La Organización Marítima Internacional (OMI) ha propuesto la implementación de sistemas de monitoreo para el URN, que podrían derivar en la creación de umbrales específicos junto con requisitos de monitoreo a largo plazo. En este escenario, el proyecto de investigación HyPNoS, dirigido por SCHOTTEL, un especialista global en sistemas de propulsión, junto con Transport Canada y BC Ferries, ha investigado la emisión de URN de sistemas de propulsión naval en las aguas de Vancouver, Canadá.
El proyecto de investigación HyPNoS
El «proyecto HyPNoS» se propuso como objetivo principal desarrollar métodos efectivos para medir, predecir y reportar las emisiones de URN, así como derivar medidas de diseño optimizadas para reducirlas. Este esfuerzo culminó en la creación de un sistema de notificación de URN en tiempo real, disponible a bordo para la tripulación y los operadores de los buques.
[post_relacionado]Esta tecnología responde a la necesidad de proteger zonas medioambientales sensibles, donde la emisión de URN puede causar daños a la fauna marina. Hasta ahora, la reducción de velocidad ha sido una práctica común para mitigar el ruido, pero no siempre resulta en una disminución efectiva del URN. HyPNoS ha abordado esta problemática con un enfoque técnico que incluye la investigación sobre la relación directa entre la vibración del casco sobre la hélice y el ruido submarino.
El proyecto centró su investigación en una serie de transbordadores de doble extremo en Canadá, explorando la posibilidad de reducir el ruido submarino mediante un sistema de monitoreo de URN basado en tecnología de aprendizaje automático de última generación. Este sistema fue diseñado con la protección de las orcas residentes del sur, un grupo de ballenas que habita en el estrecho de Georgia, cerca de Vancouver. El desarrollo de este prototipo permite a la tripulación tomar medidas operativas inmediatas para reducir el URN durante la operación.
Los estudios en la medición, cálculo y predicción del URN
El enfoque de HyPNoS para medir el URN incluyó un análisis detallado de las vibraciones del casco y las mediciones de ruido submarino con hidrófonos. Esta investigación reveló una correlación cuantitativa entre las vibraciones y el ruido generado, lo que permitió a los ingenieros de SCHOTTEL desarrollar un algoritmo avanzado para calcular y predecir el URN. Este algoritmo puede «considerar factores adicionales» como la velocidad de la hélice, el paso de la hélice y la velocidad del barco.
La investigación se llevó a cabo en buques de la clase Coastal de BC Ferries en Canadá, así como en las instalaciones de SCHOTTEL en Alemania. En el cual, se probaron dos diseños de hélices: el original y un diseño optimizado para reducir el ruido. Este último mostró una disminución promedio del URN en 5 decibelios, a pesar de que el diámetro de la hélice fue reducido de 5 a 4,7 metros, lo que demuestra la efectividad de adaptar los sistemas de propulsión a diseños más modernos.
Otro de los objetivos del proyecto fue concienciar a los operadores sobre el impacto del URN mediante un sistema de notificación en tiempo real. Este sistema permitirá a los operadores reaccionar ante niveles elevados de ruido y tomar medidas correctivas, mientras delimita las evaluaciones históricas y a nivel de flota completa a través de un sistema basado en la nube. Esto podría ser útil para proporcionar información sobre las características de emisión de ruido a las autoridades, organizaciones o al público.
Las futuras aplicaciones de la tecnología
Los resultados del proyecto HyPNoS indican que es posible cumplir con los requisitos de la OMI para sistemas de monitoreo de URN con una entrada mínima, como la medición de la vibración, que es suficiente para proporcionar una evaluación del ruido submarino generado. Además, se evidenció que las modificaciones en el diseño de la hélice pueden ser una medida efectiva para reducir el URN. Esta investigación también demostró que es posible predecir el URN en la etapa de diseño de la hélice, lo que permite comparar y calificar diferentes diseños de manera más efectiva.
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Fuente y foto: Schottel