IoT para mejorar la eficacia de las baterías en los sistemas de detección de incendios

Los incendios en edificios suponen una gran amenaza debido a la frecuencia de ocurrencia y a sus consecuencias, generando una gran preocupación y la necesidad de adoptar medidas de protección efectivas. A lo largo de los años se han desarrollado varias soluciones técnicas que permiten tanto la detección como la prevención de daños por incendios.

Los sistemas de protección contra incendios están equipados con baterías que aseguran el funcionamiento en caso de cortes de suministro eléctrico. Habitualmente se usan baterías de plomo ácido supervisadas por una fuente de alimentación que las mantiene cargadas. Sin embargo, los cargadores tradicionales tienen limitaciones en su capacidad para monitorizar con precisión los parámetros vitales de las baterías, lo que puede provocar patrones de carga ineficientes. Esto obliga a inspeccionarlas y sustituirlas frecuentemente para evitar problemas de seguridad.

Mediante la integración de tecnologías del Internet de las Cosas (IoT), los cargadores de baterías pueden usar la computación en la nube para estimar los parámetros de las baterías, optimizar la carga e incluso introducir nuevas funcionalidades como la predicción del envejecimiento. Además, esta integración juega un papel crucial en la reducción del impacto ambiental asociado a las baterías de plomo ácido en los sistemas de detección de incendios, alargando la vida útil de 5 a 10 años.

A pesar de que el uso del IoT en los sistemas de detección de incendios está en aumento, todavía hay una carencia de investigación en su uso para prever fallos en el sistema. Para abordar esta carencia, el equipo de investigación y desarrollo de la empresa Detnov Security SL, en colaboración con el Centro de Investigación en Ingeniería Biomédica (CREB) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), trabaja en un proyecto para aplicar mejoras en los sistemas de detección de incendios y desarrollar técnicas de recopilación de datos centrados a predecir el rendimiento de las baterías.

El objetivo del proyecto es, pues, mejorar la gestión, la fiabilidad y el mantenimiento preventivo de las baterías, aplicando técnicas de IoT y data science a variables internas medidas en estos sistemas durante todo su ciclo de vida, con el fin de alargar la vida útil y reducir su impacto ambiental.

En particular, se pretende realizar un estudio de todos los datos disponibles en la red de sistemas de protección contra incendios que no están siendo explotados, así como los métodos adecuados para su recopilación y transmisión, para mejorar las prestaciones del sistema.

En este proyecto se combinan conocimientos del producto de detección de incendios, conocimientos de los principios físicos que gobiernan el envejecimiento de componentes electrónicos y conocimientos de gestión, transmisión y procesamiento de datos. En el marco del proyecto, se espera recopilar información suficiente para modelar el envejecimiento de los elementos del sistema, anticiparse a averías y permitir la planificación de mantenimientos preventivos, evitando al máximo las intervenciones de mantenimiento correctivo. De este modo, se quiere mejorar la orientación del mantenimiento preventivo, reducir los desplazamientos y garantizar que las instalaciones del edificio funcionen en condiciones óptimas durante todo el tiempo de operación del sistema.

En particular, el proyecto incluye:

• Realizar un estudio de la información disponible en los sistemas de prevención de incendios que, actualmente, no está siendo debidamente explotada.
• Plantear las variaciones de circuitos electrónicos necesarias para acceder a estos datos.
• Resolver los retos de recolección y transmisión de medidas de interés.
• Procesar los datos obtenidos para obtener información de interés.
• Generar mejoras en mantenimiento y detección gracias a los datos recaudados.

Presupuesto y financiación

El proyecto de investigación ‘Smart sensing and monitoring of fire detection systems’ está dotado de un presupuesto de 33.960 €, gracias a la concesión de una ayuda de la Agencia de Gestión de Ayudas Universitarias y de Investigación (AGAUR), Generalitat de Catalunya, y tiene una duración de tres años (diciembre 2022 - diciembre 2025).