Universidad del Norte Departamento de Ingeniería Eléctrica y

Universidad del Norte
Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica
El Comité Asesor para Benjamín Ricardo Álvarez Nasrallah certifica que
esta es la versión aprobada del siguiente proyecto de grado:
CARACTERIZACIÓN DEL NIVEL DE CONTAMINACIÓN EN AISLADORES DE
ALTA TENSIÓN MEDIANTE RECEPCIÓN DE EMISIONES ACÚSTICAS
Comité Asesor:
______________________________
José Daniel Soto Ortiz
_____________________________
Alvín Henao Pérez
______________________________
John Edwin Candelo Becerra
CARACTERIZACIÓN DEL NIVEL DE CONTAMINACIÓN EN AISLADORES DE
ALTA TENSIÓN MEDIANTE RECEPCIÓN DE EMISIONES ACÚSTICAS
POR:
ING. BENJAMÍN RICARDO ÁLVAREZ NASRALLAH
TESIS DE INVESTIGACIÓN PARA OPTAR POR EL TÍTULO DE
M.SC. INGENIERÍA ELÉCTRICA
DIRECTORES
JOSE DANIEL SOTO ORTIZ
M.Sc. INGENIERÍA ELÉCTRICA
JOHN EDWIN CÁNDELO BECERRA
Ph.D. INGENIERÍA ELÉCTRICA
ASESOR
ALVIN HENAO PÉREZ.
M.Sc. INGENIERÍA INDUSTRIAL
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA
FUNDACIÓN UNIVERSIDAD DEL NORTE
DIVISIÓN DE INGENIERÍAS
BARRANQUILLA 2014
2
Agradecimientos
Doy las gracias profundamente a mis padres, Benjamín Álvarez Sierra y
Nabora Nasrallah Sánchez, quienes con su amor y compresión de
progenitores, me brindaron fortaleza; a mi Dios Jehová por no desampararme y
mostrarme siempre el camino, a mi compañero de Maestría el Ing. Rafael
Castillo, y mis asesores los ingenieros José Daniel Soto Ortiz, Alvin Henao y
John Cándelo, por su acompañamiento y orientación invaluable.
También a la empresa ISA TRANSELCA S.A E.S.P. que por intermedio del
grupo de ingenieros Julio Pombo, Héctor Santodomingo, Omar Díaz y Hugo
Arguello (Q.E.P.D.), logre conseguir los permisos para la realización de
pruebas y quienes además dedicaron tiempo de su trabajo para apoyar esta
investigación con su experticia y conocimiento.
Además agradezco a todas las personas que intervinieron en mi formación
académica de postgrado
y desempeño laboral en calidad de asistente
graduado y de Asistente de Investigación en el proyecto del área estratégica de
energía de la Universidad.
A todos muchas gracias y les dedico este triunfo de todo corazón.
3
Tabla de Contenido
Lista de Tablas
Lista de Figuras
Resumen de la propuesta
1. Introducción
2. Antecedentes y Estado Del Arte
3. Planteamiento del Problema
4. Justificación
5. Objetivos
6. Alcances y Limitaciones
7. Marco Referencial
7.1
Conductores eléctricos
7.2
Apoyos, Postes y Torres
7.3
Subestación Eléctrica
7.4
Aisladores eléctricos
7.4.1 Tipos de Aisladores
7.4.2 Partes del Aislador
7.5 La Atmósfera y El Clima
7.5.1
La presión atmosférica
7.5.2
La temperatura
7.5.3
La humedad
7.5.4
La velocidad y dirección del viento
7.5.5
La precipitación
7.5.6
El brillo o radiación solar
7.5.7
La Nubosidad
7.6 Condiciones Climáticas y Geográficas De La Ciudad De Barranquilla
7.6.1
Situación Geográfica de Barranquilla
7.6.2
Clima
7.6.3
Suelos salinos y Erosión eólica
7.7 Contaminación en Aisladores eléctricos
7.7.1
Tipos de contaminante
7.7.2
Física de la descarga Parcial y el Flameo (flashover o contorneo)
7.8 El Sonido
7.8.1
Velocidad del sonido
7.8.2
Refracción, reflexión y absorción
7.8.3
La intensidad y La frecuencia
7.8.4
Umbral de audibilidad y Rango auditivo
7.8.5
Rango auditivo
7.8.6
Armónicos y Espectro de una Onda de Sonido
7.9 Equipos De Medida y Parámetros
7.9.1
Micrófonos, Tipos y Características
7.9.2
Características Generales De Los Micrófonos
4
6
8
17
19
21
32
35
39
40
42
42
43
44
47
48
49
52
53
54
54
55
56
56
56
57
57
58
62
63
63
66
68
68
70
71
74
75
76
77
77
79
7.9.3
El Sonómetro
7.9.4
Presión sonora y nivel de presión sonora (SPL dB)
7.9.5
Curvas de Ponderación
7.9.6
Factor de Tiempo
