ES2921859T3 - Un dispositivo, procedimiento y sistema para monitorizar una red de conductos de transporte de fluidos - Google Patents
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Abstract
Un dispositivo de monitoreo de flujo de líquido (10) dispuesto para monitorear el flujo de líquido en un conducto. El dispositivo (10) comprende medios de muestreo (20), medios de procesamiento (30) y medios de almacenamiento de datos (40). El medio de muestreo está dispuesto para recibir datos de manera sustancialmente continua desde un sensor (12) indicativo de al menos una variable detectada por el sensor (12) indicativa del flujo de fluido en un conducto y para muestrear los datos para producir una corriente de datos muestreados. El medio de procesamiento (30) está dispuesto para procesar el flujo de datos muestreados para extraer al menos un flujo submuestreado del mismo, el flujo submuestreado comprende una pluralidad de conjuntos de datos, siendo cada conjunto de datos un subconjunto estadístico del flujo de datos muestreados. datos durante un período de conjunto de datos respectivo. Los medios de almacenamiento de datos (40) están dispuestos para almacenar al menos un flujo submuestreado. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)
Description
DESCRIPCIÓN
Un dispositivo, procedimiento y sistema para monitorizar una red de conductos de transporte de fluidos
Campo
La presente invención se refiere a un dispositivo y sistema para, y un procedimiento de, monitorización del flujo de fluido en un conducto. En las realizaciones, se refiere a la monitorización del flujo de agua en un sistema de suministro de agua.
Antecedente
Algunas veces se supone que los sistemas de suministro de agua funcionan en condiciones hidráulicas en estado estable. En realidad, estas condiciones hidráulicas son frecuentemente cuasi estables e inestables debido a la naturaleza estocástica de la demanda, las operaciones de las válvulas, las bombas, el mal funcionamiento de los dispositivos de protección contra sobretensiones y las rupturas ocasionales. La actual tendencia para gestionar las fugas reduciendo y controlando la presión operacional en tiempo casi real podría complicar aún más el problema, ya que introduce inestabilidades hidráulicas. Además, la optimización de la bomba, la cual incluye la conmutación de las bombas de apagado y encendido frecuente para reducir la energía, produce cambios repentinos en las condiciones hidráulicas. Esto provoca un crecimiento del estrés en la tubería y conduce a fallos por fatiga asociados. Estas variaciones hidráulicas repentinas y graduales conducen a un aumento del nivel de rupturas y un coste significativo en términos de reparación de los fallos de las tuberías y de las reclamaciones de litigios civiles de aquellos que sufren pérdidas financieras relacionadas.
Por lo tanto, es altamente deseable que la infraestructura de tuberías envejecida se mantenga bajo condiciones hidráulicas en estado estable para extender su vida útil. Esto requiere que las condiciones hidráulicas dinámicas sean monitorizadas y analizadas de manera continua, de tal modo que los fallos u otros eventos no deseados puedan ser identificados y reparados rápidamente o abordados de alguna otra manera.
La práctica actual de la industria para la monitorización de las condiciones hidráulicas en las redes de suministro de agua hace uso de dispositivos de monitorización que muestrean con una frecuencia de una muestra cada quince minutos (denominada en la presente divulgación como muestreo de 15 minutos). Estos dispositivos de monitorización se apagan entre los periodos de muestreo para minimizar el consumo de potencia y extender la vida de la batería. En consecuencia, los datos adquiridos que utilizan estos dispositivos únicamente proporcionan instantáneas periódicas de las condiciones hidráulicas las cuales no captan el comportamiento hidráulico dinámico y/o los eventos transitorios y de sobretensión.
Existen dispositivos que son capaces de realizar un muestreo de alta frecuencia para monitorizar los transitorios de presión, tales como las sobretensiones de presión. Algunos ejemplos son los dispositivos divulgados en la patente de los Estados Unidos número 7,219,553 y la Patente de los Estados Unidos número 7,357,034. Estos dispositivos capturan eventos transitorios predefinidos, ya que la tasa de muestreo se aumenta cuando se detecta un evento y el dispositivo almacena estos eventos en una memoria interna. Una sobretensión, la cual es un ejemplo de un evento transitorio, se determina por la tasa de cambio (utilizando un detector de gradiente) y un umbral máximo. La interpretación de los eventos transitorios es realizada por un operador humano y requiere el uso de conocimientos especializados de ingeniería.
Los principales inconvenientes del sistema descrito en la Patente de los Estados Unidos número 7,219,553 y la Patente de los Estados Unidos número 7,357,034 y otros dispositivos de monitorización de sobretensiones son:
(i) Únicamente se capturan los eventos de sobretensión extrema, ya que la adquisición se activa por valores absolutos y umbrales de gradiente. En la realidad, las condiciones hidráulicas dinámicas son estocásticas y se caracterizan por un amplio intervalo de frecuencias y amplitudes. Estos son omitidos por los dispositivos existentes.
(ii) El ensamblaje de los datos de sobretensiones posteriores a los hechos a partir de múltiples ubicaciones está restringido de manera significativa, ya que los transitorios podrían haberse disipado por debajo de los umbrales de activación establecidos y no haber sido capturados. Esto limita significativamente la calidad y disponibilidad de los datos capturados para analizar los eventos de sobretensión y diagnosticar los fallos; y
(iii) El sistema se despliega principalmente en instalaciones sobre el terreno, ya que requiere el uso de grandes fuentes de energía (por ejemplo, grandes paneles solares) y de la línea de visión (GPS) para la sincronización del tiempo.
Las investigaciones de los presentes inventores en el área de los transitorios hidráulicos demuestran que estos eventos tienen diferentes características, frecuencia de ocurrencia, amplitud, forma, tasa de cambio y disipación de energía. Muchos de estos eventos no constituyen transitorios repentinos y extremos los cuales provoquen fallos inmediatos en las tuberías. Las condiciones hidráulicas dinámicas incluyen de manera frecuente oscilaciones de presión de baja amplitud y alta frecuencia para las cuales los valores de activación, tales como los detectores de gradiente y el umbral, no son apropiados. Reducir los valores de activación, podría resultar en un muestreo continuo con la adquisición de varios órdenes de magnitud de más datos cuyos equipos de registro de sobretensiones (es decir, transitorios) existentes no pueden gestionar.
Las condiciones hidráulicas dinámicas descritas no comprometen inmediatamente la integridad de una tubería. Las investigaciones experimentales de los presentes inventores han demostrado que tales eventos causan fallos por fatiga y aceleran la corrosión inducida por la fatiga. Ambos mecanismos contribuyen al deterioro de las tuberías y a la frecuencia de las rupturas. Además, los rápidos cambios en la velocidad del fluido aumentan el esfuerzo cortante a lo largo de la pared de la tubería, lo cual resulta en la resuspensión de los sedimentos y el registro de las biopelículas. Como resultado, las condiciones hidráulicas dinámicas también afectan, la calidad del agua, disminuyen el cloro residual, y dan como resultado una decoloración y quejas de los clientes. Estos ejemplos ilustran que la definición y caracterización de un evento transitorio, tal como un evento de sobretensión requiere rutinas de procesamiento y gestión de datos significativamente más sofisticadas que las descritas en la Patente de los Estados Unidos número 7,219,553 y la Patente de los Estados Unidos número 7,357,034.
El documento WO2012/153147 A1 describe un sistema de detección de fallos en tuberías, un procedimiento y un cabezal de sensor adecuado para su uso en el sistema. El sistema comprende un sensor vibro acústico que se puede conectar a un trayecto de fluido de una tubería y un sistema de monitorización remoto, siendo el sensor operable para medir una o más propiedades vibro acústicas predeterminadas del fluido y/o del trayecto de fluido y de comunicar datos sobre dichas mediciones al sistema de monitorización remoto, estando el sistema de monitorización remoto dispuesto para monitorizar dichos datos a lo largo del tiempo y visualizar los datos monitorizados en busca de características que representen un tipo de fallo para identificar la aparición de un tipo de fallo en la tubería.
Sumario
[Almacenamiento estratificado; submuestreo; subconjuntos estadísticos!
De acuerdo con un primer aspecto de la presente invención, se proporciona un dispositivo de monitorización de flujo de líquido dispuesto para monitorizar el flujo de líquido en un conducto, el dispositivo comprende medios de muestreo, medios de procesamiento y medios de almacenamiento de datos, en el que: los medios de muestreo están dispuestos para recibir datos de manera sustancialmente continua a partir de un sensor indicativo de al menos una variable detectada por el sensor indicativo del flujo de líquido en un conducto y para muestrear los datos para producir un flujo de datos muestreados; los medios de procesamiento están dispuestos para procesar el flujo de datos muestreados para extraer al menos un flujo submuestreado que comprende una pluralidad de conjuntos de datos, siendo cada conjunto de datos un subconjunto estadístico del flujo de datos muestreados a lo largo de un período de conjunto de datos respectivo; los medios de almacenamiento de datos están dispuestos para almacenar el al menos un flujo submuestreado.
De acuerdo con un segundo aspecto de la presente invención, se proporciona un procedimiento de monitorización del flujo de líquido en un conducto, comprendiendo el procedimiento las etapas de un dispositivo de monitorización del flujo de líquido:
recibir datos de manera sustancialmente continua a partir de un sensor, los datos indicativos del flujo de fluido en un conducto, y operar los medios de muestreo del dispositivo para muestrear los datos, para producir un flujo de datos muestreados;
procesar el flujo de datos muestreados utilizando los medios de procesamiento del dispositivo para extraer información de este;
transmitir de manera periódica la información extraída a una ubicación central mediante el funcionamiento de los medios de comunicación del dispositivo;
almacenar, utilizando los medios de almacenamiento de datos del dispositivo, una representación más completa del flujo de datos muestreados durante al menos un período de tiempo que la proporcionada por la información extraída;
recibir en los medios de comunicación una solicitud a partir de u otra ubicación central para una representación más completa del flujo de datos muestreados durante el período de tiempo y, en respuesta a ello, transmitir a la u otra ubicación central la representación más completa.
[Abordar los inconvenientes de los dispositivos existentes!
En los dispositivos existentes, no es posible “retroceder” retrospectivamente y extraer datos sincronizados en el tiempo de alta frecuencia para intervalos de tiempo arbitrarios o datos entre las instantáneas de datos periódicos con el fin de obtener más información sobre un evento de interés; los datos para estos períodos no se adquieren y se pierden. Por ejemplo, si se produce una ruptura u otro fallo, los operadores no pueden consultar las condiciones hidráulicas dinámicas (de estado inestable) anteriores a la ruptura, o el sobremuestreo de los datos históricos (crecimiento de la resolución temporal), y consultar múltiples dispositivos para el mismo intervalo de tiempo para identificar las causas y los mecanismos del fallo. Al proporcionar al menos un flujo de datos submuestreados -es decir, al proporcionar un almacenamiento estratificado, de subconjuntos estadísticos de los datos- se puede obtener fácilmente información relevante a lo largo del período de tiempo de interés, ya sea de manera local mediante el acoplamiento del dispositivo a un dispositivo de interrogación, o de manera remota a lo largo de un enlace de comunicaciones.
[Informe periódico]
El dispositivo puede comprender medios de comunicación. Los medios de procesamiento pueden estar dispuestos además para preparar el flujo de datos muestreados para extraer información de sumario de estos. Los medios de comunicación pueden disponerse de manera periódica para transmitir la información de sumario a una ubicación central remota a partir del dispositivo. El al menos un flujo submuestreado puede comprender una representación más completa del flujo de datos muestreados a lo largo de un período particular que la proporcionada por la información de sumario extraída a lo largo de ese período.
[La variable detectada]
La variable que se detecta puede ser la presión del fluido y/o la velocidad del fluido y/o la altura del flujo en el conducto. La variable que se detecta puede ser indicativa de la calidad del agua, por ejemplo, de la concentración de cloro o de la turbiedad del agua. El dispositivo puede comprender el sensor.
El subconjunto estadístico comprendido en cada conjunto de datos del flujo submuestreado puede comprender el máximo y/o el mínimo y/o la media y/o la desviación estándar y/u otro valor estadístico de los datos a lo largo del período respectivo del conjunto de datos.
[Interrogatorio retrospectivo]
El dispositivo puede estar dispuesto, además, tras la recepción de los medios de comunicación a partir de la u otra ubicación central una solicitud para una representación más completa del flujo de datos muestreados en o a lo largo de un tiempo especificado, para transmitir a la u otra ubicación central uno o más de los conjuntos de datos correspondientes al tiempo especificado. La solicitud para una representación más completa puede ser una solicitud para al menos una porción del al menos un flujo submuestreado. Los medios de comunicación pueden transmitir el o cada conjunto de datos contenidos en esa porción.
Puede existir una pluralidad de flujos submuestreados, comprendiendo cada uno una pluralidad de conjuntos de datos que comprenden un subconjunto estadístico y/o diezmado del flujo de datos muestreados, los conjuntos de datos de cada flujo submuestreado que comprenden un subconjunto estadístico a lo largo de períodos de diferente longitud respectiva. En otras palabras, cada flujo submuestreado puede ser submuestreado a una frecuencia diferente. Las frecuencias pueden diferir en un orden de magnitud.
Cuando existe una pluralidad de flujos submuestreados, la solicitud para una representación más completa puede ser una solicitud para una porción respectiva de cada uno de una pluralidad de los flujos submuestreados. Los medios de comunicación pueden, en respuesta a esta solicitud, transmitir el o cada conjunto de datos en cada una de estas porciones.
La duración del o cada flujo submuestreado que se almacena puede ser una duración predeterminada. Esto puede ser lo mismo para cada flujo submuestreado. El o cada flujo submuestreado puede ser almacenado en un tampón circular. El dispositivo también puede almacenar un flujo ininterrumpido del flujo de datos muestreados de duración correspondiente. También se puede almacenar en un tampón circular. La duración puede ser del orden de días o semanas o meses.
[Muestreol
El muestreo realizado por los medios de muestreo puede ser de alta frecuencia. Por ejemplo, puede estar entre 64 y 1024 muestras por segundo (S/s). 256 S/s es un ejemplo. La tasa de muestreo puede ser cualquiera de estas dos tasas; puede ser cualquier tasa intermedia. En otras realizaciones, se puede utilizar otro muestreo. Cuando la variable que se detecta es la presión del fluido, la tasa de muestreo puede estar entre 100 y 300 S/s, y puede ser de 200 S/s.
