Detección de Anomalías en Tiempo Real
Las grandes operadoras de infraestructura de transporte de gas natural enfrentan un desafío permanente: monitorear extensos tramos de ductos en áreas remotas, muchas veces de difícil acceso, contra amenazas que van desde invasiones y vandalismo hasta interferencias involuntarias causadas por máquinas y vehículos próximos a la franja de seguridad — o, en el escenario más crítico, intentos deliberados de perforación del ducto.
Los métodos convencionales de monitoreo — patrullaje físico, cámaras puntuales e inspecciones periódicas — no ofrecen cobertura continua ni capacidad de respuesta inmediata. El tiempo entre el evento y la detección puede ser fatal para la integridad del sistema y para la seguridad de las comunidades del entorno.
Una gran transportadora de gas natural de Brasil contrató a Immer Messen para un proyecto de monitoreo continuo y autónomo de un tramo de gasoducto mediante tecnología DFOS — Distributed Fiber Optic Sensing — combinada con Inteligencia Artificial.
Utilizando un cable de fibra óptica de telecomunicaciones común instalado a lo largo del ducto, el sistema DATS de Immer Messen transformó la fibra en una red densa de sensores acústicos distribuidos, capaz de detectar cualquier perturbación a lo largo de toda la extensión monitoreada — sin equipos adicionales en campo, sin intervención humana continua y sin obras de infraestructura complejas.
El interrogador óptico DATS envía pulsos de luz por la fibra y analiza las señales reflejadas con resolución espacial de 3 metros. Cualquier evento acústico o vibración mecánica a lo largo del ducto — un paso humano, el paso de un vehículo o la vibración de una excavadora — altera el patrón de la señal de forma característica. Los algoritmos de IA de Immer Messen procesan esas variaciones en tiempo real y clasifican automáticamente cada evento detectado.
El operador acompaña todo de forma remota, desde su sala de control, a más de 200 km de distancia del tramo monitoreado.
Durante semanas de operación autónoma y continua, el sistema DATS demostró un desempeño excelente en todos los escenarios probados. Se realizaron eventos simulados a ciegas a lo largo del tramo monitoreado, sin que el equipo de operación supiera el tipo, el lugar ni el momento de cada ocurrencia. El sistema detecta las anomalías y las clasifica en las siguientes clases de evento:
Todas las alertas fueron disparadas y enviadas por SMS al equipo de operación en menos de 1 minuto tras el evento — sin ninguna supervisión local.
A continuación se presentan algunas muestras de señales de detección y clasificación automática.
I. Persona caminando por la franja: señales explícitas revelan los pasos y el desplazamiento de la persona en las inmediaciones del cable óptico;
II. Vehículo ligero: patrones mecánicos más intensos que se propagan por el espacio-tiempo, cuyos ápices revelan el desplazamiento espacial con velocidad superior y bajo intensidades variables — asociadas al relieve irregular de la región;
III. Excavadora: la señal presenta tres tipos de patrón que revelan etapas de operación distintas. Al inicio las señales se asocian a excavaciones propiamente dichas, con la acción periódica creando patrones mecánicos intensos que se propagan por el espacio. En la segunda etapa se observa un comportamiento constante con patrones de más alta frecuencia dominantes, asociados solamente a la máquina encendida pero detenida. En la tercera etapa, señales mecánicas más intensas con desplazamiento espacio-temporal revelan el movimiento de la excavadora.
Conclusión: la tecnología DFOS y la IA elevan la seguridad de ductos a un nuevo nivel
El proyecto demostró que la tecnología DFOS de Immer Messen, combinada con algoritmos propietarios de IA, es capaz de transformar la fibra óptica ya disponible en infraestructuras de ductos en un sistema robusto, autónomo y preciso de monitoreo de seguridad — entregando al operador una visibilidad en tiempo real que los métodos convencionales simplemente no ofrecen.
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