Reducción de las emisiones de dióxido de carbono con un detector acústico de fugas de aire

En un intento por reducir el desperdicio, una empresa especializada en la prevención de fugas descubrió que una cámara acústica es la solución más eficiente en el mercado para ayudar a reducir la intensidad de carbono de los sistemas de aire comprimido y ahorrar costes energéticos.

Las fugas de aire no detectadas causan un importante desperdicio de energía y pérdidas financieras en las instalaciones de fabricación, donde el aire comprimido se utiliza ampliamente como medio para transferir la energía necesaria en los procesos industriales. Las fugas son la causa de muchos problemas, como el desperdicio de energía, las caídas de presión del sistema, el aumento de los costes de producción y la reducción de la eficiencia. Además, las fugas de aire acortan la vida útil del equipo y conducen a intervalos de mantenimiento más cortos, tiempo de inactividad no programado y posibles peligros para la seguridad. Las altas tasas de fuga también generan emisiones innecesarias de dióxido de carbono (CO₂), ampliamente reconocidas como el principal impulsor del cambio climático global. Por lo tanto, detectar fugas de aire comprimido a tiempo es un medio eficaz para reducir las emisiones de carbono.

Cámara de imágenes acústicas FLIR Si124

En la misión de eliminar los desperdicios

Una empresa especializada en soluciones de prevención de fugas, como agentes de detención de fugas para servicios de diagnóstico de fugas de petróleo y gas y aire comprimido, buscaba un detector de fugas de aire para ayudar a sus clientes a reducir los desperdicios. La empresa estima que, dependiendo del tamaño de la fábrica, una sola fuga de aire puede promediar aproximadamente 300 kilogramos de emisiones de CO₂ al año. Según el cálculo de su prueba, la aparición de 47 fugas de aire en una fábrica conducirá a un consumo de energía de aproximadamente 15 000 kWh, pero es posible un consumo aún mayor ya que las fugas de aire hacen que los compresores funcionen en exceso. Para encontrar un remedio para las empresas con fugas de aire que consumen continuamente más electricidad y producen cantidades crecientes de emisiones de CO₂, la empresa necesitaba un detector de fugas de aire que identificara con precisión los puntos de fuga y proporcionara estimaciones de tamaño y costes de fugas en tiempo real.

La detección a tiempo de fugas de aire comprimido es una forma eficiente de reducir las emisiones de CO₂

Mejoras drásticas en velocidad y precisión de detección de fugas

Al utilizar la cámara acústica, como la FLIR Si124-LD Plus , la empresa y sus clientes pronto descubrieron que el dispositivo era capaz de detectar fugas, ahorrar costes y ayudar al medio ambiente al reducir las emisiones de CO₂ de forma más eficiente que cualquier otra solución.

Desde la introducción de la cámara acústica, la velocidad de detección ha mejorado drásticamente y ahora es posible detectar fugas desde una distancia de varias decenas de metros.

“Dado que el caudal y el coste de las fugas también se pueden comprobar en la pantalla, creo que el conocimiento del personal in situ sobre las fugas ha cambiado”, un cliente que trabaja en fabricación describe su experiencia como usuario. Otro cliente, que había utilizado anteriormente una solución de fuga de aire de la competencia, informó que había notado inmediatamente mejoras importantes en el rendimiento al probar la cámara acústica.

Ventajas de una cámara acústica para la detección de fugas de aire

• Ahorra tiempo, energía y costes y reduce la huella de carbono al localizar fugas ocultas de aire comprimido a tiempo.
• Garantiza la continuidad operativa mediante la detección temprana de fugas de aire y gas.
• Escanea grandes áreas rápidamente y detecta problemas críticos con precisión, incluso en entornos industriales ruidosos.
• Requiere una formación mínima y es fácil de incorporar en el ciclo de mantenimiento.
• Proporciona resultados en tiempo real y datos procesables para planes de mantenimiento y reparación a través de análisis impulsados por aprendizaje automático.

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