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RTC-2016-5687-8

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Plataforma de mantenimiento predictivo basado en sensores remotos para monitoriz...

Plataforma de mantenimiento predictivo basado en sensores remotos para monitorización de sistemas de tuberías industriales. "SENSE2DRONE" El proyecto SENSE2DRONE tiene como objetivo abordar el reto R8: Seguridad, protección y defensa, en el marco de los procesos industriales. Anualmente, accidentes industriales por falta de mantenimiento en las instalaciones industr... ver más

01/01/2016

AEORUM ESPAÑA

173K€

Presupuesto del proyecto: 173K€

Líder del proyecto

AEORUM ESPAÑA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 297K€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2016-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

AEORUM ESPAÑA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 297K€

Presupuesto del proyecto 173K€

Descripción del proyecto El proyecto SENSE2DRONE tiene como objetivo abordar el reto R8: Seguridad, protección y defensa, en el marco de los procesos industriales. Anualmente, accidentes industriales por falta de mantenimiento en las instalaciones industriales o mantenimiento no adecuado, causan daños graves tanto a los propios equipos como a las personas expuestas. Esto también, repercute en el proceso productivo incluyendo en algunos casos el vaciado de la instalación. Estudios actuales presentan que la pérdida económica anual en las industrias estadounidenses está en torno a los 278 millones de euros sólo debido a la corrosión. Los efectos de las fugas de sustancias de distintas índoles pueden incidir sobre las personas situadas en áreas próximas como los líquidos corrosivos, o generar atmósferas peligrosas capaces de arder y/o contaminación del medio ambiente si las sustancias son tóxicas volátiles.Dada la importancia de las consecuencias fatales expuestas, este proyecto fusiona dos áreas de relevancia actual como son el mantenimiento predictivo y el desarrollo de nuevos sistemas de sensores capaces de embarcarse en equipos autónomos, con el fin de reducir el coste del mantenimiento, aumentar el alcance de las inspecciones y con ello minimizar el número de fallos. En concreto, el proyecto SENSE2DRONE propone desarrollar nuevos sensores capaces de ser embarcados en vehículos no tripulados (UAVs) para mejorar la autonomía tanto de vuelo como energética de los vehículos, los costes, la seguridad de vuelo y la capacidad de monitorización. Específicamente, se desarrollarán sensores de navegación como son cámaras 3D para la detección de obstáculos, sensores de radiofrecuencia para la detección de fugas líquidas y sensores basados en óxidos metálicos para la detección de fugas de gases. Para la monitorización del estado de salud de las tuberías, se estudiará la incorporación de cámaras termográficas complementada con cámaras multiespectrales para la enriquecer la detección de gases. Respecto a las plataformas de los vehículos aéreos no tripulados, varios retos se presentan con este proyecto. El primero es el diseño de una plataforma modular y flexible que permita embarcar sensores heterogéneos con la técnica plug and play para aumentar el impacto del proyecto. El segundo reto importante es el vuelo autónomo en interiores en zonas catalogadas de riesgos e incertidumbres debido a acciones de mantenimiento no actualizadas en las plantas de las industrias. El proyecto plantea resolver este último reto mediante el desarrollo de algoritmos de planificación de misiones cooperativas con optimización de rutas, basada en la catalogación de zonas de riesgos e incertidumbres. En cuanto al control autónomo de vuelo, se desarrollarán algoritmos avanzados, basados en control predictivo híbrido, y con formulación explícita.En el campo del mantenimiento predictivo, varias innovaciones se proponen: el desarrollo de modelos de análisis de propagación de sustancias líquidas y gaseosas, riesgos de fallos y accidentes. Esto junto con las aplicaciones de redes neuronales y sistemas de visualización basados en diagramas de niveles para la presentación de grandes conjuntos de datos. Esto proporcionará una herramienta de ayuda a la toma de decisiones para el mantenimiento de sistemas de tuberías que reducirá las probabilidades de exposiciones, así como cualquier tipo de riesgos y fallos de estos sistemas. Este ambicioso proyecto se ejecutará por un consorcio compuesto por 6 entidades, 3 empresas y 3 centros de investigación, con extensa experiencia en proyectos de investigación tanto nacionales como internacionales. El plan de implementación se divide en 6 paquetes de trabajos con 24 tareas y 35 entregables programados en 24 meses. El presupuesto para este desarrollo será de 945.259,94 . Los resultados del proyecto ofrecen una oportunidad real para fomentar la creación de empleo y será una fuente de innovación y de crecimiento económico durante los años venideros.

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