Cuando la variable que se detecta es la velocidad del fluido, la tasa de muestreo puede estar entre 0,5 y 2 S/s, y puede ser de 1 S/s. Las variables de calidad del agua (cloro y turbiedad) se muestrean a los 15 minutos, pero se activa una tasa de muestreo más rápida (5 minutos) si se detecta un transitorio. La presión se puede utilizar como variable principal para activar una mayor tasa de muestreo para las variables secundarias. La tasa de muestreo de los medios de muestreo puede ser controlada por los medios de procesamiento. La tasa de muestreo puede ser controlada de este modo en respuesta a la recepción de una señal en los medios de comunicación a partir del u otra ubicación central para cambiar la tasa de muestreo. Los medios de muestreo pueden sellar cada punto de datos con un sello de tiempo correspondiente al momento en el cual se detectó el punto de datos.
Los medios de muestreo pueden recibir los datos a partir del sensor de manera sustancial en tiempo real. El flujo de datos muestreados puede ser producido por los medios de muestreo de manera sustancial en tiempo real.
[Identificación de transitorios!
El procesamiento del flujo de datos muestreados para extraer información de sumario de este puede comprender la identificación de eventos transitorios y/o la identificación de eventos no transitorios. La identificación de un evento transitorio y/o no transitorio puede formar al menos parte de la información de sumario extraída. El procesamiento puede comprender el procesamiento de porciones del flujo de datos muestreados, correspondiendo cada porción a un período de tiempo respectivo. La porción puede ser una porción que corresponde a un período de tiempo rodante. En otras palabras, el procesamiento puede ser a lo largo de una ventana continua en el flujo de datos muestreados. Los periodos de tiempo se pueden selecciona de modo que sean lo suficientemente largos, tal como para que cada porción contenga un conjunto completo de datos muestreados para el evento transitorio más largo que podría experimentar mediante un sistema del cual forma parte el conducto y/o el dispositivo. Para cada porción, los datos muestreados pueden ser analizados para determinar si la porción contiene o no datos indicativos de un evento transitorio. Esto se puede hacer sumando la diferencia entre puntos de datos sucesivos a lo largo del periodo de tiempo para entregar una suma acumulativa. La suma puede compararse con una probabilidad de que esa suma sea indicativa de un evento transitorio para determinar si se ha identificado o no un evento transitorio. Esto se puede hacer comparando la suma con un registro de la probabilidad de que esa suma sea indicativa de un transitorio. El registro puede ser una función de distribución de probabilidad de la probabilidad de que se produzca la suma con el valor de esta. El registro se puede generar durante el funcionamiento del dispositivo registrando cada suma y su frecuencia de ocurrencia. El registro se puede actualizar de manera continua durante el funcionamiento a medida que se calcula cada suma acumulativa. El registro puede comprender una indicación de un umbral indicativo del valor de probabilidad por debajo del cual se determina que la suma es indicativa de un evento transitorio y, por lo tanto, que se ha identificado un evento transitorio. La probabilidad de que se produzca la suma acumulativa calculada puede compararse con ese umbral. El algoritmo de detección de transitorios permite, por lo tanto, el autoajuste autónomo de los dispositivos individuales y este procedimiento es específico del lugar- diferentes sistemas de suministro de agua experimentarán diferentes niveles de comportamiento hidráulico dinámico (comportamiento de antecedente).
En respuesta a la identificación de un evento transitorio, los medios de comunicación pueden transmitir una señal indicativa de esto a la ubicación central. Esto puede ocurrir sin esperar a la siguiente transmisión periódica de la información de sumario extraída. Puede ocurrir tras la identificación del evento transitorio. La señal puede comprender datos a partir de la porción en la cual se ha identificado el evento transitorio.
[Información estadística de sumario!
El procesamiento del flujo de datos para extraer la información de sumario de estos puede comprender la determinación de información estadística de sumario a partir del flujo de datos muestreados, formando la información estadística de sumario al menos parte de la información de sumario extraída. La información estadística de sumario puede comprender uno o más valores máximos y/o mínimos y/o media y/o varianza y/o desviación estándar de la porción del flujo. La información estadística de sumario puede comprender uno o más valores máximos y/o mínimos y/o medios y/o varianza y/o desviación estándar de un período de tiempo, denominado un “período de tiempo de sumario”, el cual puede corresponder a una pluralidad de porciones. Por ejemplo, el periodo de tiempo de sumario puede ser una o más horas, días o semanas. En las realizaciones, la noción de la monitorización de manera continua del comportamiento hidráulico dinámico también tendrá un impacto en los intervalos de comunicación. El sistema puede tolerar periodos más largos entre comunicación (por ejemplo, una vez por hora frente a la tendencia actual de 30 minutos) si la hidráulica de la red de tuberías tiene poca variación y es de estado estable.
El período de transmisión por los medios de comunicación de la información extraída puede ser sustancialmente el mismo que el período de tiempo de sumario.
[PDFs y métricas de impacto!
En respuesta a la identificación de un evento transitorio, los medios de procesamiento también pueden generar un descriptor transitorio que indica una o más características del evento transitorio identificado. Un ejemplo de un descriptor transitorio es el gradiente del transitorio, es decir, que es la tasa de cambio de la variable detectada con el tiempo a lo largo del transitorio o algún otro tiempo, tal como la duración de la porción respectiva en la cual se identifica el transitorio. Otros descriptores transitorios incluyen la dirección del gradiente, las magnitudes de inicio y/o parada del transitorio, el gradiente de disipación, una secuencia de cambios de gradiente. El o cada descriptor transitorio es utilizado por los medios de procesamiento para generar una indicación de la gravedad del transitorio. Esto puede hacerse comparando el valor del descriptor transitorio con una indicación de la probabilidad de que se produzca ese valor del descriptor transitorio. Esto puede hacerse sustancialmente de la misma manera que la manera en la cual se identifican los transitorios. Por ejemplo, el valor del descriptor transitorio puede compararse con una distribución de probabilidad de los valores medidos del descriptor transitorio durante su uso para determinar la probabilidad de ese valor. La probabilidad determinada puede compararse con uno o más umbrales para entregar la gravedad del transitorio. Por lo tanto, la disposición puede proporcionar un autoajuste autónomo y umbrales específicos del lugar. Los umbrales se pueden utilizar para clasificar el transitorio en términos de su gravedad. Puede existir tres clases. Estas pueden corresponder a transitorios que son de baja preocupación, de media preocupación, de alta preocupación. Estas medidas de gravedad pueden ser denominadas “métricas de impacto”. Las métricas de impacto pueden combinar los resultados de la información estadística de sumario. Las métricas de impacto pueden formar parte de la información de sumario extraída que se envía de manera periódica a la ubicación central.
La métrica de impacto puede determinar la frecuencia de transmisión de la información de sumario extraída a partir de los medios de comunicación. En respuesta al aumento de la métrica de impacto por encima de un umbral definido, la información de sumario extraída puede ser transmitida de manera más frecuente. En respuesta a la caída de la métrica de impacto por debajo del u otro umbral definido, la información de sumario extraída puede ser transmitida de manera menos frecuente. Una métrica de impacto indicativa de un transitorio de alta preocupación puede iniciar la transmisión sustancialmente inmediata a la ubicación central de la información extraída.
[Canales plurales!
El dispositivo puede tener varios canales de datos detectados. El dispositivo puede recibir datos respectivos de manera sustancialmente continua a partir de cada uno de una pluralidad de sensores indicativos de una variable respectiva detectada por cada sensor. Los medios de muestreo pueden muestrear los datos para producir un flujo respectivo de datos muestreados para cada una de las variables detectadas. El dispositivo puede estar dispuesto de tal manera que, y el procedimiento puede ser tal que, cada flujo se maneja en paralelo sustancialmente de la misma manera.
[Deriva de reloj!
De acuerdo con otro aspecto, se proporciona un dispositivo de monitorización dispuesto para recibir datos de alta frecuencia a partir de un sensor y para asociar puntos de datos de esos datos cada uno con un sello de tiempo respectivo, comprendiendo el dispositivo un módulo de reloj y medios de recepción, comprendiendo el módulo de reloj un reloj local dispuesto para mantener el tiempo y que además comprende medios de recepción de señal dispuestos de manera periódica para recibir una señal de tiempo inalámbrica a partir de una fuente remota indicativa del tiempo preciso, el módulo de reloj dispuesto para comparar el tiempo mantenido por el reloj local con la señal de tiempo y para ajustar el reloj local y, por lo tanto, mejorar la precisión de su mantenimiento de tiempo.
El módulo de reloj se puede disponer de manera repetida, y opcionalmente de manera periódica, para comparar el tiempo mantenido por el reloj local con la señal de tiempo y ajustar el reloj local. El módulo de reloj puede ajustar de manera variable el reloj local acelerando y/o ralentizando el reloj en diferentes momentos a lo largo de un periodo de tiempo. El módulo de reloj puede aprender cómo el reloj local tiende a variar con respecto al momento preciso a lo largo de un período de tiempo y compensar esta variación ajustando el reloj para lograr un mantenimiento de tiempo sustancialmente preciso. El módulo de reloj también puede recibir una señal indicativa de la temperatura local y variar el reloj local, al menos en parte, en base a esta. El dispositivo puede operar los medios de recepción de manera más frecuente inicialmente para recibir la señal de tiempo con el fin de aprender cómo el reloj local tiende a variar y luego operar los medios de recepción de manera menos frecuente cuando la variación del reloj local se ha aprendido.
El dispositivo de este aspecto puede ser adicionalmente el dispositivo del primer aspecto, teniendo las mismas características y características opcionales. Del mismo modo, las características de este aspecto también pueden ser características de cualquier otro aspecto.
[Modular!
El dispositivo de cualquier aspecto puede ser modular. Los componentes del dispositivo pueden estar alojados en alojamientos respectivos que pueden acoplarse de manera local, y opcionalmente de manera liberable, para su funcionamiento. Los medios de procesamiento pueden estar alojados en un módulo principal; los medios de
almacenamiento y opcionalmente los medios de comunicación, si los hay, pueden estar alojados en un módulo de memoria; el sensor y de manera opcional los medios de muestreo pueden estar alojados en un módulo de sensor. Una fuente de alimentación, tal como una batería, puede estar alojada en un módulo de alimentación. El módulo de memoria puede incluir una pantalla en su alojamiento indicativo del funcionamiento del dispositivo y de los datos adquiridos. La pantalla puede ser indicativa de si se ha determinado o no un evento transitorio en un período anterior; puede ser indicativa de la gravedad de cualquier evento transitorio determinado. La pantalla puede indicar la métrica de estrés por impacto. El módulo de memoria puede estar dispuesto para la comunicación local con el aparato de interrogación, tal como un ordenador portátil. Puede ser una comunicación por cable o inalámbrica. El módulo de memoria puede estar dispuesto para operar como un servidor microservidor durante tal comunicación. El o cada módulo presurizado puede comprender un sensor de presión de aire dispuesto para proporcionar datos a los medios de procesamiento. Tras la detección de una caída de la presión de aire por debajo de un umbral especificado, los medios de procesamiento pueden identificar que el módulo en cuestión debe ser examinado y generar una señal indicativa de esto. Esta señal puede ser comunicada a la ubicación central. El procesador también puede apagarse en respuesta a esto.
El módulo de batería puede incluir un chip de identificación para identificar de manera exclusiva la batería, siendo el chip de identificación legible por los medios de procesamiento cuando el módulo de batería está conectado para su funcionamiento.
[Procesamiento centrall
Se proporciona una estación de control central para identificar la ubicación aproximada de las causas de los eventos transitorios en una red de conductos a través de los cuales fluye el fluido, comprendiendo la estación de control central medios de procesamiento y medios de comunicación, en la que:
los medios de comunicación están dispuestos para recibir, a partir de una pluralidad de dispositivos remotos, la respectiva información extraída indicativa de un evento transitorio de flujo de fluido en una longitud respectiva del conducto con el cual está asociado el dispositivo remoto, la información extraída comprende un sello de tiempo sustancialmente preciso asociado con el evento transitorio; y
los medios de procesamiento están dispuestos para determinar, en base a la información extraída, y en el conocimiento de la posición geográfica de cada dispositivo, la ubicación aproximada de la causa del evento transitorio.
Los dispositivos remotos de este tercer aspecto pueden ser cada uno de los dispositivos del primer aspecto.
Los medios de control y procesamiento centrales pueden comprender al menos un procesador de ordenador, un almacenamiento no volátil legible por ordenador asociado, y medios de visualización asociados.
De acuerdo con un cuarto aspecto de la presente invención, se proporciona un sistema de monitorización del flujo de líquido para monitorizar el flujo de líquido en una pluralidad de conductos que constituyen una red, comprendiendo el sistema una pluralidad de los dispositivos definidos en el primer aspecto y medios de control y procesamiento centrales definidos en el tercer aspecto.
[Generall
Para todos los aspectos anteriores, excepto cuando una característica opcional recitada anteriormente hace referencia a otra característica opcional la cual es necesaria con el fin de que la primera característica funcione, cada una de las características opcionales recitadas anteriormente puede proporcionarse en una realización de manera aislada de las otras características opcionales. También se considera que las características opcionales se puedan incluir juntas en las realizaciones en cualquier combinación viable. Además, se considera que las características opcionales de cada aspecto sean también características opcionales de cada uno de los otros aspectos.
Se considera que, en las realizaciones preferentes, el conducto es un conducto de suministro de agua de un sistema de suministro de agua, tal como un sistema de suministro de agua que suministra agua a los usuarios de agua domésticos y/o industriales. En otras realizaciones, el conducto puede ser un conducto en un sistema de aguas residuales, un oleoducto o una tubería de gas, un conducto en una planta de procedimientos o una planta nuclear. También son posibles y están consideradas otras aplicaciones. En particular, se considera que el dispositivo, el procedimiento y el sistema puedan utilizarse para detectar parámetros que afectan a estructuras, tales como puentes, carreteras, edificios y otras estructuras, en lugar de una variable indicativa del flujo de fluido en un conducto. En las presentes aplicaciones, se pueden detectar uno, más o todos los siguientes elementos: fuerza, frecuencia y/o amplitud de vibración, amplitud y/o frecuencia de sonido, desplazamiento. Esta lista no es exhaustiva.