8. Metodología
8.1 Caso de Estudio
8.2 Toma De Medidas y Equipos
8.2.1
Medida de variables climatológicas
8.2.2
Medida de corriente de fuga
8.2.3
Medida de Sonido de las descargas parciales
8.2.4
Curva de ponderación para la medida de sonido
8.2.5
Procedimiento, Medición y Cálculo de la Densidad de Depósito
Equivalente De Sal (ESDD)
8.2.6
Procedimiento ESDD 2013
8.2.7
Procedimiento ESDD 2014
9. Resultados y Análisis de Datos
9.1
Climatología
9.2
Relación entre la ESDD, Corriente de Fuga y Emisiones
Acústicas
9.3
Densidad de Depósito de sal Equivalente (ESDD)
9.4
Relación entre contaminación y sonido en aisladores
9.5
Correlación entre las Medidas de Emisiones Acústicas (EA),
Corriente de Fuga, Variables Climáticas y Variables Eléctricas de la
Subestación
10. Caracterización de las Emisiones acústicas y la contaminación
10.1 Comportamiento del nivel de sonido
10.2 Categorización de contaminación mediante sonido
11. Modelado de Datos
11.1 Método Regresión Lineal
11.2 Validación del Modelo y Comprobación de los supuestos
11.2.1 Normalidad
11.2.2 Independencia
11.2.3 Homocedasticidad
12. Solución a la violación de supuestos y nuevo modelo
12.1 Comprobación de supuestos para nuevo modelo
12.2 Prueba de Funcionamiento
13. Resultados y análisis de la investigación
13.1 Conclusiones
13.2 Principales Contribuciones
13.3 Futuras investigaciones y proyectos
14. Bibliografía y Referencias
15. Anexos
5
81
83
83
85
87
89
90
91
93
97
104
107
109
111
117
117
123
124
132
136
142
142
144
152
153
156
157
159
160
161
163
169
172
172
175
176
179
188
Lista de Tablas
Tabla 1. Salidas por contaminación en la costa atlántica de Electricaribe S.A
E.S.P ________________________________________________________ 22
Tabla 2. Velocidad media y dirección del viento de Barranquilla __________ 60
Tabla 3. Promedio multianuales de los principales parámetros meteorológicos
de la ciudad de Barranquilla ______________________________________ 61
Tabla 4. Contaminantes y sus diámetros ____________________________ 64
Tabla 5. Niveles de contaminación y ejemplos ________________________ 65
Tabla 6. Fases del contorneo _____________________________________ 66
Tabla 7. Celeridad del sonido en gases y líquidos _____________________ 70
Tabla 8. Niveles e intensidades de algunos sonidos comunes ____________ 73
Tabla 9. Bandas de octava estandarizadas (1/1Hz) ____________________ 77
Tabla 10. Clases de precisión de sonómetros ________________________ 82
Tabla 11. Correlación de Sonido en dB C contra la corriente de fuga ______ 106
Tabla 12. Correlación de Sonido en dB A contra la corriente de fuga ______ 106
Tabla 13. Dimensiones y cálculo del área de las campanas del aislador ___ 108
Tabla 14. Estadísticas de las Variables Atmosféricas Diciembre 2011-Abril
2012 ________________________________________________________ 117
Tabla 15. Estadísticas de las Variables Atmosféricas Diciembre 2012-Abril
2013 ________________________________________________________ 117
Tabla 16. Estadísticas de las Variables Atmosféricas Febrero – Abril 2014 _ 118
Tabla 17. Nivel de Contaminación de IEC60071-2 según Depósitos ESDD _ 125
Tabla 18. Mediciones de Conductividad y ESDD en el 2013 _____________ 126
Tabla 19. Depósitos contaminantes causantes de flámeos a 220KV, en
términos de ESDD, NSDD, e Iones Químicos de la Polución ____________ 127
Tabla 20. Mediciones de Conductividad y ESDD, parte superior e inferior del
aislador, en el 2014- 1 periodo____________________________________ 128
Tabla 21. Mediciones de Conductividad y ESDD, parte superior e inferior del
aislador, en el 2014- 2 periodo____________________________________ 129
Tabla 22. Mediciones de Conductividad y ESDD, parte superior e inferior del
