
Foto de los tubos de ensayo utilizados en los experimentos. Fuente: Politécnico de Milán
Los científicos de la Facultad de Ingeniería Civil y Ambiental fueron los primeros en utilizar la detección distribuida de fibra óptica (DFOS) basada en la tecnología de dispersión estimulada de Brillouin (SBS) para monitorear las redes de suministro de agua a largas distancias. En el corazón de esta tecnología se encuentra la fibra óptica ampliamente difundida y económica utilizada en las telecomunicaciones (que lleva Internet a nuestros hogares) capaz de medir deformaciones de hasta centésimas de milímetro.
Los investigadores trabajaron en tuberías de polietileno de alta densidad (HDPE), actualmente el material más utilizado para los sistemas de distribución. Al envolver y asegurar el cable del sensor de fibra óptica en la superficie exterior de la tubería, probaron la capacidad de detectar deformaciones asociadas con anomalías de presión a lo largo de la tubería, como las causadas por fugas de agua.

Diagrama virtual del sistema sensor adoptado. Fuente: Politécnico de Milán
El experimento constó de dos fases. «En el primero», explican los investigadores, «evaluamos la sensibilidad del conjunto de sensores en una tubería de HDPE sometida a tensión estática. Este primer paso fue un éxito, por lo que nos enfocamos en detectar una anomalía de presión causada por una fuga en el circuito de la tubería de agua que fluye. En general, los resultados dieron una respuesta positiva sobre el uso de DFOS, lo que confirma la capacidad de identificar y localizar incluso fugas de agua muy pequeñas”.
En el futuro, la tecnología probada seguirá desarrollándose hacia la producción a escala industrial de tuberías de HDPE ‘nativamente inteligentes’ en las que los DFOS se integren en la superficie de la tubería durante el proceso de extrusión.
El trabajo fue publicado en la revista Sensores.
Más información:
Manuel Bertulessi et al., Investigación experimental sobre sensores de fibra óptica distribuidos para el monitoreo de tuberías de agua, Sensores (2023). DOI: 10.3390/s23136205