La Inteligencia Artificial en los Sistemas de Seguridad Industrial para Atmósferas Explosivas

Sistema de Seguridad Industrial para Atmósferas Explosivas con PLC Siemens, HMI y SCADA (No-Code/Low-Code)

1. Arquitectura del Sistema

Diagram

graph TD
    A[Sensores ATEX] --> B(PLC Siemens S7-1500)
    B --> C{SCADA Node-RED}
    C --> D[Algoritmo IA en Edge]
    D --> E[HMI KTP1200]
    C --> F[(Registro en Cloud)]
    B --> G[Relés Finder 41.61]
    B --> H[Ventiladores Ex-Proof]

2. Materiales para Extracción/Intercambio de Aire

Componente	Material/Especificación	Normativa
Ductos de ventilación	Acero inoxidable 316L o fibra de vidrio	ATEX 2014/34/UE
Ventiladores extractores	Aleación de aluminio ATEX (Grupo IIB)	IECEx IEC 60079-0
Filtros antipartículas	Polipropileno conductivo (resistividad <10⁶ Ω)	EN 149:2001+A1:2009
Sellos herméticos	PTFE con refuerzo de grafito	EN 13463-1:2009

3. Implementación No-Code con Herramientas Siemens

A. Configuración en TIA Portal (PLC Siemens)

1. Hardware Configuration:
   • Añadir módulos de entrada analógica para sensores de gas (4-20mA).
   • Configurar salidas digitales para relés Finder 41.61.
2. Ladder Logic (Ejemplo simplificado):

plaintext

// Network 1: Monitorización de gas
LD  "Gas_Sensor_1"  // Entrada analógica
GT  50.0           // Umbral (50% LEL)
=   "Alarma_Gas"    // Activar relé Finder 41.61

// Network 2: Control ventilación
LD  "Temp_Sensor"
GT  60.0
=   "Ventilador_Extractor"

B. SCADA con Node-RED (Flujo Low-Code)

json

[
  {
    "id": "opcua-input",
    "type": "opcua-client",
    "endpoint": "opc.tcp://192.168.1.10:4840",
    "topic": "ns=2;s=Gas_Level"
  },
  {
    "id": "ia-prediction",
    "type": "exec",
    "command": "python3 /edge/ia_model.py",
    "payload": "{{msg.payload}}"
  },
  {
    "id": "alert",
    "type": "switch",
    "rules": [
      {"t": "gte", "v": "50", "to": "emergency-output"}
    ]
  }
]

4. IA para Predicción de Riesgos (Python en Edge)

python

# ia_model.py - Algoritmo de detección de patrones peligrosos
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# Datos de entrenamiento (histórico)
data = pd.read_csv('/data/gas_readings.csv')
model = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.01)
model.fit(data[['gas', 'temp', 'humidity']])

# Predicción en tiempo real
def predict_risk(new_reading):
    prediction = model.predict([new_reading])
    return prediction[0] == -1  # -1 = anomalía

5. HMI (WinCC RT Advanced)

Pantallas esenciales:

1. Monitorización en tiempo real:
   • Niveles de gas (LEL%) y temperatura.
   • Estado de ventilación (ON/OFF).
2. Panel de emergencia:
   • Botón de parada de emergencia (E-Stop).
   • Indicadores de activación de relés Finder.

6. Protocolos de Seguridad

1. Ventilación automática:
   • Cuando se detecta >30% LEL, activar ventilación ATEX.
   • Si persiste >50% LEL, cortar energía con relé Finder 41.61.
2. Registro de eventos:
   • Almacenar todos los incidentes en SQL Server (vía SCADA).

7. Resultados Esperados

KPI	Valor
Tiempo de respuesta	< 500 ms
Falsas alarmas	< 0.1%
Cumplimiento ATEX	100%
Vida útil de componentes	10+ años

8. Mantenimiento Predictivo con IA

python

# maintenance_model.py - Predicción de fallos en ventiladores
from tensorflow.keras.models import load_model
import numpy as np

model = load_model('/models/fan_failure.h5')
vibration_data = np.array([...])  # Datos de sensores IoT

prediction = model.predict(vibration_data.reshape(1, -1))
if prediction > 0.9:
    send_alert("Reemplazar ventilador en 48h")

Este sistema combina:

• Hardware certificado: Relés Finder Serie 41 + ventiladores ATEX.
• Automatización sin código: Ladder + Node-RED.
• IA en edge: Para detección temprana de riesgos.