Al menos determinadas características de las realizaciones ejemplares proporcionan lo siguiente:
(i) Monitorizar de manera continua y consultar y extraer retroactivamente datos de alta frecuencia a partir de múltiples dispositivos de registro/telemetría integrados para caracterizar las condiciones hidráulicas dinámicas y facilitar el análisis post mortem de los fallos y el diagnóstico de los dispositivos de protección contra sobretensiones. Esto elimina la compleja configuración del registro de velocidad variable como se describe en la Patente de los Estados Unidos número 7,219,553 y en la Patente de los Estados Unidos número 7,357,034 la cual de manera frecuente omite eventos críticos, no captura datos críticos y no puede proporcionar datos históricos de alta frecuencia para períodos arbitrarios seleccionados por el usuario.
(ii) Detectar en tiempo casi real las desviaciones a partir de las condiciones hidráulicas de estado estable diseñadas dentro de los sistemas complejos de suministro de agua. Correlacionar la información extraída a partir de los datos de estado cuasi estable y transitorio con la información física y topológica de la tubería se utiliza para el cálculo de un índice transitorio (un nivel de estrés del sistema) para facilitar el reconocimiento rápido del funcionamiento subóptimo y activar el mantenimiento. Esto también incluirá la detección de inestabilidades hidráulicas debidas a válvulas de control que funcionen mal o estén mal configuradas. Mantener los sistemas de distribución de agua bajo condiciones hidráulicas estables extenderá de manera significativa el ciclo de vida de la infraestructura, reducirá el coste anual en la reparación de rupturas y reducirá el número de eventos de decoloración.
(iii) Diagnosticar el funcionamiento y las desviaciones a partir de las especificaciones de diseño de los dispositivos de protección contra sobretensiones: los datos se utilizan para detectar, localizar y programar el mantenimiento de las válvulas de control y de aire que funcionan mal y de los equipos de protección contra sobretensiones averiados. También se puede utilizar como una garantía de seguridad y seguro de que los dispositivos de protección contra sobretensiones funcionan de acuerdo con sus especificaciones de diseño. Comparar la respuesta de un sistema de suministro de agua a un intervalo de transitorios hidráulicos.
(iv) Garantizar y monitorizar la implementación segura de los planes de optimización de las bombas.
(v) Monitorizar la red de transmisión de agua para detectar fugas mediante la adquisición continua de señales de presión de alta frecuencia y la detección de cambios de gradiente bajo diferentes variaciones de presión.
(vi) Utilizar el aparato como una base de datos distribuida para almacenar datos sin procesar de alta frecuencia, medidas estadísticas de las variaciones de presión a lo largo de un conjunto de intervalos predefinidos (por ejemplo, 1segundo, 1minuto, 15 minutos) y firmas de eventos transitorios. Esta configuración es esencial para realizar datos continuos de alta velocidad sincronizados en el tiempo con un consumo de alimentación muy bajo.
(vii) Reducir el riesgo de contaminación de la calidad del agua debido a la presión subatmosférica generada por los transitorios hidráulicos.
(viii) Controlar el riesgo de un cambio repentino (reducción) en el residuo de cloro.
(ix) Reducir la variabilidad de las condiciones hidráulicas mejorará la precisión de los modelos de simulación hidráulica en tiempo casi real.
(x) Gestionar datos de eficiencia energética para el muestreo/monitorización continuos y el almacenamiento optimizado de datos.
Breve descripción de los dibujos
A continuación, se describirán, a modo de ejemplo únicamente, realizaciones específicas de la invención con referencia a los dibujos adjuntos, en los cuales:
La Figura 1 es una visión general en forma de esquema de un sistema de monitorización del flujo de líquido que comprende una estación de control central y cinco dispositivos remotos;
La Figura 2 es un diagrama esquemático de la disposición del hardware de un representativo de uno de los dispositivos remotos;
La Figura 3 es un diagrama esquemático del funcionamiento del dispositivo remoto de la Figura 1;
La Figura 4 es un diagrama detallado esquemático detallado de una parte del funcionamiento del dispositivo remoto de la Figura 2;
La Figura 5 es un diagrama detallado esquemático detallado de otra parte del funcionamiento del dispositivo remoto de la Figura 2;
La Figura 6 es un diagrama esquemático de la disposición del hardware del servidor central;
La Figura 7 es un diagrama esquemático del funcionamiento de la estación de control central;
La Figura 8 es un diagrama esquemático detallado de parte del funcionamiento de la estación de control central;
La Figura 9 muestra una representación de un evento transitorio con descriptores transitorios;
La Figura 10 es una representación esquemática de la geolocalización de los componentes del sistema; La Figura 11 es una vista en perspectiva de los componentes modulares del dispositivo remoto de la Figura 2;
La Figura 12 muestra un diagrama de flujo del acceso manual del dispositivo y la carga de datos;
La Figura 13 muestra los procedimientos de gestión de datos para acceder, descargar y procesar los datos; La Figura 14 muestra la sincronización de tiempo para la monitorización de un área amplia;
La Figura 15 muestra las incertidumbres en una señal de emisión de tiempo;
La Figura 16 es un diagrama de flujo que muestra un procedimiento de estimación de la latencia;
La Figura 17 es un diagrama de flujo que muestra un procedimiento para minimizar el jitter y para decodificar una referencia de tiempo precisa; y
La Figura 18 es un diagrama de flujo que muestra un procedimiento de ampliación de un período de espera; y
La Tabla 1 es una tabla que muestra un ejemplo de datos almacenados en el dispositivo remoto de la Figura 2.
Descripción específica de algunas realizaciones de ejemplo
Los sistemas de transmisión y distribución de agua son infraestructuras críticas con un creciente nivel de control y consecuencias de fallos. La monitorización continua de las condiciones de carga resultantes a partir del comportamiento hidráulico dinámico facilita el mantenimiento de la resistencia estructural de las infraestructuras de tuberías envejecidas y la protección de la calidad del agua. La monitorización y el control de las condiciones hidráulicas dinámicas requieren un procedimiento y un aparato novedosos para la recolección continua de datos de alta frecuencia y sincronizados en el tiempo, y para la gestión de grandes volúmenes de datos bajo severas limitaciones de alimentación. El sistema de monitorización también debe permitir consultas en tiempo casi real y consultas retrospectivas que extraigan datos hidráulicos de alta frecuencia sincronizados en el tiempo para períodos de tiempo arbitrarios. Esto es particularmente útil cuando se han producido rupturas y otros fallos y se requiere un análisis de la causa raíz para identificar los mecanismos de fallo mediante la extracción de datos sincronizados en el tiempo de alta frecuencia antes al y durante el fallo del sistema.
En la Figura 1 se muestra una visión general de un sistema 100 que reivindique la invención. Como se puede apreciar, el sistema 100 está compuesto por varios dispositivos 10 remotos dispuestos para comunicarse con una estación de control central en forma de servidor 200. En la presente realización, la comunicación es una comunicación inalámbrica, como se explicará más adelante. Cada dispositivo 10 remoto es un dispositivo de monitorización del flujo de líquido dispuesto para monitorizar el flujo de líquido en un conducto. Cada dispositivo 10 está compuesto por varios componentes de hardware, cada uno de los cuales lleva a cabo varias funciones.
La Figura 2 muestra con más detalle, pero de forma esquemática, los principales componentes de hardware que componen uno de los dispositivos 10 representativos.
El dispositivo incluye medios de detección en forma de un sensor 12. En la presente realización, el sensor 12 está dispuesto en un conducto de una red de suministro de agua, aunque se considera que, en otras realizaciones, el sensor pueda posicionarse para otras aplicaciones. El sensor 12 está dispuesto para detectar una variable indicativa del flujo de agua en el conducto. Esto puede incluir, por ejemplo, la presión, la velocidad, la altura, o la temperatura del flujo, o cualquier otra característica. En este ejemplo, la variable que se detecta es la presión. El sensor 12 proporciona los datos indicativos de la presión detectada como una señal continua en tiempo real.
El dispositivo 10 también incluye medios 20 de muestreo en forma de un convertidor 20 analógico-digital (ADC) que recibe datos a partir de los medios de detección 12 indicativos de la presión detectada. El ADC 20 está dispuesto para
muestrear los datos 25 a alta frecuencia. En la presente realización, los datos indicativos de la presión del agua se muestrean a una tasa de 200 S/s. El ADC sella el tiempo de cada punto de datos para dar salida a un flujo de datos 27 muestreados con sello de tiempo. Los datos tienen un sello de tiempo con una alta precisión, lo cual en la presente realización tiene una precisión de milisegundos. A continuación, se describirá en detalle el sello de tiempo con referencia a la Figura X.
La salida del ADC 20 proporciona una entrada a los medios de procesamiento en forma de un microprocesador 30 que tiene una RAM 35 asociada a él y accesible por el mismo. El dispositivo también incluye medios de almacenamiento en forma de memoria 40 no volátil, la cual en la presente realización es una memoria flash. El microprocesador 40 está dispuesto para comunicarse con la NVM 40 para leer datos de esta y almacenarlos. El dispositivo 10 incluye además medios de comunicación en forma de un módulo 50 de radio acoplado de manera operativa al microprocesador 30 y dispuesto para comunicarse de acuerdo con las normas GSM y GPRS a lo largo de una red de telefonía móvil celular (no se muestra en la Figura 2).
Cada dispositivo 10 del sistema 100 tiene uno o más canales de entrada de transmisión de datos a partir de los respectivos sensores 12.
Aunque la Figura 2 muestra, por simplicidad, un dispositivo 10 con un único sensor 12 y un único canal de datos de este, se considera que otros dispositivos 10 en el sistema 100 puedan tener múltiples sensores 12, detectando cada uno una variable diferente indicativa del flujo de fluido. Cada sensor 12 tiene un flujo respectivo de datos continuos del mismo, siendo cada uno tratado como una variable independiente en un canal separado del dispositivo 10. Las tasas de muestreo pueden ser diferentes para variables específicas: por ejemplo, la presión del fluido se mide a 200 S/s y la velocidad del flujo del fluido a 1 S/s, mientras que la temperatura o la tensión de la batería pueden medirse sólo una vez cada 15 minutos. Las variables de calidad del agua (cloro y turbiedad) se muestrean a los 15 minutos, pero se activa una tasa de muestreo más rápida (5 minutos) si se detecta un transitorio. La presión se puede utilizar como variable principal para activar una mayor tasa de muestreo para las variables secundarias. Las fuentes de datos también pueden ser generadas por cálculos sobre una o más fuentes de datos. Por ejemplo, una fuente de datos booleana (la cual únicamente puede tener los valores “verdadero” y “falso”) que representa la afirmación “se ha detectado un transitorio” puede generarse a partir de una fuente de datos de presión de fluido.
Con referencia a la Figura 3, la cual ilustra los flujos de datos en el dispositivo 10 en lugar de la disposición de hardware, los datos muestreados con sello de tiempo a partir del ADC 20 se someten a dos operaciones de procesamiento principales: el análisis 110 de la señal transitoria, en el cual el microprocesador 30 extrae información a partir de la señal; y el almacenamiento 120 estratificado, en el cual los datos con sello de tiempo a partir del ADC 20 son submuestreados por el microprocesador 30 en varios flujos submuestreados paralelos y almacenados en la memoria 40 no volátil, disponibles para su recuperación en una fecha posterior. Este modelo está diseñado para mantener un muestreo continuo a altas tasas de muestreo, a la vez que minimiza el uso de energía y la comunicación. El funcionamiento del sistema se configura a través de “consultas”, órdenes y solicitudes enviadas a partir del servidor 200 central con el cual el dispositivo 10 se comunica a través del módulo 50 de radio. Estas consultas establecen los parámetros del análisis 110 de la señal transitoria y definen los datos que el dispositivo 10 transmite de manera regular mediante “consultas persistentes”: consultas que se almacenan en el dispositivo 10 y las cuales continúan ejecutándose hasta que son detenidas por otra consulta. Los resultados del análisis de la señal transitoria y los datos generados por las consultas se transmiten al servidor 200 central
[Almacenamiento estratificado!
El sistema de “almacenamiento estratificado” desarrollado se muestra en la Figura 4. Cada variable detectada (a partir de un sensor 12 respectivo) en el dispositivo 10, después de ser muestreada por el ADC 20, se almacena como un “flujo estratificado”. Por lo tanto, habrá tantos flujos estratificados como sensores 12. En la Figura 4 se muestra un flujo 130 estratificado que es representativo de los flujos estratificados en la presente realización. El flujo 130 estratificado contiene los datos sin procesar del ADC 20 y varios flujos submuestreados, submuestreados por el microprocesador 30, de datos almacenados en paralelo con los datos sin procesar. Los flujos submuestreados se componen de muchos conjuntos de datos. Cada conjunto de datos en un flujo submuestreado consiste en una tupla compuesta por el tiempo de inicio del elemento submuestreado y una serie de descriptores estadísticos de los datos sin procesar a lo largo del tiempo que es cubierto por el elemento del conjunto de datos.
El tipo de submuestreo estadístico que realiza el microprocesador 30 depende del tipo de datos: para los datos variables continuos se calculan los valores mínimos, máximos, la media y la varianza; para los datos booleanos se puede calcular el OR lógico de los elementos de datos. También se pueden calcular otros valores estadísticos, tales como la desviación estándar, cuando se genera un conjunto submuestreado. La tabla 1 muestra una fuente de datos que toma una lectura cada 15 segundos y la submuestra estadística de un minuto que se considera crear a partir de ella.
Estos flujos submuestreados permiten recuperar largos periodos de datos sin el gran número de accesos a datos que se requerirían con el fin de obtener información durante el mismo periodo de tiempo si solo se tuviera acceso a los datos sin procesar. Esto es fundamental para minimizar el tiempo y la energía de la comunicación a la vez que se gestionan altos volúmenes de datos. Por ejemplo, una hora de datos de 200S/s requeriría 720,000 lecturas de datos si únicamente se dispusiera de los datos sin procesar, pero únicamente 60 lecturas de un conjunto submuestreado de un minuto.
