No contexto atual, caracterizado por uma crescente atenção à sustentabilidade e à segurança das infraestruturas, a redução das fugas nas redes de distribuição de gás torna-se uma prioridade para os operadores. As dispersões não controladas impactam tanto a eficiência operacional e ambiental quanto os custos de gestão, num cenário em que a transição energética exige redes mais resilientes e digitalizadas. A inovação tecnológica surge, assim, como um fator essencial para acompanhar a evolução das infraestruturas e garantir padrões de serviço mais elevados.
Neste contexto insere-se a Onyax, PME italiana especializada no desenvolvimento eletrónico e na criação de soluções IoT e plataformas de Inteligência Artificial para monitorização e controlo de redes. A empresa adota uma abordagem “chave na mão”, integrando o desenvolvimento de dispositivos hardware, software e gestão inteligente de dados.
Um elemento distintivo é a adoção do paradigma de AI on Edge: parte do processamento ocorre diretamente nos dispositivos IoT instalados no terreno, permitindo uma primeira análise local dos sinais e uma maior eficiência global na comunicação com a plataforma proprietária ACE, onde as informações são posteriormente correlacionadas e analisadas.
A solução
As redes de distribuição de gás, pela sua extensão e capilaridade, apresentam desafios complexos em termos de monitorização remota contínua e deteção rápida de anomalias. A evolução normativa e regulatória, aliada aos objetivos de descarbonização e aos investimentos destinados à digitalização das infraestruturas estratégicas, exige que os operadores adotem ferramentas tecnológicas fiáveis e escaláveis, capazes de se integrarem nos processos operacionais existentes.
O EVALD (Electro-Vibro-Acoustic Leakage Detect), projeto desenvolvido pela Onyax em colaboração com o Politecnico di Milano, introduz uma abordagem inovadora para deteção de fugas baseada na análise eletro-vibroacústica dos sinais gerados pela rede. Através de sensores distribuídos e algoritmos avançados de machine learning e deep learning, o sistema foi concebido para reconhecer padrões recorrentes, identificar sinais fracos associados a microfugas e distinguir anomalias reais do ruído de fundo, reduzindo o número de falsos positivos. O modelo tecnológico, inicialmente desenvolvido para o setor do gás, apresenta ainda elevada transferibilidade para o setor hídrico, onde as características de propagação do sinal acústico são particularmente favoráveis.
A arquitetura do sistema baseia-se na integração entre sensores, dataloggers e plataforma de análise com IA. O dispositivo TUBE-EVA funciona como sensor instalado no ponto de medição e permite a deteção de pressão, temperatura, vibrações e sinais acústicos através de microfone integrado; para uma abordagem ativa mais eficaz, é também utilizado com altifalante integrado. Os dados recolhidos são transmitidos ao datalogger principal, o BLACKBOX-XL-EVA, responsável pela recolha, pré-processamento local segundo lógicas de AI on Edge e gestão da comunicação com a plataforma central. A transmissão é realizada através de tecnologia 4G e LTE/CAT-M, padrões de comunicação de baixo consumo energético concebidos para aplicações IoT distribuídas, garantindo ampla cobertura e fiabilidade. Ambos os dispositivos possuem interface Modbus, protocolo industrial amplamente utilizado para troca de dados entre equipamentos eletrónicos.
Os dados recolhidos convergem posteriormente para a plataforma ACE (Aquisição, Controlo, Ecossistema) da Onyax, ou para sistemas terceiros, onde são agregados e analisados através de algoritmos de correlação de eventos e geração de dashboards e relatórios operacionais. Desta forma, os dados brutos são transformados em informação de elevado valor acrescentado, apoiando o operador na identificação de criticidades.
Abaixo, uma imagem representativa da visualização das fugas na plataforma ACE:
O caso aplicacional
A validação em campo do projeto está atualmente em curso em colaboração com a A2A RetiPiù, empresa do grupo ativa na distribuição de gás natural e energia elétrica na Lombardia.
A experimentação envolve a rede de gás dos territórios de Seveso e Cesano Maderno, abrangendo aproximadamente 230 km de rede, através da instalação de 180 pontos de medição assim distribuídos:
- 50 pontos de escuta em baixa pressão;
- 17 alimentadores;
- 38 GRF (Grupos de Redução Final);
- 75 pontos de medição do potencial de proteção catódica.
A iniciativa enquadra-se no âmbito da regulamentação ARERA, em particular da Deliberação 404/2022/R/gas, que estabelece obrigações de monitorização, qualidade e segurança do serviço de distribuição, incentivando a adoção de ferramentas inovadoras para redução das dispersões.
Os dispositivos encontram-se atualmente instalados e estão em curso atividades de teste contínuo para validação das performances. O projeto prevê ainda uma fase de treino do modelo de Inteligência Artificial, com o apoio do Departamento Music and Acoustic Engineering do Politecnico di Milano, incluindo a análise da sazonalidade numa base anual.
O objetivo é demonstrar a escalabilidade e a fiabilidade do sistema num contexto real, contribuindo para a redução das fugas. Trata-se de um projeto em evolução, cujos desenvolvimentos serão objeto de análises futuras.
Conclusões
A experimentação EVALD representa um passo concreto rumo à digitalização das redes de gás.
Benefícios esperados:
- Redução das emissões de CH4 e otimização das intervenções;
- Melhoria da segurança da rede;
- Contributo concreto para a sustentabilidade.
A Onyax posiciona-se como parceiro tecnológico dos operadores, disponibilizando competências integradas e soluções inteligentes orientadas para a sustentabilidade. Um projeto em crescimento, concebido para acompanhar a evolução das infraestruturas rumo a modelos mais digitais e sustentáveis.
