Crean dispositivo que predice caída de rayos

 
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A través de un artefacto llamado “molino de campo” se predice el lugar exacto donde caerá una descarga eléctrica. Este representa no solo mayor seguridad para los humanos sino un gran ahorro para la industria.
A través de un artefacto llamado “molino de campo” se predice el lugar exacto donde caerá una descarga eléctrica. Este representa no solo mayor seguridad para los humanos sino un gran ahorro para la industria.

20 de noviembre de 2011
A través de un artefacto llamado “molino de campo” se predice el lugar exacto donde caerá una descarga eléctrica. Este representa no solo mayor seguridad para los humanos sino un gran ahorro para la industria.

Cerca de 6% de los rayos que se registran en el mundo se presentan en el país. Asociado a ello hay muertes, daños en equipos, accidentes industriales y demoras en distintos procesos. Lo grave es que debido al cambio climático la actividad se ha incrementado, por eso detectar dónde caerá la próxima descarga eléctrica será vital para diversos sectores.

Según el Sistema Colombiano de Información de Tormentas Eléctricas (Scite), en el 2010 se reportaron 45 casos de muertes y lesiones por ese motivo. En Estados Unidos se confirmó la muerte de 29 personas y unas 200 lesiones. Alrededor del 67% de las víctimas se encontraban al aire libre en eventos recreativos.

Del mismo modo, los sobrevoltajes producidos por el fenómeno tienen efectos dañinos en equipos electrónicos como computadores, televisores, equipos de sonido y video, hornos de microondas, entre otros, que son extremadamente sensibles a las variaciones del voltaje.

En Colombia, el Programa de Investigación sobre Adquisición y Análisis de Señales (PAAS) de la Universidad Nacional de Colombia reporta que alrededor del 60% de los apagones del sistema eléctrico nacional son consecuencia de los rayos, y anualmente se pierden unos seis millones de dólares por el daño de casi 7.000 transformadores de distribución.

Horacio Torres, director del grupo, explica cómo funciona el mecanismo: “Las nubes, en su proceso de formación, acumulan cargas eléctricas (positivas y negativas) que crean un campo eléctrico. Su variación puede ser medida en tierra por medio de una placa metálica giratoria conocida como ‘molino de campo eléctrico’”.

El dispositivo permite calcular la cantidad de cargas en las nubes a través de sensores diseñados especialmente para detectar y medir las propiedades eléctricas de la atmósfera. Estos activan una alarma para que los operarios en las industrias sepan que el rayo está en proceso de formación y descarga, y así puedan tomar las acciones preventivas como desconectar equipos y aparatos, o despejar áreas a fin de evitar accidentes o pérdidas.

Ese proceso de maduración del rayo puede ser monitoreado de forma continua, lo que permite su predicción. Los sensores ofrecen una probabilidad de detección de tormentas eléctricas superior a 95%, en un rango de 20 km a la redonda del lugar de instalación. Las predicciones presentan un tiempo entre 15 y 20 minutos, que es lo que dura el proceso natural de formación, desde que la nube se consolida.

Por este fenómeno natural también se ven afectados sectores como la agricultura, la ganadería, las redes de suministro de electricidad, los centros operadores de TV, radio o comunicaciones, la distribución de gas o transporte de diferentes hidrocarburos y las industrias de explotación minera.

En el sector aeronáutico, aeropuertos, aerolíneas y agencias de regulación pierden tiempo en las operaciones aéreas, por eso las políticas y prácticas de seguridad internacionales exigen que las operaciones en pista sean suspendidas mientras exista un riesgo potencial. El dispositivo diseñado en la UN, de fácil instalación, reduciría el impacto económico producido por las interrupciones, identificando el momento exacto en que deben detenerse las operaciones aéreas.

Es una herramienta que ya está en uso en el país, con la instalación de seis sensores en Bogotá, Ibagué, Yopal, Puerto López, Puerto Berrío y Bucaramanga.

Créditos: agenciadenoticias.unal.edu.co

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