Los datos sin procesar, y por lo tanto los conjuntos de datos submuestreados, se almacenan en el orden en que se miden. Por lo tanto, cada flujo de datos se ordena por valor de tiempo creciente. Esto permite encontrar los datos en un valor de tiempo particular sin necesidad de utilizar un índice, ya que se puede utilizar un algoritmo de búsqueda binaria eficiente (búsqueda a medio intervalo). El medio de almacenamiento es un tampón circular, por lo tanto, los nuevos elementos de datos registrados siempre se almacenarán en él. Si el medio está lleno, los datos más antiguos se eliminarán con el fin de dejar espacio. Una vez escritos, los datos nunca se modificarán. Por lo tanto, los datos copiados a partir de un dispositivo 10 pueden considerarse fiables independientemente de lo que ocurra con el dispositivo posteriormente. El uso de conjuntos submuestreados incurre en una penalización de almacenamiento, típicamente entre el 5 % y el 10 %, pero esto es insignificante dado el bajo coste del almacenamiento.
[Análisis de la señal transitoria]
En paralelo con el sistema de almacenamiento estratificado descrito anteriormente, cada dispositivo 10 también realiza un análisis de datos sobre los datos sin procesar (transmisión) tal y como se proporcionan a partir del ADC 20. Esto se muestra en la Figura 5. Estas operaciones de procesamiento se llevan a cabo en paralelo en cada fuente de datos medida por el dispositivo 10.
La memoria RAM 35 y la potencia de procesamiento de cada dispositivo 10 están limitadas, de modo que todas las operaciones matemáticas tengan lugar a lo largo de un tampón de ventana continua. El tamaño de este tampón es específico de la implementación, pero típicamente estará en el intervalo de 30 segundos (s) a 300s: lo suficiente para mantener una imagen completa del transitorio más largo (la duración máxima de un transitorio depende de una serie de factores, tales como la topología del sistema, el tamaño de la tubería, la naturaleza y fuente del evento transitorio, etc.). En la presente realización, y para los datos indicativos de la presión del agua, el tampón es de 300s.
Después de filtrar el ruido del sensor (por ejemplo, utilizando una media móvil) la primera tarea de procesamiento de datos es el bloque 140 funcional de “selección transitoria”. Esto incluye dividir los datos en probables transitorios y probables no transitorios. Se asume que, a lo largo del corto periodo de tiempo del tampón de ventana, el valor medio de la señal no cambiará y, por tanto, la suma de las diferencias será siempre aproximadamente cero. Se construye una función de distribución acumulativa (CDF) de la suma de las diferencias entre las muestras posteriores en la ventana. La CDF es un registro del valor de las sumas con su probabilidad de ocurrencia, en base a la frecuencia de ocurrencia medida. Si la suma es “poco probable” de acuerdo con la CDF (por ejemplo, <0,1 % de probabilidad), entonces la ventana se declara como transitoria. Cuantos más datos pasen a través del sistema, mejor será la CDF. Este enfoque permite detectar los transitorios que apenas están por encima del ruido de fondo de una señal, en fuerte contraste para la detección de transitorios en los dispositivos existentes, los cuales son en general simples detectores de pendiente y los cuales únicamente detectan los grandes transitorios. El presente enfoque también es autoajustable y, por lo tanto, específico del lugar.
Se recopilan estadísticas de sumario (“Indicadores Estadísticos Periódicos”), tales como el mínimo, el máximo, la media y la varianza/desviación estándar a partir de la señal no transitoria para cada día de la semana. Esto se ilustra en el bloque 150 funcional. Estos se almacenan de manera local y se transmiten de manera periódica al servidor central. En la presente realización se recopilan todas estas estadísticas.
La tarea de “clasificación de transitorios” del bloque 160 ajusta un conjunto de variables a un transitorio detectado (detectado en el bloque 140) con el fin de proporcionar un descriptor comprimido del evento (por ejemplo, un vector transitorio). Un ejemplo de conjunto de variables ajustadas sobre un transitorio medido se puede apreciar en la Figura 7 del sistema. Esto muestra un gráfico de la presión medida por el sensor 12 y muestreada por el ADC 20 en el eje y con el tiempo en el eje x. Los descriptores en la presente realización incluyen la amplitud del transitorio (también conocida como la magnitud de inicio), el gradiente del transitorio (no se muestra en la Figura 7), el gradiente de disipación del transitorio, el cual se puede considerar la pendiente a partir del primer pico o canal del transitorio hasta un punto en el cual el transitorio se ha disipado sustancialmente y la secuencia de gradientes alternos. Para cada descriptor, con la excepción del tiempo del transitorio (el cual obviamente será diferente para cada transitorio), el valor del descriptor se utiliza para construir una función de distribución de probabilidad (PDF). Esto se hace en el bloque 162. Esta PDF muestra la probabilidad de que se produzca un tipo particular de transitorio y sea de manera periódica (por ejemplo, una vez cada 24 horas). Estas PDF se envían al servidor 200 central. A medida que el dispositivo 10 se ejecuta, la PDF se vuelve más precisa a medida que se agregan más datos.
Utilizando la PDF de transitorios, se recopilan conjuntos de variables, esta vez incluyendo su tiempo de inicio, que describen transitorios representativos y se envían al servidor 200 central. Esto se hace en el bloque 165. Un transitorio representativo es el cual se repite de manera regular o el cual es “ inusual” (baja probabilidad) de acuerdo con la PDF de transitorio. El servidor central utiliza estas instantáneas de los transitorios con el fin de correlacionar los eventos a partir de diferentes lugares de medición.
Los indicadores estadísticos periódicos y la PDF transitoria se utilizan para calcular una “métrica de impacto” simple en el registrador. Esto se hace en el bloque 180. Esta métrica de impacto utiliza suposiciones sobre las propiedades físicas de las tuberías medias con el fin de clasificar la cantidad de estrés, en términos coloquiales, bajo la que se encuentra la sección de la tubería que se mide en un número limitado de estados. Esta información se puede visualizar en los medios de visualización del dispositivo 10 (en la presente realización, el dispositivo comprende además un módulo de memoria extraíble que aloja la NVM 40 y que incluye tres LEDs de diferentes colores los cuales se utilizan para indicar la métrica de impacto en el bloque 185) con el fin de permitir que los técnicos evalúen en el campo el estado de la red en ese punto. Para los dispositivos 10 los cuales no pueden comunicarse con el servidor 200 central y los cuales dependen de la recopilación manual de los módulos de memoria, esta indicación de “estrés” local puede mostrar si vale la pena o no recopilar el módulo de memoria en un tiempo particular. La métrica de impacto local también se puede utilizar para variar la tasa de transmisión de los datos: cuando se detectan transitorios extremos, aquellos que provocan una métrica de impacto alta, el dispositivo 10 puede configurarse de manera automática para transmitir los datos de los eventos al servidor central de manera inmediata en lugar de esperar su tiempo de transmisión normal. La métrica de impacto local se clasifica utilizando un sistema de semáforo. Las alertas rojas se utilizan para activar la comunicación inmediata con el servidor 200 central.
[Procesamiento centrall
El servidor 200 central se muestra de manera esquemática en la Figura 6. El servidor 200 incluye medios de comunicación en forma de un módulo 210 dispuesto para comunicarse con Internet, y, por lo tanto, con cada dispositivo 10, por cualquier medio de comunicación adecuado. El servidor 200 también incluye un microprocesador 220 en comunicación con el módulo 210 de radio, y una memoria RAM 230 y una memoria 240 no volátil, ambas en comunicación de lectura/escritura con el microprocesador 220. La NVM 240 constituye un almacén 240 central de datos. También se proporcionan medios de entrada/salida en forma de interfaz 250 gráfica de usuario.
En la Figura 7 se muestra una visión general de la disposición funcional del servidor central. El servidor 200 recibe datos que consisten en eventos, estadísticas transitorias, y datos de forma de onda a partir de todos los registradores bajo su control -la “nube 210 de registradores” - a través del módulo 210 de Internet.
El servidor 200 central realiza dos tareas principales: almacenar y solicitar datos a partir de los registradores 10 en su almacén de datos permanente; y combinar, los datos de análisis transitorios a partir de todos los registradores en análisis de toda la red. También proporciona una interfaz de usuario que consiste en gráficos interactivos, para ver los datos de los sensores, y un mapa interactivo, para visualizar los datos localizados geográficamente. Se considera que el servidor central también extraiga de manera ocasional fragmentos de datos de alta frecuencia a partir de varios lugares (transitorios detectados con diferente gravedad) para ajustar y actualizar los estimadores transitorios. De este modo, el sistema de corte/ monitorización mejora de manera autónoma su capacidad de detección. Los estimadores transitorios actualizados son luego “impulsados hacia atrás” a los dispositivos de monitorización integrados.
El almacén 240 central de datos en el servidor tiene la misma estructura que los almacenes de datos estratificados en los dispositivos 10, pero es significativamente mayor y no está estructurado como un tampón circular. Los datos antiguos no se sobrescribirán. Cuando los datos se solicitan a partir de los dispositivos 10, se copian en este almacén y se mantienen como un registro permanente.
Un aspecto clave del sistema 240 de almacenamiento de datos en el servidor 200 central es el concepto de “recuperación de datos de retrospectiva y consulta de datos de alta frecuencia para períodos de tiempo arbitrarios”. Si el usuario desea ver información detallada del pasado después de una alerta, puede enviar consultas a la nube de registradores con el fin de recuperar datos pasados con mayor resolución espacial a partir de uno o más registradores. De este modo, el usuario puede ver datos arbitrariamente detallados a partir de los registradores sin que éstos tengan que transmitir constantemente información de gran ancho de banda al servidor central. El procedimiento es iterativoun usuario recibe los datos tradicionales de 15 minutos junto con datos de eventos transitorios de baja resolución, el evento transitorio requiere una investigación más profunda y el usuario entonces emite consultas retroactivas para extraer datos pasados con alta resolución temporal para los eventos/intervalos de tiempo específicos. La recuperación de datos de retrospectiva también puede ser activada por rutinas de análisis automático que se ejecutan en el servidor: por ejemplo, si se detecta un transitorio en un dispositivo 10, se genera una consulta automática para extraer datos a partir de los dispositivos 10 vecinos en el entorno de la red local. Los datos se utilizan entonces para localizar la fuente del evento, investigar la conectividad hidráulica dentro de sistemas de topología compleja y diagnosticar el rendimiento de los dispositivos de protección contra sobretensiones.
Un sistema de información geográfica (GIS) proporciona información sobre los materiales y diámetros de las tuberías, la disposición de la red, la ubicación de los registradores, e información, tal como fotos y notas utilizadas cuando se planifica el despliegue de los registradores.
El servidor 200 central recibe indicadores estadísticos periódicos, PDFs transitorios y clasificaciones transitorias junto con instantáneas representativas de cada dispositivo 10. Cuando los dispositivos 10 tienen más de un canal de medición, cada canal se trata como si fuera un dispositivo 10 separado para fines de análisis (aunque los datos para todos los canales de un dispositivo 10 en particular se transmiten, en la presente realización, a lo largo del enlace de comunicaciones de juntos para mayor eficiencia). Los análisis realizados a partir de estos datos se muestran en la Figura 6.
Los datos de cada dispositivo 10 se combinan con la información simple de la tubería (material, edad, diámetro y condición probable, si se conoce) a partir del GIS con el fin de calcular una métrica de impacto por registrador, utilizando los mismos procedimientos que se utilizan en el propio dispositivo 10.
Se conoce la ubicación de cada dispositivo y estas ubicaciones se disponen en un gráfico de geolocalización jerárquico el cual almacena las relaciones de estas ubicaciones entre sí. En la Figura 10 del sistema se muestra un gráfico de ejemplo. Para fines del análisis zonal no se utiliza la ubicación GPS real de cada dispositivo 10, sino las relaciones descritas en el gráfico de geolocalización. Sin embargo, la ubicación GPS se utiliza para la visualización de los datos. En el gráfico de ejemplo, los canales 0 y 1 del dispositivo “LI” se consideran estrechamente relacionados, ya que comparten el mismo padre. El canal 0 de “L1” y el canal 0 de “L2” están menos relacionados, ya que sólo comparten un abuelo. Ambos se consideran apenas relacionados con el canal 0 de “L4” (bisabuelo común) y nada relacionados con el canal 0 de “L9” (sin ancestro común).
Los sellos de tiempo de las instantáneas transitorias representativas se utilizan para tratar e identificar los mismos transitorios que se producen en diferentes sitios. La diferencia de tiempo y la magnitud de los transitorios se utilizan para clasificar los lugares por cercanía a la fuente transitoria.
La etapa final de este análisis es combinar las métricas de impacto por dispositivo, la cercanía a la fuente transitoria, y la posición en el gráfico de geolocalización en una “métrica de impacto zonal”. En cada nivel en el árbol de geolocalización, una media ponderada de las métricas de impacto (las métricas “peores” tienen mayor peso que las métricas “buenas”) de los nodos por debajo de ese nivel da una métrica de impacto zonal. Estas métricas zonales pueden trazarse en un mapa, lo que permite al usuario ver de un vistazo las secciones de la red sometidas a estrés a lo largo de una amplia área geográfica utilizando un sistema de semáforo, y acercarse hasta el nivel de un registrador individual. Además, los datos adquiridos pueden utilizarse para identificar la probabilidad de la frecuencia de las rupturas en relación con el indicador de “estrés” extraído. Esto ayudará a los operadores de la red a seleccionar la estrategia de control óptima para minimizar el comportamiento hidráulico dinámico en sus sistemas y cuantificar los beneficios de tal gestión proactiva.
En paralelo con el análisis estadístico, las instantáneas transitorias transmitidas por los registradores pueden utilizarse para impulsar un modelo de análisis transitorio con el fin de predecir su propagación alrededor de la red. La ejecución periódica de estas simulaciones transitorias en base a los datos sincronizados en el tiempo de alta frecuencia adquiridos proporcionará instantáneas de la respuesta transitoria modelada frente a la observada de los sistemas. El análisis de estos residuos se utiliza para identificar y diagnosticar fallos y un funcionamiento subóptimo. Por ejemplo, una conectividad hidráulica entre partes de la red al haberse dejado una válvula abierta o incluso una sección de tubería la cual no está registrada en el mapa de la red.
