es el caso de tuber�as de transporte de agua, pruebas en diferentes tipos de envases y pruebas en sistemas microelectromec�nicos o MEMS por sus siglas en ingl�s.

Muchas herramientas o m�todos se han aplicado, hasta el punto que en la actualidad los algoritmos de inteligencia artificial est�n liderando esta tarea con excelentes resultados.

M�todos acústicos

La adquisición de se�ales acústicas con fin de realizar la detección de fugas en tuber�as ha sido de gran importancia; sin embargo, la aparición de se�ales acústicas que no provienen de fugas reales genera inconvenientes en estos m�todos de detección (Rongsheng, Gongtian, & Shifeng, 2002). Las emisiones acústicas pueden ser definidas como una onda el�stica transitoria, generada por la r�pida liberación de energ�a dentro del material (Rongsheng, Gongtian, & Shifeng, 2002). El an�lisis de estas emisiones acústicas permite la identificación de fugas, incluso a distancias lejanas. Las t�cnicas y equipos desarrollados basados en la se�al acústica han sido efectivos en tuber�as de agua (Jin, Yumei, & Ping, 2010). Algunos instrumentos convencionales empleados en la detección de fugas son: varillas equipadas con auriculares, geófonos y micrófonos (Golby & Woodward, 1999; Hunaidi, Wang, Bracken, Gambino, & Fricke, 2004)); sin embargo, su efectividad depende, en gran medida, de la habilidad del operario. Con el fin de evitar la dependencia del usuario, los m�todos que emplean procesamiento digital de se�ales acústicas han sido de gran ayuda y han hecho que las diferentes t�cnicas tengan avances importantes en cuanto a su efectividad.?

Los instrumentos desarrollados a partir de esta idea est�n conformados en general de la siguiente manera:

• Un sensor o conjunto de sensores se emplean para explorar la tuber�a.

• Las se�ales all� obtenidas son transmitidas mediante sistemas de adquisición de datos, que incluyen filtros y amplificadores, a sistemas de procesamiento de información como microcontroladores, PC o DSP.

• Por último, una unidad de procesamiento se encarga de la identificación de las fugas; all� se puede emplear una de muchas herramientas de procesamiento disponibles; en general, a esta tarea puede dedicarse un solo algoritmo o la combinación de algunos de ellos. En Jiao, Qingxin, Guanghai, & Jingyan (2006), un algoritmo o modelo de procesamiento se encarga de la extracción de las caracter�sticas de las se�ales y otro, a partir de estas caracter�sticas, se encarga de la identificación de las fugas correspondientes.

Los m�todos acústicos son empleados ampliamente en tuber�as que transportan gas, petróleo o incluso agua.

Presión diferencial

Los m�todos de detección de fugas mediante la medición de presión diferencial se han empleado principalmente en el control de calidad en la fabricación de envases. En este caso se trata de la inyección de aire en el envase bajo prueba, hasta obtener una presión determinada, y luego analizar el comportamiento de la se�al de presión medida entre el interior del envase y un punto externo, en el cual la presión es constante o plenamente conocida. La gran mayor�a de los equipos desarrollados para esta tarea basan su funcionamiento en la simple comparación, durante un lapso determinado, de la se�al con respecto a un valor fijo o umbral definido. Este valor de umbral se establece despu�s de una gran cantidad de pruebas, que permiten determinar el valor óptimo para cada aplicación.