aislador, en el 2014- 3 periodo____________________________________ 129
Tabla 23. Análisis de Varianza de corriente de fuga Vs Emisiones
Acústicas ____________________________________________________ 135
Tabla 24. Prueba de Hipótesis del modelo Lineal _____________________ 135
Tabla 25. Correlación de Spearman entre las Variables Ambientales, I fuga y
E.A _________________________________________________________ 138
Tabla 26. Resultados de correlación de Spearman entre Variables de la
Subestación, I fuga y E.A, 2013 ___________________________________ 140
Tabla 27. Resultados de correlación de Spearman entre Variables de la
Subestación, I fuga y E.A, 2014 ___________________________________ 140
Tabla 28. Estadísticas Descriptivas de Sonido del 13 al 22 de marzo del
2013 ________________________________________________________ 145
Tabla 29. Estadísticas Descriptivas de Sonido del 2 al 9 de Abril del 2013 _ 146
Tabla 30. Categorización del Sonido Mediano/ Muy Alto ________________ 147
Tabla 30. Categorización del Sonido Muy Alto (a) _____________________ 147
Tabla 30. Categorización del Sonido Muy Alto (b) _____________________ 148
6
Tabla 31. Estadísticas Descriptivas de Sonido del 2 al 11 de Abril del
2014 ________________________________________________________ 149
Tabla 32. Estadísticas Descriptivas de Sonido del 21 al 30 de Abril del
2014 ________________________________________________________ 149
Tabla 33. Categorización del Sonido según las estadísticas descritas en el
estudio ______________________________________________________ 150
Tabla 33. Categorización del Sonido según las estadísticas descritas en el
estudio ______________________________________________________ 150
Tabla 34. Coeficientes de modelo de regresión lineal simple ____________ 153
Tabla 35. Análisis de Varianza del modelo de regresión lineal simple ______ 154
Tabla 36. Coeficiente de determinación y Error estándar del modelo ______ 154
Tabla 37. Coeficientes de modelo de regresión lineal Múltiple ___________ 154
Tabla 38. Análisis de Varianza del modelo de regresión lineal Múltiple _____ 155
Tabla 39. Coeficiente de determinación y Error estándar del modelo ______ 155
Tabla 40. Prueba kolmogorov-Smirnov _____________________________ 158
Tabla 41. Prueba de Bartlett. _____________________________________ 161
Tabla 42. Coeficiente de determinación y Error estándar del modelo ______ 162
Tabla 43. Intervalos de confianza del 95% para las estimaciones de los
coeficientes __________________________________________________ 170
7
Lista de Figuras
Figura 1. Ejecución de Lavado en la subestación de Alta Tensión _________ 23
Figura 2. Collarín de cobre con cable blindado para medición de corriente de
Fuga_________________________________________________________ 25
Figura 3. Detección de descargas parciales por sensor óptico y HFCT ____ 26
Figura 4. Termografía en una cadena de Aisladores ___________________ 27
Figura 5. Cables Conductores ____________________________________ 43
Figura 6. Clases de torres en madera y concreto _____________________ 44
Figura 7. Clases de torres en acero según niveles de tensión ___________ 44
Figura 8. Subestación blindada aislada en gas Sf6 _____________________ 46
Figura 9. Subestación intemperie aislada en Aire ______________________ 47
Figura 10. Formas y clases de aisladores eléctricos ___________________ 49
Figura 11. Unidad aisladora porcelana de tipo suspensión ______________ 50
Figura 12. Rosa de Viento _______________________________________ 55
Figura 13. Rio Magdalena y terreno de la ciudad _____________________ 58
Figura 14. Terreno de la ciudad de barranquilla _______________________ 58
Figura 15. Rosa de Viento Atlántico ________________________________ 59