Las métricas y los enlaces entre los dispositivos 10 pueden utilizarse con la visualización de datos tradicional con el fin de seleccionar de manera automática las fuentes de datos: por ejemplo, un usuario puede acercarse a un conjunto de datos con el fin de ver un transitorio y ser capaz de solicitar al sistema que visualice de manera automática los conjuntos de datos de todos los demás registradores que también midieron el transitorio. Si estos datos no están disponibles actualmente en el servidor central, se pueden enviar solicitudes con el fin de recuperar de manera retrospectiva los datos de alta frecuencia.
Los ajustes iniciales de los diversos parámetros que controlan el procesamiento, tales como el umbral CDF transitorio/no transitorio, se calculan utilizando un período de datos sin procesar recopilados en un lugar representativo (no necesariamente en la zona que se está registrando) y se procesan en el servidor 200 central. A lo largo del tiempo de ejecución del dispositivo 10, estos parámetros se actualizan de manera inalámbrica a partir del servidor 200 central.
[Gestión de datos manual y remota (inalámbrica)
El sistema de la presente realización admite instalaciones de monitorización tanto permanentes como temporales. El dispositivo 10 en la presente realización incluye un módulo adicional de memoria y comunicaciones (se muestra en 45
en la Figura 11) el cual permite un manejo de datos flexible y óptimo para un escenario de monitorización inalámbrica por interrogación remota y un escenario de interrogación local por inspección física en el campo. El módulo 45 de memoria y comunicaciones es externo al módulo 46 principal de detección y adquisición de datos y puede ser sustituido en el lugar. Esto elimina las descargas de datos, que consumen mucho tiempo, si se requiere el acceso a grandes volúmenes de datos o a todos los datos de alta frecuencia adquiridos para el análisis (o si la comunicación inalámbrica no está disponible). Las actualizaciones de comunicaciones y de memoria de bajo coste también pueden realizarse con una interrupción mínima del usuario final, de las tareas de monitorización/control ejecutadas y de la configuración de la instalación. Para las instalaciones permanentes (sistemas de telemetría/SCADA), el acceso remoto y la transferencia de datos pueden realizarse a través de GSM o de cualquier tecnología de comunicación inalámbrica y/o por cable. En esta configuración, varios de los dispositivos 10 forman un sistema de detección y almacenamiento distribuido como se describe más arriba.
El módulo 45 de memoria y comunicaciones admite formas alternativas de descarga y visualización de los datos de gran volumen de alta frecuencia adquiridos. Éstas se describen en la Figura 12.
Como se muestra en la Figura 12, se puede acceder al conjunto completo de los datos de gran volumen adquiridos de dos maneras:
1. El módulo 45 adicional de memoria y comunicaciones (denominado “módulo memoria/comunicaciones” en la Figura) se recopila de manera manual y se conecta al Controlador de Despliegue (DC), el cual admite la carga automática de datos a servidores de nube seguros/privados. El CC es un ordenador portátil o una tableta robusta dispuesta para utilizarse en el campo y para la comunicación local con el dispositivo 10. Todos los datos almacenados en el módulo de memoria/comunicaciones (incluida la estructura de datos estratificada descrita más arriba) son impulsados de manera automática por el CC a los servidores de la nube privada para el almacenamiento de datos en la nube, el procesamiento de eventos y la navegación de datos a través de un enlace de carga de alta velocidad (por ejemplo, ADSL o banda ancha de fibra óptica utilizando el CC). Una interfaz basada en la web permite a los usuarios acceder a los servicios en la nube, incluyendo: (a) información espacial/localización relacionada con el despliegue del registrador(s); (b) información de calibración relativa a los sensores utilizados; (c) un sumario/configuración de los ajustes de adquisición de datos y los regímenes de muestreo; (d) tanto los datos sin procesar como los conjuntos de datos extraídos/submuestreados, tal y como se ha descrito anteriormente; (e) un sumario del uso de la batería, el estado para cada paquete de baterías y recordatorios para la sustitución de las mismas; (f) un conjunto de herramientas de gestión con consultas específicas de procesamiento de datos y una interfaz con herramientas externas de modelización y análisis.
2. El módulo 45 adicional de memoria y comunicaciones es un microservidor el cual proporciona una interfaz sin interrupciones cuando se conecta con dispositivos de PC externos, tales como portátiles/ordenadores/tabletas. De este modo, se puede acceder a los datos sin procesar y estratificados almacenados en el módulo adicional de memoria/comunicaciones, incluidos los eventos transitorios extraídos, sin necesidad de instalar un software especializado en el PC anfitrión. La gestión de datos también es independiente del sistema operativo utilizado (por ejemplo, Windows, Linux, Mac OS) y de las especificaciones del hardware del PC. La interfaz basada en la web comparte una GUI similar al esquema de la interfaz web en la opción 1. La GUI permite descargar los datos en el PC anfitrión. Sin embargo, los usuarios no necesitan descargar los datos con el fin de ver los datos adquiridos y navegar por eventos y secciones específicas de la señal.
Además, la presente disposición incluye procedimientos y tecnologías para acceder, descargar y procesar datos adquiridos a partir de instalaciones de sensores temporales sin acceso a datos inalámbricos o en casos en los que se requiere el conjunto de datos completo para ajustar los algoritmos integrados. Estos se muestran en la Figura 13 y se pueden resumir como sigue:
1. Un técnico visita un lugar en el que está desplegado un dispositivo 10. El algoritmo transitorio integrado ha detectado un evento extremo o una serie de eventos los cuales activan un LED rojo (como parte del sistema de advertencia de semáforo) visible a través de una sección transparente del módulo 45 de memoria y comunicaciones. El técnico sustituye el módulo 45 de memoria con un nuevo módulo, minimizando así las interrupciones en la configuración de la instalación de los sensores y el tiempo de inactividad para el procedimiento de adquisición de datos.
2. Los datos pueden inspeccionarse y visualizarse en el lugar (por ejemplo, en un entorno protegido, tal como un vehículo de servicio, en lugar de al aire libre) conectando el módulo 45 de memoria y comunicaciones a un ordenador portátil/tableta robusto. La conexión se realiza a través de un cable o de un módulo adicional WiFi 802.11 que puede conectarse al módulo 45 de memoria y comunicaciones. También está considerado conectar el módulo de memoria al CC y tener que alojar un microservidor (en lugar de tener el microservidor
en el propio módulo de memoria) al cual se puede conectar un ordenador portátil a través de cable (por ejemplo, ethernet/USB) o de manera inalámbrica (por ejemplo, WiFi/Bluetooth). No es necesario ningún software especializado para acceder, visualizar o navegar por los datos del módulo 45 de memoria, lo que se ve facilitado por el modelo de almacenamiento estratificado descrito más arriba.
3. El técnico también puede llevar el módulo 45 de memoria y comunicaciones a una oficina con acceso a redes de datos de alta velocidad (por ejemplo, ADSL, banda ancha de fibra óptica) o utilizar servicios inalámbricos de alta velocidad como 4G. El módulo 45 de memoria y comunicaciones está conectado al Controlador de Despliegue, el cual se utiliza para enviar los datos a los servicios en la nube personalizados para el almacenamiento de datos en la nube, el procesamiento de eventos y la navegación de datos
[Sello de tiempo; Modificación de la deriva del reloj; Corrección del reloj en tiempo de ejecución]
Se proporciona una sincronización de tiempo precisa y estable de los dispositivos 10 que forman el sistema con el fin de analizar de manera continua el estado cuasi estable y las condiciones hidráulicas transitorias en el sistema de suministro de agua. Con referencia a la Figura 2, el dispositivo 10 incluye un módulo 90 de reloj. Esto proporcionó al presente sistema una solución de sincronización de tiempo para la monitorización distribuida de alta frecuencia. El módulo 90 de reloj incorpora un receptor por radio de la señal de tiempo, un oscilador y algoritmos de procesamiento de señal integrados que mantienen una precisión de sincronización de tiempo de hasta 5 ms entre los dispositivos de detección distribuidos.
Con referencia a la Figura 14, al utilizar una fuente de tiempo fuera de banda se logra un servicio de sincronización de tiempo escalable, independiente de la topología y de rápida convergencia, el cual soporta redes dispersas de sensores de área amplia. Con continua referencia a la Figura 14, el presente sistema de monitorización y control distribuido implementa un reloj en tiempo real (RTC) para las funciones de mantenimiento del tiempo. Los RTCs comúnmente integran un oscilador de cristal de baja potencia que utiliza la resonancia mecánica de un cristal vibrante de material piezoeléctrico para crear una señal eléctrica con una frecuencia precisa (por ejemplo, 32,768 kHz). Los efectos ambientales, tales como la temperatura, las variaciones en el suministro de potencia y otros factores típicos de los entornos industriales difíciles provocan inestabilidades de frecuencia y periodo de tiempo (por ejemplo, deriva y desviación) (Figura 14). El rendimiento del reloj se mide en partes por millón (ppm). Los osciladores de cristal (XO) de baja potencia que comúnmente se utilizan en los sistemas de detección distribuida con limitaciones de energía tienen una estabilidad de frecuencia en el intervalo de 10ppm a 100ppm. Los recientes desarrollos en osciladores de baja potencia compensados por temperatura (TCXOs) proporcionan una estabilidad mejorada de 0,1ppm a 10ppm (Kyocera 2011; Rakon 2011; SiTime 2011). La estabilidad de un XO puede dar lugar a un error de tiempo de 860ms a 8,6s en un periodo de 24 horas, a la vez que el error de tiempo para un TCXO variará a partir de 86ms a 860ms durante 24 horas. Dentro del entorno de detección distribuida de la presente realización, la precisión de tiempo requerida de /- 5ms (el equivalente a 0,05ppm) únicamente se puede lograr utilizando una señal externa para proporcionar una referencia de tiempo y frecuencia fiable para disciplinar el oscilador local.
Con el fin de proporcionar la exactitud y precisión de tiempo necesarias, el módulo 90 de reloj en cada uno de los dispositivos 10 del presente sistema está sincronizado con el UTC (Tiempo Universal Coordinado), el cual es una escala de tiempo global. El uso de emisiones de señales de radio para disciplinar los osciladores de cristal integrados al UTC se reconoce como una solución potencial para controlar la deriva del reloj. Sin embargo, existen desafíos significativos con respecto a la aplicación de este enfoque al procedimiento de la presente realización de muestreo de presión de alta velocidad. Los principales desafíos para la sincronización de tiempo del aparato descrito para el muestreo continuo de alta velocidad son:
• Sincronización de tiempo precisa y robusta dentro de /-5ms (0,05ppm) entre dispositivos 10 distribuidos sin comunicación directa entre ellos (con referencia al UTC);
• Instalación en condiciones subterráneas (por ejemplo, arquetas, cámaras de inspección, bocas de incendio y cámaras de lavado) sin línea de visión directa y con un entorno de propagación de radio complejo. Esto impide el uso del GPS en la mayoría de los lugares de instalación.
• Calidad variable de la señal y jitter de la señal de radio tiempo/frecuencia externa dentro del entorno operativo descrito.
• Bajo consumo de potencia el cual se logra minimizando el número de conexiones a la señal de referencia de tiempo/frecuencia externa. En consecuencia, se requieren periodos de espera más largos con la opción de controlar de manera adaptativa estos periodos de modo que el umbral de 5ms esté garantizado.
La desviación de un oscilador de cristal local variará y podría exceder rápidamente el umbral de 5ms. Por ejemplo, un TCXO de buena calidad con una precisión de 2ppm en el intervalo de 0 °C a 40 °C podría exceder los /-5ms dentro
de 1-2 horas. Con el fin de minimizar el consumo de energía, la sincronización de tiempo con la fuente de tiempo/frecuencia externa no debe exceder una sesión cada 24 horas. Este es el equivalente de un oscilador de cristal con una precisión mínima de 0,05ppm y superior. Aunque tales dispositivos existen, el consumo de energía es significativamente mayor, lo cual limita su uso para la aplicación descrita.
Además de extender los períodos de espera de la operación de un oscilador de cristal, un desafío significativo es decodificar la señal de referencia de tiempo dentro de un entorno operacional que afecta la calidad de la señal de radio recibida. La latencia acumulada debida al procesamiento de la señal transmitida y al retraso de la propagación por radio, combinada con el jitter, puede introducir desplazamientos significativos en el tiempo de recepción. Con referencia a la Figura 15, estos incluyen:
• Latencia de transmisor -1ms
• Tiempo de propagación de la señal y de procesamiento del receptor ~ 10-100ms
• Jitter ~ 5-10ms
La disposición de la presente realización proporciona:
• Un procedimiento para estimar la latencia de cada dispositivo de medición durante su despliegue utilizando el Controlador de Despliegue, como se muestra en la Figura 16;
• Un procedimiento para estimar y minimizar el jitter, como se muestra en la Figura 17.
• Un procedimiento para recibir/decodificar una referencia de tiempo precisa sin necesidad de descomponer la señal de código de referencia de fecha y hora completa, también como se muestra en la Figura 17.
• Un procedimiento para extender el periodo de espera y mejorar el rendimiento del oscilador de cristal, como se muestra en la Figura 18.
• Un procedimiento para cambiar de manera adaptativa los intervalos de sincronización de tiempo (periodos de espera) para garantizar que se mantiene un umbral de precisión definido personalizado (por ejemplo, 5ms), también como se muestra en la Figura 18.
El módulo 90 de reloj de cada dispositivo 10 está dispuesto y es operable para llevar a cabo las etapas de estos procedimientos.
El procedimiento de las Figuras 15 a 18 se describirá ahora con más detalle.
La sincronización de tiempo de los RTCs (relojes en tiempo real) en los dispositivos distribuidos incluye el uso de una tiempo común (Tiempo Universal Coordinado (UTC)) el cual alinea los desplazamientos entre relojes y proporciona verificaciones periódicas para mantener y corregir la tasa a la cual operan los osciladores integrados. Los dispositivos no tienen comunicación directa entre sí y, en consecuencia, los procedimientos de intercambio de mensajes de radio para sincronizar el tiempo no son aplicables. El Tiempo Universal Coordinado (UTC) es el principal estándar de tiempo por el cual se regulan los relojes y la hora. Un RTC se caracteriza por su tiempo (Figura 14), el desplazamiento (la diferencia de tiempo informada por un reloj de un dispositivo distribuido en relación con el tiempo de referencia/UTC), la frecuencia (la tasa a la cual avanza del reloj), la desviación (la diferencia de frecuencias entre un reloj y el tiempo de referencia/UTC; por ejemplo, un oscilador estable tiene una desviación constante) y la deriva (definida por el cambio en la desviación).