El m�todo es simple; sin embargo, permite el empleo de equipos que no cuentan con poderosas herramientas de procesamiento, como es el caso del PLC, el cual es ampliamente usado a nivel industrial. Sin embargo, las limitantes de este m�todo son evidentes cuando se trata de microfugas, ya que en estos casos la presión dentro del envase cambia muy lentamente, y durante el periodo de comparación no alcanza a superar el umbral, lo que da un resultado erróneo. Algunas compa��as han usado este m�todo por mucho tiempo, mejorando la t�cnica hasta lograr resultados muy buenos en función del di�metro de la fuga capaz de detectar (Bonfiglioli Engineering S.p.A.), incluso algunas de estas compa��as anuncian en la actualidad el uso de inteligencia artificial para mejorar la precisión y la capacidad de detección. Sin embargo, estos desarrollos se mantienen ocultos dado el car�cter comercial de estas compa��as. Una variante de este m�todo consiste en la producción de una peque�a deformación en el envase cuando se tiene presurizado; el an�lisis de la relación presión-deformación permite determinar si se trata de un elemento con una fuga o no (Bhattacharyya & Johnson, 1977). Aun as�, no se conoce si este m�todo se emplea en la actualidad por los fabricantes de las m�quinas de pruebaenvases.

M�todos de procesamiento utilizando inteligencia artificial en la detección de fugas

Como se mencionó, los m�todos tradicionales, acústicos o de presión diferencial, por s� solos no son suficientes para garantizar la calidad de un envase o si, por el contrario, se presenta una fuga en alguna zona determinada del mismo. En la actualidad las t�cnicas de procesamiento digital de se�ales, con las modernas herramientas proporcionadas por la inteligencia artificial, son empleadas en casi todas aplicaciones de an�lisis de se�ales; la detección de fugas no es la excepción. Una breve descripción de algunas de estas herramientas se presenta a continuación:

Autocorrelación

La principal propiedad de la autocorrelación es la de entregar una medida de la coherencia de una serie en el dominio del tiempo. Esta propiedad en realidad lo que permite es tener una idea de la autosimilitud de la se�al (Jin, Yumei, & Ping, 2010). Algunas de las caracter�sticas que se pueden obtener a partir de la autocorrelación son (Haykin, 1998): la rapidez con la que una se�al cambia con respecto al tiempo, dónde un proceso tiene una componente periódica, y si un valor en un instante es similar o no con valores anteriores. En Jin, Yumei, & Ping (2010) las caracter�sticas de autosimilitud obtenidas por medio de la autocorrelación son usadas en la capa de entrada de una red neuronal, que se encarga de determinar la existencia o no de una fuga en una red de distribución de agua.

Redes neuronales

Una red neuronal puede definirse como una estructura o sistema construido para hacer uso de los principios organizacionales del cerebro humano. Los elementos fundamentales de esta red se conocen como neuronas artificiales, las cuales cuentan con alta conectividad entre ellas y con la capacidad de realizar operaciones de c�lculo (Avelino et al., 2009). Las redes neuronales artificiales son especialmente usadas en el reconocimiento y clasificación de patrones, en la compresión de im�genes y en el filtrado de se�ales. Como se mencionó, una red neuronal artificial es usada en la detección de fugas en tuber�as de agua. As� mismo, se usan redes neuronales para la detección de fugas en tuber�as de petróleo (Ming & Wei-qiang, 2006). En este caso, el algoritmo para la detección de la fuga parte de la adquisición de se�ales por medio de sensores de presión; estas se�ales pasan por una etapa de adecuación, luego por medio de wavelets se realiza la descomposición de las se�ales y por último mediante la red neuronal se extraen las caracter�sticas y se clasifican los perfiles de fuga.

Wavelets (onditas)

La transformada de onditas, o wavelets, es considerada un tipo especial de transformada de Fourier, que permite obtener información en función del tiempo y de la frecuencia de forma cuasi simult�nea. La transformada de onditas es muy utilizada en procesamiento de se�ales, es común su aplicación en filtros, compresión y descompresión de datos y en extracción de caracter�sticas. Esta última aplicación es empleada en Ming& Wei-qiang (2006) como etapa previa a la red neuronal artificial, que se encarga de la clasificación de estas caracter�sticas para determinar la presencia de la fuga. As� mismo, en Zadeh (1965) se emplean wavelets en la detección de fugas de manera inmediata en tuber�as de petróleo, con el fin de evitar robo, minimizar p�rdidas y garantizar el normal funcionamiento del sistema de transporte. En este caso se usan dos sensores de presión en los extremos del tramo de tuber�a que se desea explorar; cuando una fuga se produce, genera una onda de presión que se transmite a lo largo de la tuber�a. Esta onda representa una ca�da de presión que se conoce como punto de rareza de la se�al (Zadeh, 1965). El algoritmo de wavelet permite detectar este punto de rareza y el momento en que se produce.