Figura 16. Mapa de Viento de la Región Caribe ______________________ 60
Figura 17. Fases del contorneo de manera gráfica ____________________ 67
Figura 18. Propagación de onda en medio sin obstáculos ______________ 72
Figura 19. Umbral y rango auditivo _________________________________ 75
Figura 20. Micrófono dinámico de presión ___________________________ 78
Figura 21. Esquema de constitución de un micrófono de cinta ___________ 78
Figura 22. Diagrama polar de campo de un micrófono de 6 frecuencias ____ 80
Figura 23. Diagrama polares de distintos clases de micrófonos __________ 81
Figura 24. Sonómetro digital _____________________________________ 82
Figura 25. Curvas de ponderación Acústica estandarizadas _____________ 85
Figura 26. Niveles de sonido típicos ponderados ‘con la curva
ponderada A’ __________________________________________________ 86
Figura 27. Ubicación Sub. Nueva Barranquilla, Colombia, Cortesía de Google
Maps ________________________________________________________ 89
Figura 28. Planos Subestación Nueva Barranquilla _____________________ 90
Figura 29. Estación Meteorológica Davis Vantage Pro2 Plus, instalada en la
Subestación Nueva Barranquilla. ___________________________________ 91
Figura 30. Conexión para medida de Corriente de fuga _________________ 93
Figura 31. Cámara para pruebas de contaminación artificial _____________ 94
Figura 32. Medida de corriente de fuga en torres AT __________________ 95
Figura 33. Medida de corriente de fuga en Subestación Nueva barranquilla _ 96
Figura 34. Medida Sonido en aisladores contaminados _________________ 98
Figura 35. Sistema de medición de Sonido con sonómetro digita integrador _ 99
Figura 36. Subestación Nueva Barranquilla y zonas aledañas ___________ 100
Figura 37. Transformador de subestación y distancia a puntos de medida __ 101
Figura 38. Gráfica del Sonido medido en el Transformador y en el Aislador _ 102
Figura 39. Sonido del aislador filtrado ______________________________ 102
Figura 40. Espectro del Sonido producido por el Transformador __________ 103
Figura 41. Espectro del Sonido producido Aisladores bajo contaminación __ 103
Figura 42. Medida de sonido mediante curva de ponderación tipo C ______ 104
8
Figura 43. Medida de sonido mediante curva de ponderación tipo A ______ 105
Figura 44. Dimensionamiento Aislador Clase ANSI 52-4 _______________ 107
Figura 45. Aisladores de prueba durante el 2013 _____________________ 109
Figura 46. Aisladores de prueba durante el 2014 _____________________ 109
Figura 47. Remoción de depósitos contaminantes en superficie superior e
inferior ______________________________________________________ 113
Figura 48. Medición de conductividad de las muestras con el analizador ___ 115
Figura 49. Humedad, Temperatura y Velocidad del viento durante 1 semana del
2012 y 2013 __________________________________________________ 120
Figura 50. Humedad, Temperatura y Velocidad del viento durante Enero del
2012 y 2013 __________________________________________________ 121
Figura 51. Humedad, Temperatura y Velocidad del viento durante Febrero del
2012 y 2013 __________________________________________________ 121
Figura 52. Humedad, Temperatura y Velocidad del viento durante Marzo del
2012 y 2013 __________________________________________________ 122
Figura 53. Relación entre la Impedancia de la superficie de un Aislador de
Porcelana y la Humedad ________________________________________ 123
Figura 54. Promedio anual de deposición de polvo en gr/m2 anual _______ 124
Figura 55. Gráfica de ESDD del 2013 ______________________________ 127
Figura 56. Gráfica de ESDD del 2014 ______________________________ 130