El funcionamiento de los relojes RTC utilizados por los dispositivos distribuidos y la precisión de tiempo resultante podrían experimentar variaciones significativas. La no linealidad y el ruido de fase se combinan con las fluctuaciones de tensión térmicas y de alimentación, y el envejecimiento del oscilador de cristal. Como resultado, la deriva de cada RTC difiere y se rige por el desplazamiento inicial del reloj, la desviación instantánea del reloj y el ruido aditivo de observación y medición. Las incertidumbres de estos componentes deben cuantificarse con precisión y minimizarse, ya que son específicas del dispositivo y del lugar y también varían en el tiempo, Figura 14.
Las incertidumbres asociadas con la señal de referencia de tiempo y frecuencia la cual se utiliza de manera periódica para recibir el tiempo verdadero (tiempo UTC) se muestran en la Figura 15. Se pueden utilizar las señales de referencia de tiempo a partir de varios transmisores nacionales- por ejemplo, MSF en el Reino Unido, DCF77 en Alemania y WWVB en Estados Unidos (por ejemplo, códigos de tiempo modulados en amplitud/fase utilizados para la transmisión de datos de tiempo precisos a través de señales de RF). La realización actual utiliza un receptor multibanda (Reino Unido (MSF), Europa/Alemania (DCF), Estados Unidos (WWVB) y Japón (JJY)). El análisis presentado es en base a los datos recibidos a partir de MSF (Reino Unido), pero es aplicable a otros sistemas de emisión de tiempo
.UTC enumerados. La Figura 15 muestra que una referencia de tiempo global (UTC) se transmite en ° pero se recibe en Rd ,R TC {U IC )
en lugar de t «•«"i Los requisitos de la aplicación definen que el error de sincronización de tiempo no debe
exceder los 5ms
0 1 '; sin embargo, las extensas mediciones realizadas por los presentes inventores muestran que el retraso total en la recepción de una señal de referencia de tiempo
(#o ~diff{t0 - t 0 } ~ 350/w^) var|g entre 2oms y 350ms. Aunque esto está dentro de los límites de los cuales requieren la mayoría de los Relojes de Radio Controlados, es un orden de magnitud más que la precisión de sincronización de tiempo requerida para analizar los transitorios. La solución de sincronización de tiempo presentada necesita satisfacer de manera fiable los límites de error de sincronización de tiempo especificados, los cuales también pueden ser definidos por el usuario en el momento del despliegue, mediante la evaluación sistemática y la minimización autónoma de las incertidumbres asociadas con: (i) las características y la precisión de la señal de referencia temporal emitida(tTR), el retraso de propagación y la latencia(tLT), el jitter Eo*), la duración (y la precisión) de la decodificación de la señal de referencia de tiempo (tPD); y, el modelado del comportamiento y la compensación de la desviación del oscilador de cristal de cuarzo local entre sincronizaciones. Esto se hace utilizando un término de corrección estimado de manera periódica, de modo que el desplazamiento de tiempo dentro del periodo de espera Iív T M ) J esté dentro de los 5ms f \ r a ] iJ ' f J f \ f h t UTC h t RTC(TCXO)', \ ; e idealmente cerca del límite superior de la sincronización de tiempo (por ejemplo, 5ms). El objetivo principal es minimizar el consumo de alimentación maximizando el periodo de espera a la vez que se mantiene la precisión de sincronización de tiempo requerida entre los dispositivos
distribuidos. Un término K de corrección para el desplazamiento se define como K = R1FTtcxo
t,
D
0,1
.RTC(TCXO) 
el cual es la diferencia entre el tiempo estimado y el tiempo UTC recibido
Las realizaciones incluyen procedimientos y algoritmos para definir de manera fiable el retraso estimado o !s bajo gEsto _ ^ T R + f LT + fP D y + t m
condiciones ambientales y operativas variables; como 0 - 1 ; 0 . En esta estimación, el retraso agregado definido por {tTR tLT tPD}= ConstanteCal es aproximadamente constante y se calibra en el lugar como parte de la configuración del despliegue utilizando el procedimiento descrito en la Figura 16. El jitter mide la varianza entre los sucesivos marcadores de tiempo de los segundos modulados, lo cual puede reducir de manera significativa la precisión de la sincronización de tiempo.
,.!R
El error de tiempo asociado con el jitter ° varía con las condiciones del entorno que afectan la comunicación y es
necesario minimizarlo para cada evento de sincronización; el procedimiento para minimizar t * f se muestra en la Figura 17.
Es deseable que un RTC pueda mantener un tiempo preciso o de “espera” entre eventos de sincronización de tiempo. Cuanto más largo sea el intervalo de espera, menor será el consumo de energía para mantener una sincronización de tiempo precisa. Por otro lado, el intervalo de espera está limitado por el error máximo de sincronización de tiempo definido por los requisitos de la aplicación para analizar la propagación de transitorios; esto depende de la deriva y la desviación del oscilador de cristal y de las condiciones del entorno (por ejemplo, la temperatura) a lo largo de un periodo de tiempo relativamente corto, por ejemplo, de horas a días. La Figura 18 describe un procedimiento para extender el periodo de espera y mejorar el rendimiento del oscilador de cristal. En la realización actual, se utiliza un oscilador de cristal con compensación de temperatura, TCXO, como intercambio entre la precisión y el bajo consumo de potencia. La capacidad de espera del procedimiento descrito puede estar en un intervalo a partir de varias horas y varios días, mejorando así de manera significativa el rendimiento de un TCXO (por ejemplo, a partir de 2ppm a 0,05ppm).
El procedimiento de estimación de la latencia ConstanteCal se muestra en la Figura 16. Este procedimiento se lleva a cabo durante el despliegue de los dispositivos e incluye: (i) recibir y registrar los marcadores de segundos de tiempo dentro de la señal de emisión de amplitud modulada durante un período mínimo de 2 minutos (un mínimo de 120 marcadores de segundos de tiempo consecutivos), o un período medio de 10 minutos por el receptor del dispositivo (registrador) (ii) recibir la señal GPS PPS (pulso por segundo) mediante el receptor GPS integrado en el Controlador de Despliegue (la señal GPS 1PPS tiene una precisión de 1 microsegundo) y comunicar la señal GPS PPS al dispositivo a través de un enlace por cable o inalámbrico; iii) calcular la diferencia entre la señal GPS PPS y la señal de emisión de tiempo diff{GPSPPS - TiempoTB} para marcadores de segundos de tiempo consecutivos o acumulativos. A continuación, se aplican medidas estadísticas y técnicas de filtrado para definir la latencia estimada y caracterizar el jitter inicial. Durante la etapa de despliegue, el usuario también puede definir el error máximo de precisión de tiempo (por ejemplo, /-5ms para el análisis de los transitorios). El tiempo inicial del RTC (DD.MM.YYYY HH:MM:SS) se configura utilizando el GPS PPS; este procedimiento no requiere la decodificación de la señal de emisión de tiempo.
El procedimiento para minimizar el jitter se describe en la Figura 17. El receptor de radio se alimenta para adquirir un conjunto de marcadores de segundos de tiempo a partir de la señal de emisión de tiempo modulada en amplitud. El intervalo de tiempo entre los marcadores de segundos de tiempo debe ser exactamente Is. El oscilador local, el cual tiene una alta estabilidad en periodos cortos de tiempo (por ejemplo, minutos), se utiliza para medir los intervalos de
tiempo entre marcadores de tiempo consecutivos \~ h }< 1 / ^ donde |j es un umbral empírico. La estabilidad de la frecuencia del oscilador de cristal integrado a lo largo de periodos cortos de tiempo se estima durante la etapa de despliegue y se describe mediante la varianza de Allan. Los datos experimentales adquiridos por los presentes inventores muestran que el jitter sigue típicamente una distribución Gaussiana. El procedimiento termina una vez se recibe un conjunto de marcadores de tiempo. El procedimiento también termina si excede un periodo de tiempo fuera (por ejemplo, 360s) sin adquirir con éxito un conjunto de marcadores de segundos de tiempo consecutivos; en tales casos, el procedimiento se repite en un intervalo predefinido (por ejemplo, 60minutos). La razón para el tiempo fuera es que pueden surgir problemas de comunicación ocasionales, por ejemplo, un vehículo
estacionado sobre una tapa de alcantarilla. En base a , se calcula un valor medio para Este procedimiento presenta ventajas significativas sobre el enfoque tradicional de decodificación de la señal de emisión de tiempo en cada instancia de sincronización de tiempo. El procedimiento procesa con éxito las señales débiles. Las señales débiles pueden dar lugar a frecuentes omisiones de marcadores de segundos de tiempo, por lo tanto, extiende de manera significativa el procedimiento de descodificación del tiempo y el consumo de energía.
El procedimiento para extender el período de espera y mejorar el rendimiento del oscilador de cristal se presenta en la Figura 18. En la presente realización se utiliza un oscilador de cristal con compensación de temperatura. El TCXO utiliza un modelo de temperatura para compensar la deriva en la señal del oscilador durante un intervalo de temperaturas. Este modelo tiene una precisión dentro de 2ppm. El rendimiento de un oscilador de cristal (por ejemplo, TCXO) puede mejorarse de manera significativa si el modelo de temperatura a-priori se calibra y ajusta para el oscilador individual. Se trata de un procedimiento costoso y que requiere mucho tiempo. La invención actualiza el modelo de temperatura en base al rendimiento individual del oscilador y sus condiciones de funcionamiento (por ejemplo, las variaciones de temperatura dentro del recinto del dispositivo colocado en una cámara subterránea no variarán significativamente). Las mediciones reales de la deriva del error adquiridas a partir de la sincronización periódica de tiempo se utilizan para ajustar el modelo de temperatura. De este modo, se puede lograr un rendimiento mejorado de ~ 0,05ppm. El procedimiento incluye una etapa inicial de aprendizaje durante la cual se lleva a cabo una sincronización de tiempo más frecuente (por ejemplo, cada 3 horas durante las primeras 24 horas). El dispositivo también tiene un sensor de temperatura de alta precisión ubicado muy cerca del oscilador de cristal; la temperatura se mide una vez cada 5 minutos. El desplazamiento medido, la desviación calculada y las temperaturas medidas se utilizan para obtener una correlación entre el oscilador de cristal, el gradiente de temperatura y la desviación. Esto se hace como una tabla de búsqueda, una curva polinómica o un conjunto de funciones afines. A medida que se dispone de más datos, el procedimiento actualiza estas correlaciones y autoajusta sus valores. Por ejemplo, si el desplazamiento medido está dentro de los límites máximos y la temperatura medida está dentro de la F-T conocida: Relación Frecuencia-Temperatura, luego el crecimiento del periodo de espera (por ejemplo, 3horas ^ 6 horas -> 24horas). Si la temperatura medida o los gradientes de temperatura están fuera del intervalo de las relaciones conocidas, entonces se lleva a cabo una sincronización de tiempo más frecuente para extender la relación F-T. También puede darse el caso de que el valor del desplazamiento exceda el límite máximo de error de /-5ms para las relaciones ya conocidas; en este caso, los datos adquiridos (por ejemplo, la presión) se marcan como que no se puede garantizar la sincronización de tiempo durante el último periodo de espera y se establece una sincronización de tiempo más frecuente para actualizar las relaciones F-T. Este procedimiento garantiza que el procedimiento de sincronización de tiempo es autónomo y autoajustable mediante el control adaptativo de los períodos entre la sincronización de tiempo para optimizar el consumo de energía y la precisión requerida.
[Diseño mecánico]
Los dispositivos 10 tienen un diseño modular, con un módulo 46 de procesador principal, un módulo 47 de batería y un módulo 45 de memoria separados, como se muestra en la Figura 11.
El módulo 47 de batería puede ser sustituido por un módulo convertidor de potencia (no se muestra) con el fin de permitir que el dispositivo 10 se ejecute a partir de cualquier fuente de alimentación fija arbitraria (o un recolector de potencia, tal como una microturbina). Las baterías del módulo 47 de batería son sustituidas fácilmente por el usuario final (esta es una funcionalidad la cual los registradores existentes no proporcionan). Los registradores de datos actuales vienen con paquetes de baterías separados, pero éstos deben ser devueltos al fabricante cuando las baterías se agotan, lo cual añade costes significativos para el usuario final. La presente realización proporciona un recinto IP68 (índice de protección de ingreso muy alto) el cual un usuario final podría abrir fácilmente para sustituir las baterías.
Los dispositivos 10 tienen un módulo 45 de memoria externa (extraíble). Los LEDs del módulo 45 de memoria se proporcionan con el fin de indicar el estado del sistema, permitiendo a un técnico ver si es necesario o no sustituir el
módulo. Este enfoque también minimiza la instalación de indicadores adicionales en el módulo 46 de procesador principal, por lo tanto, minimiza el riesgo de ingreso de agua y fallos.
Tanto el módulo 45 de memoria como el módulo 47 de batería se llenan de aire y se presurizan durante la producción e instalación. Esto reduce la probabilidad de que ingrese agua. También evita que las unidades se sumerjan bajo el agua en las cámaras inundadas. Durante la configuración del despliegue, la presión en los recintos separados se mide y se verifica para certificar un funcionamiento seguro (el protocolo de seguridad y verificación de equipos). La información se visualiza al operador a través del Controlador de Despliegue y también se envía al Servidor Central.
Los distintos módulos pueden ser sustituidos por otras unidades con el fin de mejorar funcionalidades críticas, tales como las opciones de comunicación del dispositivo 10, la capacidad de almacenamiento, la interfaz de los sensores sin necesidad de sustituir el hardware principal del dispositivo. Por ejemplo, un módulo 45 de memoria que contenga un módem GPRS podría utilizarse para añadir capacidades de comunicación a un dispositivo que carezca de ellas, el cual luego puede actualizarse a LTE a una fracción del coste en comparación con la sustitución del dispositivo 10 completo. Esto es una importante ventaja comercial para extender el ciclo de vida de los dispositivos 10 y sus funcionalidades.
