Tech in Asia, uma publicação digital online que serve uma comunidade tecnológica e empresarial altamente empenhada de mais de 3,5 milhões de utilizadores mensais, pediu ao nosso Chefe de Tecnologia para responder a perguntas da Internet sobre InspectionTech e NDT. Assista à entrevista ou veja o guião abaixo e teste os seus conhecimentos!
Olá, o meu nome é Antonio Caballero e sou o Director de Tecnologia na Screening Eagle Technologies. Estou aqui hoje para responder a algumas perguntas da InspectionTech a partir da Internet.
Vejamos a primeira...
NDT significa Non-Destructive Testing, e como o nome indica, é o processo de inspecção, teste ou avaliação de propriedades materiais, componentes ou elementos maiores, tais como infra-estruturas, sem causar danos à peça original.
Por outras palavras, não é necessário fazer um buraco na parede de betão para a testar.
Existem muitos tipos de END. Depende dos materiais, do princípio físico por detrás do método e da aplicação. A inspecção visual é o primeiro tipo de END, que é muito poderoso e útil para recolher as primeiras peças de informação. Outros tipos de END são, por exemplo
- tecnologia de ricochete para betão, papel ou rochas
- ultra-som para betão, metal ou compósitos
- testes electromagnéticos... e muitos mais.
Sim, existem vários métodos não destrutivos avançados. Poderíamos mencionar, por exemplo, o Ultrasonic Phased Array, Time of Flight Diffraction, Eddy Current Testing ou Step-Frequency Continuous Wave GPR.
Os métodos avançados são também menos compreendidos, e o seu procedimento e interpretação de dados pode ser muito complicado. Pode ser necessário um Ph.D. para compreender alguns deles.
É por isso que na Screening Eagle Technologies, damos especial atenção ao desenvolvimento de software inteligente para processar os dados e simplificar a interpretação e a experiência do utilizador.
O nosso objectivo é democratizar a tecnologia e tornar esses métodos avançados de NDT fáceis e acessíveis a todos.
Enganoso! Isto depende realmente da tecnologia de GPR, da aplicação e também do estado do bem.
Por exemplo, a nossa tecnologia de GPR baseia-se numa abordagem por etapas que dá uma enorme vantagem em comparação com os GPRs pulsantes. Nesta tecnologia, o sensor é capaz de modular o sinal transmitido numa vasta gama de frequências, levando a imagens de alta resolução em áreas profundas.
No entanto, para aqueles que gostam de manter alguns números, eu diria que a tecnologia GPR pode atingir uma precisão sub-cêntrica no betão dentro dos primeiros 60 a 80cm e uma precisão sub-dimétrica no solo dentro dos primeiros 5 a 10m.
Acredite ou não, a maioria das inspecções ainda são geridas com papel e máquina fotográfica!! Ainda assim, métodos tradicionais que reduzem a qualidade e disponibilidade dos dados.
Isto é muito crítico, uma vez que a saúde e a segurança da infra-estrutura e dos utilizadores dependem dela.
É por isso que desenvolvemos uma plataforma chamada INSPECT, que fornece todas as ferramentas necessárias numa única aplicação. A gestão dos dados de inspecção é fácil quando se pode fixar automaticamente os seus dados e imagens no local exacto, ter visualização 3D, possibilidade de colaboração e gerar relatórios numa questão de segundos!
Grande pergunta!
A aprendizagem de máquinas abre todo um mundo de possibilidades no que diz respeito à inspecção visual. Pode ajudar a superar desafios como os custos elevados, a falta de objectividade e a má rastreabilidade.
Vejamos o seguinte exemplo. Se dois técnicos forem enviados para inspeccionar a mesma ponte, o seu relatório de inspecção e avaliação poderá ser muito diferente. Provavelmente, reportam defeitos diferentes, ou os mesmos defeitos são reportados com dimensões ou níveis de severidade diferentes.
Este problema poderia ser evitado com a aprendizagem de máquinas.
Por exemplo, o nosso motor de aprendizagem de máquinas, DEFECT, resolve os problemas acima mencionados. Todos os utilizadores obterão os mesmos resultados ao detectar e digitalizar fissuras, é mais rápido e totalmente rastreável.
No futuro, os modelos de aprendizagem de máquinas não só identificarão defeitos, mas também fornecerão uma indicação da causa. Tudo muito excitante, pelo menos para mim.
Absolutamente sim! De facto, a aprendizagem de máquinas em combinação com grandes análises de dados já está a ser utilizada para prever defeitos futuros ou para optimizar processos de manutenção em maquinaria industrial, aeroespacial, equipamento mineiro e muitos outros.
A adopção de IA e de grandes análises de dados na construção ou inspecção de infra-estruturas ainda está atrasada. Contudo, a oportunidade existe, e na Screening Eagle Technologies, estamos a trabalhar arduamente nessa linha de I&D para colmatar essa lacuna tecnológica e ser capazes de antecipar os defeitos suficientemente cedo.
De alguma forma, ser capaz de fornecer aos engenheiros e proprietários de bens uma bola de cristal para prever defeitos futuros.
Outra pergunta interessante...
A monitorização da saúde estrutural refere-se ao método de avaliação e controlo da saúde estrutural do bem.
Existe o equívoco geral de que a monitorização estrutural da saúde consiste apenas na instalação de sensores e na recolha de dados a partir deles. No entanto, é mais do que isso.
Um sistema adequado de monitorização da saúde estrutural deve também considerar os dados recolhidos nas inspecções visuais e END, a fim de gerar uma visão holística da condição estrutural do bem.
Para compreender melhor isto, pensemos nos sensores como o nosso sistema nervoso... O nosso sistema nervoso ajuda-nos a sentir coisas a que não podemos aceder ou ver. Mas se apenas tivermos um sistema nervoso, podemos não detectar algo de errado a acontecer na nossa pele. Algo que facilmente veria com os seus olhos.
Portanto, precisa de todos os níveis de informação, desde os dados dos sensores até às inspecções visuais e NDT para ter realmente a imagem completa.
Bem... O futuro caminha para modelos orientados para os dados e com isso mais possibilidades de alavancar a aprendizagem de máquinas e a ciência dos dados na monitorização da saúde estrutural.
As possibilidades são ilimitadas.
Por exemplo, tornará possível a manutenção preditiva graças à verificação contínua e automática do estado do bem...
.... Com isso chegará a uma optimização do orçamento para o proprietário, pois ele ou ela terá toda a informação necessária para tomar a decisão certa na altura certa, sem pôr em perigo a segurança das pessoas que a utilizam...
....sobretudo podemos todos beneficiar de bens mais saudáveis que durarão mais tempo e preservarão o nosso ambiente natural.
Para esta pergunta, gostaria de vos apresentar o Max. Olá Max!!!
Robôs como o Max podem desempenhar um papel importante no futuro da inspecção. A utilização de zangões ou robots autónomos, transformará toda a indústria de inspecção, aumentando a qualidade, a segurança e trazendo um tremendo aumento da produtividade.
Bem, hoje é tudo por mim! Espero ter despertado em si mais curiosidade sobre o mundo de InspectionTech. Obrigado por estarem atentos!
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