Monitorización de infraestructuras civiles y sistemas industriales

El gran crecimiento económico de los últimos tiempos ha propiciado la construcción de más y mejores infraestructuras que cubran las necesidades de la sociedad. Sin embargo, en un contexto económico como el actual, se hace indispensable detener este continuo crecimiento y modificar la mentalidad desde un ¿expandir¿ hacia un claro ¿mantener¿.

Desafortunadamente, las técnicas existentes a día de hoy todavía requieren de fuertes inversiones. Por este motivo, investigadores del Instituto de Matemática Multidisciplinar de la Universitat Politècnica de València trabajan en el desarrollo y aplicación de nuevos sistemas de monitorización ingenieriles de bajo coste que, aprovechando las tecnologías ya existentes, supongan un avance respecto a la técnica actual sin renunciar a la calidad de los resultados. De este modo consigue una ventaja competitiva respecto a las soluciones actuales que facilita la orientación del nuevo producto hacia el mercado mediante la implantación de una solución particularizada a cada necesidad.

Mediante la integración de sensores de bajo coste (hardware), algoritmos matemáticos (software) y transmisión inalámbrica (sistema de comunicaciones), estos sistemas permiten conocer de forma continua y en tiempo real el estado de conservación de infraestructuras civiles (tales como vías ferroviarias, túneles o carreteras) y sistemas industriales (tales como parques eólicos, redes de distribución de agua o cintas transportadoras). Todo ello sin recurrir a complejas instalaciones cableadas que, en numerosas ocasiones, pueden inviabilizar su implantación.

El grupo de investigación del Instituto de Matemática Multidisciplinar de la UPV, liderado por la profesora Julia Real, cuenta con una amplia experiencia en este campo, que ha dado lugar a patentes registradas de gran utilidad para el sector productivo. El grupo está conformado por un equipo multidisciplinar de ingenieros de diversa índole (industrial, civil, o telecomunicaciones entre otras).