This site uses cookies to improve your browsing experience. For more information see our privacy policy sitemap Privacy Policy Job Opportunities About Our Company Download our Broschure Contact Us AEGIS 2K S.r.l. – Praxair Services Licensee | P.IVA 02292680481 C.F. 02292680481 | C.C.I.A.A. RM N.R.E.A.1107269
beware-false-copies.jpg
Official distributor Stork PROGETTO CO-FINANZIATO NEL QUADRO POR FESR TOSCANA 2014-2020*

Il progetto* consiste nell’avvio e test, in laboratorio e sul campo, di un sistema prototipo integrato hardware e software per l’erogazione di servizi B2B di monitoraggio e controllo della integrità di condutture industriali al fine di prevenire potenziali rotture o danneggiamenti nonchè disastri ambientali. Il progetto ISPOM si articola quindi nella progettazione, realizzazione e sperimentazione di sensori in grado di prevenire le perdite rivelando movimento del terreno, urti, rumori, segnali e quant’altro può essere utile ad individuare un’intrusione nella zona della tubazione-condotta o un danno diretto alla stessa. I sensori realizzati sono contemporaneamente in grado di identificare variazioni nell’assetto e nella posizione della tubazione, nonché di misurare vibrazioni e sollecitazioni non compatibili con il normale utilizzo e funzionamento del sistema. Queste misure consentono di monitorare in tempo reale la situazione di una condotta anche di lunghezza regionale (>100 km) indicando eventuali emergenze e rendendo possibile attuare piani di limitazione delle perdite di liquidi e gas nel terreno.

L’obiettivo finale del progetto è focalizzato nella realizzazione di un sistema hardware e del software necessari alla ricezioni di segnali da parte di questi sensori ed alla loro interpretazione. La misura di numerose variabili fisiche (velocità, accelerazione, vibrazioni, impulsi, onde acustiche, posizione) richiede la integrazione di varie tipologie di sensore ed il campionamento delle misure a frequenze variabili. Il prodotto di queste misure è un flusso di dati estremamente grande che richiede sviluppo di tecniche di filtraggio alla fonte basate su big-data analysis in modo da ridurre al minimo la trasmissione dati remota. Infine, i dati di monitoraggio filtrati debbono raggiungere un server centrale con un software dotato di capacità di machine learning (intelligenza artificiale) per poter correttamente interpretare la natura delle interferenze registrate, scartare quelle dovute a fenomeni naturali normali e selezionare quelle anomale al fine di segnalare livelli di allarme a coloro che sono addetti alla protezione della condotta.

* Il costo di investimento del progetto è di 182.036,00 euro, con il contributo di co-finanziamento del 35% (63.712,60  euro) della Regione Toscana tramite i fondi POR FESR 2014-2020.