Detecção de Anomalias em Tempo Real
Grandes operadoras de infraestrutura de transporte de gás natural enfrentam um desafio permanente: monitorar extensos trechos de dutos em áreas remotas, muitas vezes de difícil acesso, contra ameaças que vão desde invasões e vandalismo até interferências involuntárias causadas por máquinas e veículos próximos à faixa de segurança — ou, no cenário mais crítico, tentativas deliberadas de perfuração do duto.
Os métodos convencionais de monitoramento — patrulhamento físico, câmeras pontuais e inspeções periódicas — não oferecem cobertura contínua nem capacidade de resposta imediata. O tempo entre o evento e a detecção pode ser fatal para a integridade do sistema e para a segurança das comunidades no entorno.
Uma grande transportadora de gás natural do Brasil contratou a Immer Messen para um projeto de monitoramento contínuo e autônomo de um trecho de gasoduto por meio de tecnologia DFOS — Distributed Fiber Optic Sensing — combinada com Inteligência Artificial.
Utilizando um cabo de fibra óptica de telecomunicações comum instalado ao longo do duto, o sistema DATS da Immer Messen transformou a fibra em uma rede densa de sensores acústicos distribuídos, capaz de detectar qualquer perturbação ao longo de toda a extensão monitorada — sem equipamentos adicionais em campo, sem intervenção humana contínua e sem obras de infraestrutura complexas.
O interrogador óptico DATS envia pulsos de luz pela fibra e analisa os sinais refletidos com resolução espacial de 3 metros. Qualquer evento acústico ou vibração mecânica ao longo do duto — seja um passo humano, a passagem de um veículo ou a vibração de uma escavadeira — altera o padrão do sinal de forma característica. Os algoritmos de IA da Immer Messen processam essas variações em tempo real e classificam automaticamente cada evento detectado.
O operador acompanha tudo remotamente, de sua sala de controle, a mais de 200 km de distância do trecho monitorado.
Durante semanas de operação autônoma e contínua, o sistema DATS demonstrou ótimo desempenho em todos os cenários testados. Eventos simulados às cegas foram realizados ao longo do trecho monitorado, sem que a equipe de operação soubesse o tipo, o local ou o momento de cada ocorrência. O sistema detecta as anomalias, e classifica em eventos através das classes:
Todos os alertas foram disparados e enviados por SMS à equipe de operação em menos de 1 minuto após o evento — sem qualquer supervisão local.
Algumas amostras de sinais de detecção e classificação automática são apresentadas abaixo.
I, Pessoa caminhando na faixa: sinais explícitos revelam os passos e o deslocamento da pessoa nas imediações do cabo óptico;
II. Veículo leve: padrões mecânicos mais intensos se espalhando pelo espaço-tempo cujos apex revelam o deslocamento espacial com velocidade superior e sob intensidades variáveis – associadas ao relevo irregular da região;
III. Escavadeira: sinal sob três tipos de padrão revelam estágios de operação distintos. No início os sinais são associados a escavações de fato, com a ação periódica que cria padrões mecânicos intensos que se espalham pelo espaço. No segundo estágio nota-se um comportamento constante com padrões de mais alta frequência dominantes, associados somente à máquina escavadeira ligada, porém parada. No terceiro estágio então sinais mecânicos mais intensos com deslocamento espacial-temporal revelam a movimentação da escavadeira.
Conclusão: Tecnologia DFOS e IA elevam a segurança de dutos a um novo patamar
O projeto demonstrou que a tecnologia DFOS da Immer Messen, combinada com algoritmos proprietários de IA, é capaz de transformar a fibra óptica já disponível em infraestruturas de dutos em um sistema robusto, autônomo e preciso de monitoramento de segurança — entregando ao operador uma visibilidade em tempo real que os métodos convencionais simplesmente não oferecem.
Se voce tem interesse em saber mais sobre as nossas solucoes, deixe o seu contato.
