L'industrie de type process s'appuie largement sur les capteurs ponctuels pour surveiller les équipements et les processus critiques. Cependant, les capteurs ponctuels ne peuvent pas fournir une couverture complète des plus grands équipements, ce qui peut entraîner des retards dans la détection d'une fuite, le remplacement inutile de l'infrastructure et un grand nombre d'enquêtes manuelles.
Cela est particulièrement vrai pour les infrastructures difficiles à atteindre telles que les canalisations souterraines, les réacteurs, les fours ou les réservoirs. En plus, les capteurs ponctuels traditionnels sont souvent difficiles à installer, sont sujets à l'usure et manquent de robustesse.
Les grands fours industriels sont un exemple d'infrastructure difficile à atteindre, où les techniques d'inspection standard telles que les caméras thermiques sont difficiles à installer.
Grâce à la détection de température répartie (DTS), Fluves peut rapidement détecter la dégradation de l'isolation thermique et identifier les parties du four qui doivent être réparées.
Les fuites ou les intrusions dans les canalisations souterraines étaient extrêmement difficiles à détecter par le passé. C'est pourquoi Fluves a développé une méthode qui combine l'expertise en physique des flux et les dernières technologies de détection répartie pour détecter et localiser facilement les fuites les plus insaisissables.
Les algorithmes de Fluves reconnaissent et classent les signatures sonores distinctes des fuites et des intrusions qui sont enregistrées par la fibre. Une interface web facile à utiliser montre l'état de chaque mètre de pipeline en temps réel, ce qui vous permet de localiser précisément les fuites et les intrusions avant qu'elles ne s'aggravent.
Non seulement vous évitez les dommages causés par les fuites, mais que vous pouvez également réaliser des économies considérables sur la maintenance et l'inspection : Au lieu de devoir creuser et remplacer de grandes sections de pipelines souterrains, vous n'avez qu'à vous concentrer sur la section affectée. Le retour sur investissement estimé de notre technologie est généralement inférieur à 2 ans.
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