Teor�a del control difuso

La lógica difusa es una de las herramientas que han encontrado aplicaciones en �reas como la econom�a, la medicina, la administración y los sistemas de control, entre otras. Esta teor�a, que fue introducida por Zadeh (1965), crea un nuevo tipo de variables, las variables difusas, que son descritas por expresiones ling��sticas como largo, alto o r�pido, etc. Todo un proceso matem�tico alrededor de estas nuevas variables se ha desarrollado y ha permitido dar solución a problemas muy dif�ciles de representar con las variables tradicionales. En Tongtai (1997) se emplea la teor�a de control difuso para la detección de la zona de fuga antes de que se produzca la perforación. La mayor�a de los m�todos empleados analizan la información obtenida despu�s de producirse la fuga, con los correspondientes riesgos o p�rdidas que esto implica (Tani et al., 2006). Por lo anterior, este m�todo es aplicado en la prevención y predicción de fugas.

Teor�a del caos

Como se ha visto hasta ahora, la detección de fugas en tuber�as de transporte de petróleo, gas o agua ha tenido un gran inter�s en los investigadores. No menos importante es la detección de fugas en plantas refinadoras de petróleo, por el peligro que esto implica para el personal que all� trabaja. En Tani, Nagasako, & Lokibe (2004) se plantea un sistema de detección de fugas de gas a alta presión en refiner�as de petróleo, basado en la teor�a del caos. El m�todo consiste en aplicar el Criterio de Información de Caos (Vaz Junior, 2010) a se�ales acústicas adquiridas por medio de un micrófono. Como fuente sonora se usa un generador artificial de gas a alta presión, o simulador de la fuga, que se ubica a 16 metros del sensor. En estas condiciones, el micrófono captura no solamente el sonido del gas a alta presión, sino tambi�n los sonidos ambientales representados como ruido de fondo. Con base en estudios anteriores (Takens, 1981) se puede asumir que el ruido de fondo est� conformado por elementos no determin�sticos, mientras que las se�ales producidas por la fuga del gas a alta presión contienen componentes determin�sticas. Con el fin de discriminar entre los dos tipos de se�ales adquiridas, se usa el m�todo TPM (por las siglas de trajectory parallel measure) (Fujimoto & Lokibe, 1999), con el cual se puede determinar la presencia de fuga comparando con un valor umbral fijado.

Predicción ARX

Otro de los algoritmos para la detección de fugas en tuber�as est� basado en un predictor autorregresivo MIMO (múltiples entradas / múltiples salidas) (Allister, 1988), en este caso con un filtro de entrada. Este algoritmo est� conformado por dos etapas, una que se encarga de la detección de la fuga y otra de su localización en el tiempo. Para esto se almacena un vector de datos en una ventana de tiempo con la información necesaria para determinar el instante en que se produce la fuga.