[Predicción del ciclo de vida de la bateríal
Los “Sistemas de Baterías Inteligentes” existentes consisten en una celda recargable combinada con un controlador digital de algún tipo que monitoriza el uso de la batería y presenta una indicación del “Estado de Carga” (SoC) al sistema que está siendo alimentado por la batería. El controlador de la batería mide la tensión de la batería y la carga de entrada/salida a lo largo de múltiples ciclos de descarga/recarga y utiliza esta información para calibrarse.
Sin embargo, los registradores de datos típicamente utilizan baterías desechables con el fin de obtener densidades de energía mucho más altas y tasas de autodescarga más bajas (la tendencia de las baterías a perder carga espontáneamente con el tiempo). Aunque un chip de monitorización de baterías (un chip “medidor de gas”, por ejemplo, el BQ27000 de Texas Instruments) puede monitorizar con precisión la potencia suministrada por una batería a lo largo de su vida útil, esto es útil únicamente si se conoce la cantidad inicial de energía almacenada en la batería. La cantidad de energía que puede suministrar una pila desechable a lo largo de su vida útil depende en gran medida del consumo actual, de modo que, a menos que el sistema se suministre con un solo tipo de batería, o que el usuario esté dispuesto a transcribir los gráficos de consumo de la batería, la cantidad de energía que una batería ya ha suministrado no es un indicador útil de la vida útil restante. La tensión de salida de las baterías de litio, la química predominante de las baterías de los registradores es casi constante durante la mayor parte de su vida útil, por lo tanto, tampoco puede utilizarse como indicación de la vida útil restante (también variará con la temperatura del sistema).
Los módulos 47 de batería del dispositivo de la presente realización contienen un pequeño chip de memoria que, además de suministrar una identificación única para su uso en el seguimiento de activos, es capaz de ser leído y escrito por el microprocesador 30 del dispositivo 10 durante su funcionamiento normal. Los módulos 47 de batería están diseñados de modo que el usuario pueda sustituir las baterías por sí mismo. Después de una sustitución de la batería, el usuario coloca el módulo 47 de batería en comunicación con el servidor 200 central (a través de una “unidad de carga” o “controlador de despliegue”) el cual registra el tiempo y la fecha de a sustitución de la batería en el chip de memoria de la batería y restablece su conteo del número de días que ha estado funcionando a cero. De manera simultánea, el usuario indica al servidor 200 central la marca/modelo de batería que ha introducido en el módulo 47 y esta información se asocia con el número de identificación del módulo de batería hasta el momento del siguiente cambio de batería.
Cuando el dispositivo 10 se inicia, escribirá el ID de la batería en su archivo de registro de modo que los datos que se carguen tengan un ID de batería asociado. Durante el funcionamiento, el dispositivo 10 actualizará el contador de tiempo de ejecución del módulo de batería una o más veces al día (el número de veces que hay que hacer esto está limitado únicamente por la resistencia de escritura del chip EEPROM del módulo de memoria, por ejemplo, con una resistencia de 50k ciclos el chip durará 11 años con una actualización del contador de 2 horas). El consumo de energía de un dispositivo 10 a lo largo de un solo día, en general, podría ser más o menos constante, por lo que es válido basar la vida útil de la batería en una simple medida de tiempo de ejecución.
Los dispositivos 10 tienen múltiples salvaguardas de modo que puedan apagarse limpiamente cuando una batería se agota y registrarán la vida de la batería en su archivo de datos cuando esto ocurra. Cuando se carguen los datos, el servidor 200 central será capaz de construir una tabla de marcas/modelos de baterías y de vidas útiles conocidas. Estos datos pueden ponerse a disposición de los controladores de despliegue o simplemente presentarse al usuario de manera manual. Cuando un usuario despliega un dispositivo 10 en el campo, el registrador puede leer el contador de vida de la batería a partir del módulo 47 de batería y comunicarlo al controlador de despliegue del usuario, lo cual puede presentar esta información junto con un número previsto de días de vida restante.
Como se ha mencionado, el diseño mecánico del recinto 47 de la batería es IP68. Además, proporciona una sobre presurización cuando se cierra en el intervalo de 0,2-1 bar por encima de la presión atmosférica. El recinto de la batería incluye un sensor digital de presión de aire integrado (Sensor digital de presión activa. MS5534C Especialidades de Medición). Cuando la unidad 46 del módulo principal, alimentada por la batería, está en funcionamiento- la presión se mide de manera periódica en el recinto 47 de la batería y, si se detecta un cambio del 10 %, se activa una alarma y se comunica, opcionalmente, al servidor 200. Un procedimiento también puede apagar el dispositivo 10 durante un corto período de tiempo después de la alarma. El usuario puede configurar esta opción para una protección extra contra el ingreso de agua y una seguridad adicional. Durante la configuración del despliegue, la presión en los recintos separados se mide y se verifica para certificar un funcionamiento seguro (el protocolo de seguridad y verificación de equipos). La información se visualiza al operador a través del Controlador de Despliegue y también se envía al Servidor Central.
Claims (14)
1. Un procedimiento de monitorización del flujo de líquido en un conducto, el procedimiento comprende las etapas de un dispositivo (10) de monitorización del flujo de líquido:
recibir datos de manera sustancialmente continua a partir de un sensor (12), los datos indicativos del flujo de fluido en un conducto, y operar los medios (20) de muestreo del dispositivo (10) para muestrear los datos, para producir un flujo de datos muestreados;
procesar, utilizando los medios de procesamiento del dispositivo (10), el flujo de datos muestreados para extraer información de sumario y al menos un flujo submuestreado del mismo, comprendiendo el flujo submuestreado una pluralidad de conjuntos de datos, siendo cada conjunto de datos un subconjunto estadístico del flujo de los datos muestreados a lo largo de un período de conjunto de datos respectivo; almacenar, utilizando los medios (40) de almacenamiento del dispositivo (10), el al menos un flujo submuestreado;
transmitir de manera periódica, utilizando los medios (50) de comunicación del dispositivo (10), la información de sumario a una ubicación central remota a partir del dispositivo (10); y
tras la recepción de una solicitud de una representación más completa del flujo de datos muestreados en o a lo largo de un tiempo especificado, transmitir uno o más de los conjuntos de datos correspondientes al tiempo especificado.
2. Un procedimiento de acuerdo con la reivindicación 1, en el que el subconjunto estadístico comprendido en cada conjunto de datos del flujo submuestreado comprende el máximo y/o el mínimo y/o la media y/o la desviación estándar y/u otro valor estadístico de los datos a lo largo del período respectivo del conjunto de datos.
3. Un procedimiento de acuerdo con la reivindicación 1, en el que el al menos un flujo de submuestreado comprende una representación más completa del flujo de datos muestreados a lo largo de un período particular que es proporcionado por la información de sumario extraída a lo largo de ese período.
4. Un procedimiento de acuerdo con la reivindicación 1, en el que la solicitud se recibe a partir de una ubicación (200) central remota a partir del dispositivo (10) o a partir de un aparato interrogador acoplado de manera local con el dispositivo.
5. Un procedimiento de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que existe una pluralidad de flujos submuestreados, comprendiendo cada uno una pluralidad de conjuntos de datos que comprenden un subconjunto estadístico del flujo de datos muestreados, los conjuntos de datos de cada flujo submuestreado comprenden un subconjunto estadístico a lo largo de períodos de diferente longitud respectiva.
6. Un procedimiento de acuerdo con la reivindicación 5, en el que la solicitud para una representación más completa es una solicitud para una porción respectiva a partir de cada uno de una pluralidad de los flujos submuestreados, y en el que los medios (50) de comunicación, en respuesta a esta solicitud, transmiten el o cada conjunto de datos en cada una de estas porciones.
7. Un procedimiento de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que el o cada uno de los flujos submuestreados se almacena(n) en un tampón intermedio circular.
8. Un procedimiento de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que el procesamiento del flujo de datos muestreados para extraer información de sumario del mismo comprende el procesamiento del flujo para identificar eventos transitorios y/o eventos no transitorios sumando la diferencia entre puntos de datos sucesivos en el flujo a lo largo de un período de tiempo para entregar una suma acumulativa, y comparar la suma con una probabilidad de que esa suma sea indicativa de un evento transitorio para determinar si se ha identificado o no un evento transitorio.
9. Un procedimiento de acuerdo con la reivindicación 8, en el que el procesamiento del flujo de datos muestreados para identificar eventos transitorios y/o no transitorios comprende el procesamiento del flujo a lo largo de un período de tiempo continuo en el flujo.
10. Un procedimiento de acuerdo con la reivindicación 8 o 9, en el que la suma se compara con un registro de la probabilidad de que esa suma sea indicativa de un transitorio, siendo el registro una función de distribución de probabilidad de la suma ocurra con el valor de la suma.
11. Un procedimiento de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que el procesamiento del flujo de datos para extraer la información de sumario de los mismos comprende la determinación de información estadística de
sumario a partir del flujo de datos muestreados, formando la información estadística de sumario al menos parte de la información de sumario extraída; de manera opcional, la información estadística de sumario comprende uno o más valores máximos y/o mínimos y/o media y/o varianza y/o desviación estándar de la porción del flujo.
12. Un procedimiento de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en el que el dispositivo (10) tiene varios canales de datos detectados y el procedimiento comprende el dispositivo que recibe datos respectivos de manera sustancialmente continua a partir de cada uno de una pluralidad de sensores (12) indicativos de una variable respectiva detectada por cada sensor (12);
los medios de muestreo, muestrean los datos para producir un flujo respectivo de datos muestreados para cada una de las variables detectadas, de tal manera que cada flujo se maneja en paralelo de manera sustancialmente idéntica.
13. Un dispositivo (10) de monitorización de flujo de líquido dispuesto para monitorizar el flujo de líquido en un conducto, el dispositivo (10) comprende medios (20) de muestreo, medios (30) de procesamiento, medios (40) de almacenamiento de datos y medios (50) de comunicación, en el que:
los medios (20) de muestreo están dispuestos para recibir datos de manera sustancialmente continua a partir de un sensor (12) indicativo de al menos una variable detectada por el sensor (12) indicativa del flujo de fluido en un conducto y para muestrear los datos para producir un flujo de datos muestreados;
los medios (30) de procesamiento están dispuestos para preparar el flujo de datos muestreados para extraer la información de sumario y al menos un flujo submuestreado del mismo, comprendiendo el flujo submuestreado una pluralidad de conjuntos de datos, siendo cada conjunto de datos un subconjunto estadístico del flujo de datos muestreados a lo largo de un período de conjunto de datos respectivo; los medios (40) de almacenamiento de datos están dispuestos para almacenar el al menos un flujo submuestreado; y
los medios (50) de comunicación están dispuestos para transmitir de manera periódica la información de sumario a una ubicación central remota a partir del dispositivo y, tras la recepción de una solicitud para una representación más completa del flujo de datos muestreados en o a lo largo de un tiempo especificado, están dispuestos para transmitir uno o más de los conjuntos de datos correspondientes al tiempo especificado.
14. Un dispositivo (10) de acuerdo con la reivindicación 13 y dispuesto para llevar a cabo el procedimiento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 2 a 12.
