Un proyecto encarrilado: un operador ferroviario británico prueba un prototipo de tren inteligente que pretende transformar la red de transporte

El operador ferroviario Northern, con la ayuda de las cámaras termográficas FLIR, líderes en el sector, está probando un nuevo y vanguardista tren que contribuirá radicalmente a mejorar los problemas de infraestructuras y detectar vías dañadas.

Anteriormente, los problemas en la línea como la corrosión en la catenaria o su desaparición solo podían detectarse presencialmente. Ello obligaba al personal a caminar físicamente por la línea hasta localizar el origen del problema entre los segmentos de vía constatados como operativos.

Sin embargo, Thermal Vision Research, integrador de Teledyne FLIR con sede en el Reino Unido, dirige las pruebas de un prototipo crucial que usa una cámara térmica refrigerada FLIR A6750sc y promete minimizar las interrupciones en la red de ferrocarriles señalando las áreas que necesitan mantenimiento con una precisión excepcional.

Problemas ambiguos en la infraestructura resueltos en segundos

Una dificultad de la red de ferrocarriles existente en el Reino Unido es que buena parte cuenta con una supervisión muy ocasional: generalmente solo se actúa cuando se produce un fallo o se detecta una obstrucción. En consecuencia, cada vez que se identifica un problema como el robo o la avería de la catenaria, es necesario cerrar grandes tramos de vía para comprobarlos manualmente.

El coste es tremendamente elevado: no solo por la mano de obra necesaria para localizar y corregir cualquier problema, sino también por los billetes reembolsados a los clientes y las repercusiones en forma de retrasos, cancelaciones y otros lapsos abruptos del servicio.

Para combatirlo, Northern se ha asociado con Belvoir Rail y Thermal Vision Research, integrador de Teledyne FLIR, que lidera una solución de alta tecnología para mantener la red de ferrocarriles británica a toda máquina.

Las pruebas emplean un singular tren equipado con la cámara térmica refrigerada A6750sc de FLIR y complementado por monitores acústicos, un bogie antivibraciones, una cámara con IA, un radomo, software termográfico de 180° y cámaras LIDAR para el rastreo del horizonte: el mismo usado por la NASA para cartografiar la superficie de la Luna.

Un elemento clave de esta instalación es la A6750sc, que es capaz de capturar todos los píxeles de una escena determinada en menos de 1 ms con fotogramas completos a 125 Hz. Esta combinación es idónea para trabajar con objetos en rápido movimiento, y el tren, por supuesto, lo es.

El sistema A6750sc refrigerado es superior a una cámara termográfica sin refrigerar convencional gracias a su mayor nitidez de imagen y a su capacidad para compensar el motion blur, la estela de los objetos en movimiento. De ese modo, las tomas de acción no omiten ninguno de los detalles vitales necesarios para obtener una instantánea clara del estado de la línea.

Prevenir los problemas anticipándose en tiempo real

Matthew Clavey, director de Thermal Vision Research, nos lo explica más detalladamente: «La cámara A6750sc era imprescindible para este proyecto.

»Aunque una cámara sin refrigerar podría funcionar a 30-50 fotogramas por segundo, un solo fotograma necesita unos 30 milisegundos. Es ciertamente rápido, pero, para aplicaciones en las que, por ejemplo, la cinta transportadora pasa a toda velocidad o el tren va a 160 km/h, no lo suficiente.

»La ventaja de la cámara A6750sc refrigerada es que es mucho más veloz: incluso puede bajar del milisegundo. Ello nos permite capturar imágenes de gran claridad sin estela y transmitir datos de alta calidad a alta velocidad.

»En este proyecto específico, Northern está interesada principalmente en comprender los problemas que tienen con la infraestructura en general. Así, por ejemplo, si tomamos un tren eléctrico, obtiene su energía directamente de la catenaria. Esa catenaria no es perfecta. Tiene conexiones que podrían estar sobrecalentándose, o puede presentar corrosión. Pueden aparecer problemas en determinados puntos de la línea o interrumpirse el suministro eléctrico de forma inesperada. La cámara térmica A6750 nos permitirá ver esos puntos y localizarlos con precisión usando tanto los datos transmitidos desde el sensor como un geolocalizador secundario acoplado a la unidad.

»Es fascinante ver en tiempo real cómo se calientan los conectores de la línea a medida que el tren se aproxima y hace contacto».

Análisis de tendencias a lo largo del tiempo

El alcance de visión de la A6750

es tremendamente potente. Dependiendo de la trayectoria de la vía, puede llegar a los 100 metros, lo que brinda a los maquinistas información suficiente sobre la infraestructura que tienen delante como para informarles con fiabilidad de cualquier peligro o problema al acecho.

Otro elemento enormemente beneficioso de esta integración es que la A6750 divide su funcionalidad entre el procesamiento de datos en la propia cámara y el realizado en la nube, por lo que Northern puede acceder a los datos de forma remota desde sus centros de control en el Reino Unido e identificar las tendencias a lo largo del tiempo.

Matthew Clavey de Thermal Vision Research agrega: «Digamos que un tren se dirige a la estación de Leeds. Los trenes llegan a la estación el lunes, y todas las líneas parecen estar perfectas. Pero el martes aparece un problema en un punto, y el miércoles ya son dos. El jueves son tres, cuatro o cinco.

»Con esta tecnología es posible rastrear, trazar e incluso pronosticar el comportamiento de la línea a lo largo de semanas, meses o años en función de las lecturas actuales e históricas. La ventaja de la cámara es que, en lugar de enviar cuadrillas de mantenimiento para hacer una inspección visual recorriendo la línea físicamente, ahora podemos enviarlas directamente a los puntos donde efectivamente hay un problema; no a zonas donde sospechamos que lo hay pero no está localizado. En este sentido, se trata de un uso mucho más eficiente de su tiempo y del presupuesto destinado a mantenimiento».

El tren inteligente continuará con sus pruebas a nivel nacional durante 2023. La información que aporte en ese tiempo podría promover cambios sustanciales y mejoras en la infraestructura ferroviaria de todo el Reino Unido.