Estabilidad de Liapunov

Un m�todo basado en el criterio de estabilidad de Liapunov se usa para la detección de fugas. En Lawrence (1990) se presenta el trabajo realizado con pruebas en la tuber�a de una planta petrolera en Nigeria. El m�todo consiste en tomar un modelo tradicional de flujo de l�quidos en una tuber�a; se incluye un t�rmino que representa una fuga. Los diferentes criterios de estabilidad en sistemas de flujo fueron aplicados para desarrollar el modelo para la detección de la fuga. Se usa una matriz de estabilidad para determinar los eigenvalores del sistema. Una fuga es detectada cuando alguno de los valores propios es menor que -1. Mediante un programa de simulación, se determina la certeza de la fuga; en cada iteración del programa se evalúan los eigenvalores, asignando votos a favor o en contra de la presencia de la fuga. Por la teor�a de probabilidad y la estad�stica (Gan et al., 2008) se aplica el criterio de Bayes. De acuerdo con Kingsley, Abhulimen, & Susu (2004), cuando una fuga se produce en una tuber�a, la onda sonora que se genera viaja por el fluido a velocidad sónica. Con mediciones de tiempo de propagación de la onda, se puede llegar a obtener el tama�o de la fuga.

Espectrometr�a de masa de helio e interferometr�a óptica

Por último, en este recorrido por los m�todos para detección de fugas se incluye una aplicación que ha brindado gran apoyo en los avances tecnológicos en todas las �reas de la vida humana: los MEMS o Sistemas Microelectromec�nicos. Son muchos los dispositivos de este tipo, como sensores, acelerómetros, giróscopos, sensores de infrarrojo, que deben ser empacados al vac�o y, m�s aún, el tiempo de vida depende de la duración de este vac�o (Goswami & Han, 2008). Cuando se trata de empaquetamientos peque�os, las exigencias de hermeticidad son mayores, dado que estos son susceptibles de microfugas. Estudios han mostrado que la tasa m�xima de fugas en empaques peque�os es varios órdenes de magnitud menor que los empaques que son m�s grandes (Tao& Malshe, 2005). La espectrometr�a de masa de helio se basa en el bombardeo de un elemento con helio presurizado por un tiempo determinado; luego se pasa a un espectrómetro, donde se mide la velocidad de salida del helio. Por otro lado, la interferometr�a óptica se basa en el patrón de interferencia obtenido al atacar el esp�cimen sometido a presión con un haz l�ser; el frente de onda reflejado produce un interferograma que es capturado con una c�mara.

M�quina de soporte vectorial

Las m�quinas de soporte vectorial (SVM por sus siglas en ingl�s) han sido ampliamente usadas en tareas de clasificación de información (Lin & Chen, 2008); sin embargo, no se encuentran reportes de aplicaciones en la detección de fugas a pesar de su gran fortaleza a la hora de distinguir datos entre dos clases. La SVM es considerada una gran herramienta de clasificación lineal o no lineal (Burges, 1998) y ha sido empleada en problemas como ecualización de canal de ultrabanda ancha (Musbah & Zhu, 2007), estimación de canal en sistemas de multiplexación de frecuencia ortogonal (Fern�ndez-Getino & Rojo, 2006), detección de actividad de voz (Fengyan, Changchun, & Yan, 2004). Un clasificador SVM es b�sicamente un algoritmo que maximiza la distancia entre dos clases, minimizando error de clasificación. La SVM busca, a partir de un conjunto de datos de entrenamiento, un hiperplano que separe las dos clases a las que pertenecen. Este hiperplano puede ser tan simple como una recta en el caso de que se trate de datos linealmente separables, como el de la figura 1, o puede estar compuesto por muchas fronteras de decisión que conforman un hiperplano m�s complejo, como es el caso de la figura 2.

En un sistema de detección de fugas en envases, la se�al de presión obtenida entre el interior del envase y un punto de referencia exterior puede clasificarse en una de dos clases según se trate de un envase en perfecto estado o uno con una peque�a fuga. El proceso de detección se presenta en la figura 3. La mayor�a de los detectores basan su funcionamiento en la comparación de esta se�al con un valor umbral previamente establecido; en caso de que la se�al decaiga por debajo de este nivel, se clasifica como defectuoso; en caso contrario se clasifica como bueno. Dadas estas caracter�sticas, se propone como herramienta de procesamiento una SVM para la realización de un sistema de an�lisis de fugas por presión diferencial. Los resultados obtenidos ser�n objeto de un segundo art�culo.

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