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Families Citing this family (65)
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| MX2011004330A (es) * | 2008-10-27 | 2011-08-03 | Mueller Int Llc | Sistema y metodo de monitoreo de infraestructura. |
| AU2010249499B2 (en) | 2009-05-22 | 2015-01-29 | Mueller International Llc | Infrastructure monitoring devices, systems, and methods |
| ES2921859T3 (es) * | 2012-11-30 | 2022-09-01 | Ip2Ipo Innovations Ltd | Un dispositivo, procedimiento y sistema para monitorizar una red de conductos de transporte de fluidos |
| US9665536B2 (en) | 2013-01-22 | 2017-05-30 | General Electric Company | Systems and methods for providing a cloud flowmeter |
| WO2014151384A1 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-25 | Mueller International, Llc | Systems for measuring properties of water in a water distribution system |
| US20160225248A1 (en) * | 2013-09-18 | 2016-08-04 | 3M Innovative Properties Company | Underground data communication apparatus, system, and method |
| MX357756B (es) | 2014-06-20 | 2018-07-24 | 3M Innovative Properties Co | Aparato, sistema, y método de comunicación de datos. |
| EP2963405B1 (en) * | 2014-07-03 | 2019-12-11 | Kamstrup A/S | Pressure sensor device for utility network |
| CN104486098A (zh) * | 2014-11-26 | 2015-04-01 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种访问故障监控方法及装置 |
| EP3237990B1 (de) * | 2014-12-23 | 2019-03-13 | TTTech Computertechnik AG | Verfahren und vorrichtung zur energiesparenden externen synchronisation der uhren in einem verteilten echtzeitcomputersystem |
| CN104846926B (zh) * | 2015-05-19 | 2017-04-19 | 浙江大学 | 一种体积法测量管网外源入侵的系统和方法 |
| US11041839B2 (en) | 2015-06-05 | 2021-06-22 | Mueller International, Llc | Distribution system monitoring |
| EP3112823A1 (en) * | 2015-07-03 | 2017-01-04 | Kamstrup A/S | System for monitoring a utility network |
| US10720168B2 (en) * | 2015-07-29 | 2020-07-21 | Mueller International, Llc | PPS tagging of acoustic sample data |
| GB2545158B (en) * | 2015-10-09 | 2019-07-03 | Imperial Innovations Ltd | Monitoring Fluid Dynamics |
| GB2545899B (en) * | 2015-12-21 | 2018-07-25 | Imperial Innovations Ltd | Management of liquid conduit systems |
| US10935188B2 (en) * | 2016-03-04 | 2021-03-02 | Aclara Technologies Llc | Systems and methods for reporting pipeline pressures |
| WO2017222403A1 (en) * | 2016-06-20 | 2017-12-28 | Siemens Aktiengesellschaft | Method for fluid flow measurement for a discrete area of a fluid supply network |
| EP3242035B1 (de) * | 2016-12-28 | 2021-08-18 | Grundfos Holding A/S | Verfahren zum betreiben mindestens eines pumpenaggregates von einer vielzahl von pumpenaggregaten |
| US10656045B2 (en) * | 2017-01-17 | 2020-05-19 | Kathleen Mary Mutch | Apparatus for analyzing the performance of fluid distribution equipment |
| US11454354B2 (en) | 2017-03-28 | 2022-09-27 | Nec Corporation | Pipe diagnosis apparatus, asset management apparatus, pipe diagnosis method, and computer-readable recording medium |
| JP6840013B2 (ja) * | 2017-03-31 | 2021-03-10 | アズビル株式会社 | 時系列データ記録方法および装置 |
| JP6857068B2 (ja) * | 2017-03-31 | 2021-04-14 | アズビル株式会社 | 時系列データ記録方法および装置 |
| GB2562465A (en) * | 2017-05-04 | 2018-11-21 | Solution Seeker As | Recording data from flow networks |
| CN107678386B (zh) * | 2017-10-11 | 2024-03-22 | 中建八局第二建设有限公司 | 一种防过载防倾斜的卸料平台 |
| TWI695967B (zh) * | 2017-11-24 | 2020-06-11 | 王得貴 | 管道監測系統及量測裝置 |
| US11583881B2 (en) * | 2018-03-22 | 2023-02-21 | Dan Kuehler | Automated irrigation malfunction diagnostic system |
| CN108762717B (zh) * | 2018-05-21 | 2020-12-29 | 杭州海兴电力科技股份有限公司 | 基于Bit-map的抄表成功记录方法、统计方法和补招方法 |
| HUE059125T2 (hu) * | 2018-07-20 | 2022-10-28 | Grieshaber Vega Kg | Akkumulátorról mûködtetett terepi eszköz energiagazdálkodással |
| EP3598082A1 (de) | 2018-07-20 | 2020-01-22 | VEGA Grieshaber KG | Messgerät mit nahfeldinteraktionseinrichtung |
| EP3598078B1 (de) | 2018-07-20 | 2021-05-12 | VEGA Grieshaber KG | Batteriebetriebenes feldgerät mit zeitinformationsübermittlung |
| US10549862B1 (en) * | 2018-09-05 | 2020-02-04 | General Electric Company | Method and system for smart and continuous engine operation monitoring |
| MA68424B1 (fr) * | 2018-10-01 | 2024-11-29 | Suez International | Procédé d'identification de la source de transitoire de pression dans un réseau d'eau |
| EP3874479B1 (en) * | 2018-10-31 | 2025-10-01 | Assa Abloy Ab | Classifying vibrations |
| US11107297B2 (en) * | 2018-12-12 | 2021-08-31 | Simmonds Precision Products, Inc. | Merging discrete time signals |
| CN109404744B (zh) * | 2018-12-18 | 2024-01-16 | 杨启敖 | 带前置过滤的漏水保护装置 |
| US10938632B2 (en) * | 2018-12-28 | 2021-03-02 | Vmware, Inc. | Query failure diagnosis in software-defined networking (SDN) environments |
| US11005745B2 (en) | 2018-12-28 | 2021-05-11 | Vmware, Inc. | Network configuration failure diagnosis in software-defined networking (SDN) environments |
| EP3921636B1 (en) * | 2019-02-04 | 2026-01-14 | Ozgreen Energy Pty Ltd | System for monitoring water quality |
| GB2586775B (en) * | 2019-06-11 | 2022-03-02 | Syrinix Ltd | Rising main pipeline assessment system and method |
| GB2586659B (en) * | 2019-09-02 | 2021-09-08 | Imrandd Ltd | Inspection related systems and methods |
| US11686606B2 (en) * | 2019-09-03 | 2023-06-27 | Resensys Llc | System and method for measuring soil or sediment level and monitoring hydraulic damage |
| CN110795508B (zh) * | 2019-11-04 | 2023-04-07 | 中国建设银行股份有限公司 | 数据的复制方法、装置、设备和存储介质 |
| DE102020113786A1 (de) * | 2020-05-21 | 2021-11-25 | Elpro Gmbh | Verfahren zum Erfassen und Darstellen von Messdaten |
| CN111734960A (zh) * | 2020-06-18 | 2020-10-02 | 兰州科翔自控技术有限公司 | 一种管线泄漏监控报警系统及定位方法 |
| GB2598488B8 (en) * | 2020-06-18 | 2022-12-21 | China Three Gorges Corp | Method for calculating head loss coefficient and branch pipe flow distribution of multi-point water intake |
| JP2022013971A (ja) * | 2020-07-06 | 2022-01-19 | 住友重機械工業株式会社 | プレス装置のデータサンプリング装置、プレス装置及びプログラム |
| US11725366B2 (en) | 2020-07-16 | 2023-08-15 | Mueller International, Llc | Remote-operated flushing system |
| US11438844B2 (en) | 2021-01-28 | 2022-09-06 | AMI Investments, LLC | Post-event modification of local clock values in water distribution system |
| CN113532554A (zh) * | 2021-06-21 | 2021-10-22 | 中恒水务科技有限公司 | 一种水务防倒流监测系统及其防倒流方法 |
| CN113586969B (zh) * | 2021-07-22 | 2022-11-25 | 杭州电子科技大学 | 一种基于准瞬态压力信号的爆管侦测方法 |
| CN113758627B (zh) * | 2021-08-16 | 2024-01-02 | 杭州电子科技大学 | 一种供水管网瞬变流事件检测方法 |
| CN114323179B (zh) * | 2021-12-09 | 2024-10-29 | 湖南威铭能源科技有限公司 | 一种智能水表无磁计量滤波方法及设备 |
| CN114357679A (zh) * | 2022-01-05 | 2022-04-15 | 烟台杰瑞石油服务集团股份有限公司 | 高压管汇运行状态的处理方法以及装置 |
| US11961030B2 (en) | 2022-01-27 | 2024-04-16 | Applied Materials, Inc. | Diagnostic tool to tool matching methods for manufacturing equipment |
| US12189380B2 (en) | 2022-01-27 | 2025-01-07 | Applied Materials, Inc. | Diagnostic tool to tool matching and comparative drill-down analysis methods for manufacturing equipment |
| US12298748B2 (en) | 2022-01-27 | 2025-05-13 | Applied Materials, Inc. | Diagnostic tool to tool matching and full-trace drill-down analysis methods for manufacturing equipment |
| CN114457873B (zh) * | 2022-03-13 | 2023-11-07 | 湖北泉洁二次供水工程有限公司 | 一种二次供水用智能化数据监控系统 |
| CN115059875B (zh) * | 2022-05-27 | 2024-07-23 | 国家石油天然气管网集团有限公司 | 一种管道泄漏监测方法及系统 |
| US12564748B2 (en) * | 2022-08-05 | 2026-03-03 | Clow Valve Co. division of McWane, Inc. | Remote monitoring of water distribution system |
| US12050488B2 (en) * | 2022-09-29 | 2024-07-30 | Dell Products L.P. | System and method to maintain clock stability in a complex computing platform |
| CN116428240B (zh) * | 2023-04-04 | 2026-01-09 | 中国船舶集团有限公司第七一九研究所 | 液压管道疲劳缓解方法、装置及液压管路系统 |
| CN120062554B (zh) * | 2025-01-15 | 2025-11-18 | 国家石油天然气管网集团有限公司 | 一种基于多源传感系统的分层流管道泄漏定位方法 |
| CN120146698B (zh) * | 2025-03-20 | 2025-09-16 | 北京蜂珍科技开发有限公司 | 蜂王浆自动化分级控制系统及方法 |
| CN121115447B (zh) * | 2025-09-30 | 2026-02-27 | 中国计量科学研究院 | 分布式实验室系统守时方法、装置、电子设备和存储介质 |
Family Cites Families (41)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0024488A3 (de) | 1979-08-03 | 1982-05-12 | Häny & Cie. AG. | Vorrichtung zum Ermitteln des Durchflusses in Rohrleitungen |
| JPS6046438A (ja) * | 1983-08-25 | 1985-03-13 | Yokohama Rubber Co Ltd:The | 空気式防舷材の内圧検知装置 |
| JPH03165218A (ja) * | 1989-11-24 | 1991-07-17 | Toshiba Corp | プラント監視装置 |
| JP2600548Y2 (ja) * | 1993-06-24 | 1999-10-12 | リコーエレメックス株式会社 | 無線検針装置 |
| JP3212452B2 (ja) * | 1994-08-25 | 2001-09-25 | 株式会社金門製作所 | 流量データ格納装置 |
| JP3382041B2 (ja) * | 1994-12-26 | 2003-03-04 | 東京瓦斯株式会社 | 配管の劣化の推定方法 |
| JPH08304127A (ja) * | 1995-05-09 | 1996-11-22 | Toshiba Corp | 管内流速流量測定装置 |
| US6907383B2 (en) * | 1996-03-28 | 2005-06-14 | Rosemount Inc. | Flow diagnostic system |
| US7949495B2 (en) | 1996-03-28 | 2011-05-24 | Rosemount, Inc. | Process variable transmitter with diagnostics |
| US7254518B2 (en) * | 1996-03-28 | 2007-08-07 | Rosemount Inc. | Pressure transmitter with diagnostics |
| US6654697B1 (en) * | 1996-03-28 | 2003-11-25 | Rosemount Inc. | Flow measurement with diagnostics |
| JPH1069498A (ja) * | 1996-08-29 | 1998-03-10 | Toshiba Corp | プラントデータ収集収録装置 |
| DE19713668A1 (de) * | 1997-04-02 | 1998-10-08 | Wagner Int | Vorrichtung und Verfahren zum Messen und zum Regeln des Durchflusses eines Fluids |
| JP2000048047A (ja) * | 1998-01-19 | 2000-02-18 | Asahi Glass Co Ltd | 時系列デ―タの保存方法及び時系列デ―タベ―スシステム、時系列デ―タの処理方法及び時系列デ―タ処理システム、時系列デ―タ表示システム、並びに記録媒体 |
| JP3508993B2 (ja) * | 1998-11-19 | 2004-03-22 | 矢崎総業株式会社 | 流量計測方法及び装置並びに電子式ガスメータ |
| JP4159163B2 (ja) * | 1999-02-05 | 2008-10-01 | 大阪瓦斯株式会社 | 判定装置 |
| EP1155289B1 (en) * | 1999-02-25 | 2006-07-05 | Rosemount Inc. | Flow measurement with diagnostics |
| US7064671B2 (en) * | 2000-06-23 | 2006-06-20 | Fisher Controls International Llc | Low power regulator system and method |
| KR20030043951A (ko) | 1999-09-03 | 2003-06-02 | 마이크로브리지 테크놀로지스 인크. | 여러 가스 유량 측정 장치 및 신호 처리 방법 |
| US6643610B1 (en) | 1999-09-24 | 2003-11-04 | Rosemount Inc. | Process transmitter with orthogonal-polynomial fitting |
| JP4519312B2 (ja) | 2000-12-20 | 2010-08-04 | 東京瓦斯株式会社 | 高調波を含む脈動の平均値を測定する方法及びそれを用いた平均値測定装置 |
| FR2820818B1 (fr) | 2001-02-13 | 2006-11-17 | Bosch Gmbh Robert | Procede et dispositif de saisie d'un signal |
| US6491062B1 (en) * | 2002-04-22 | 2002-12-10 | Thomas Croft | Remotely controlled water line shut off system |
| JP4116822B2 (ja) * | 2002-05-23 | 2008-07-09 | 大阪瓦斯株式会社 | 流量計 |
| CN1688948B (zh) * | 2002-07-19 | 2010-05-26 | 布鲁克斯器具有限公司 | 在质量流动控制器中用于压力补偿的方法和装置 |
| JP4073290B2 (ja) * | 2002-10-28 | 2008-04-09 | 本田技研工業株式会社 | 適応フィルタを用いて信号を平滑化する装置 |
| ES2282593T3 (es) * | 2003-09-04 | 2007-10-16 | Askoll Holding S.R.L. | Procedimiento y dispositivo para determinar el regimen de flujo hidraulico de una bomba. |
| US7219553B1 (en) * | 2003-09-11 | 2007-05-22 | Loren Worthington | Dynamic transient pressure detection system |
| JP2005207965A (ja) | 2004-01-26 | 2005-08-04 | Yazaki Corp | ガス遮断方法およびガス遮断装置 |
| JP2006343063A (ja) * | 2005-06-10 | 2006-12-21 | Daikin Ind Ltd | 設備機器の異常予知システム、設備機器の異常予知装置および設備機器の異常予知方法 |
| US8279080B2 (en) * | 2006-06-08 | 2012-10-02 | Fairfax County Water Authority | Systems and methods for remote utility metering and meter monitoring |
| JP4535055B2 (ja) * | 2006-10-24 | 2010-09-01 | パナソニック株式会社 | ガス遮断装置 |
| JP4976940B2 (ja) * | 2007-07-09 | 2012-07-18 | 東光東芝メーターシステムズ株式会社 | ガス器具判別装置 |
| NO334550B1 (no) * | 2008-12-12 | 2014-04-07 | Multi Phase Meters As | Fremgangsmåte og apparat for strømningsmålinger til en våtgass og målinger av gassverdier |
| EP2414787A1 (en) | 2009-03-31 | 2012-02-08 | Rosemount, Inc. | Field device configuration system |
| JP5561004B2 (ja) * | 2010-08-04 | 2014-07-30 | 富士通株式会社 | 携帯端末 |
| US10131419B2 (en) * | 2010-10-15 | 2018-11-20 | Goodrich Corporation | Systems and methods for detecting landing gear ground loads |
| JP5304766B2 (ja) | 2010-10-26 | 2013-10-02 | 株式会社デンソー | 流量測定装置 |
| EP2680396A4 (en) * | 2011-02-23 | 2017-03-01 | Sony Corporation | Battery device, battery management method, and electronic instrument |
| GB2491804B (en) * | 2011-05-11 | 2018-01-17 | Syrinix Ltd | Pipeline fault detection system and monitor unit |
| ES2921859T3 (es) * | 2012-11-30 | 2022-09-01 | Ip2Ipo Innovations Ltd | Un dispositivo, procedimiento y sistema para monitorizar una red de conductos de transporte de fluidos |
-
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