Figura 57. Velocidades del viento durante algunos días de estudio del
2014 ________________________________________________________ 131
Figura 58. Diagrama de dispersión Emisiones acústicas vs corriente de
fuga ________________________________________________________ 133
Figura 59. Emisiones acústicas en un periodo de lavado _______________ 136
Figura 60. Emisiones acústicas con tendencia a subir _________________ 143
Figura 61. Emisiones acústicas con tendencia a la baja ________________ 144
Figura 62. Gráfico de probabilidad normal de los residuos ______________ 157
Figura 63. Gráfico de Residuos Estudentizados vs tiempo de toma de
muestras ____________________________________________________ 159
Figura 64. Diagrama de Dispersión de Residuos vs predichos ___________ 160
Figura 65. Diagrama de Dispersión de Residuos vs secuencia, nuevo
modelo ______________________________________________________ 164
Figura 66. Normalidad de los residuos, nuevo modelo _________________ 165
Figura 67. Residuos contra predichos, nuevo modelo __________________ 168
Figura 68. Datos reales vs datos pronosticados por modelo, periodo de Lavado
1 ___________________________________________________________ 169
Figura 69. Datos reales vs datos pronosticados por modelo, periodo de Lavado
2 ___________________________________________________________ 170
Figura 70. Probabilidad de falla del modelo __________________________ 171
Figura 71. Datos predichos por el modelo contra los reales _____________ 171
Figura 72. Pinza Amperimétrica ETCR 6300 ________________________ 188
Figura 73. Estación meteorológica ________________________________ 188
Figura 74. Sonómetro Digital ____________________________________ 190
Figura 75. Medidor de Calidad del Agua multi-paramétrica WTW
Multi 3500i ___________________________________________________ 191
Figura 76. Micrófono Shure PG58 ________________________________ 192
Figura 77. Logo de Audacity ____________________________________ 193
9
Figura 78. Logo de SSPS ______________________________________ 193
Figura 79. Logo STATGRAPHICS Centurion _______________________ 194
Figura 80. Sistemas de Adquisición de datos ________________________ 194
10
Glosario de Términos
El siguiente glosario de términos fue elaborado con el propósito de ayudar al
lector del presente trabajo, el cual se encuentra basado en definiciones
establecidas principalmente en normas y textos especializados, tales como:
Norma IEEE STD 957-1995, el trabajo “Influencia de la humedad y
contaminación sobre aisladores EPDM-SILICONADOS”, de la Escuela Superior
de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, la guía de ruido ambiental “Manejo de
problemas de ruido en la industria minera” hecho por Edvard Falch (M.sc.),
Kilde Akustikk a/s, el Reglamento Técnico de Instalaciones Eléctricas (RETIE),
entro otros documentos.
Acústica y Sonido
o Absorción: Transición de energía acústica a otra clase de energía,
generalmente térmica.
o Aislamiento Acústico: Superficie de barrera a través la cual se atenúa la
transmisión del sonido.
o Análisis de frecuencia: La distribución espacial de frecuencia de la energía
acústica.
o Análisis en tiempo real: Análisis de frecuencia durante las mediciones, en la
que un espectro expuesto puede ser mostrado y renovado a alta velocidad
de repetición.
o Atenuación: Pérdida de la energía acústica en la onda sonora por la
propagación.
11
o Banda de Octava: Una banda de frecuencia limitada por frecuencias altas y
bajas, en relación de 2 a 1.
o Campo-Libre: Zona donde no hay influencias de reflexión (proveniente de
superficies de reflexión casi horizontales) excepto las provenientes de las
reflexiones del suelo.
o Coeficiente de Absorción: Es la eficiencia de una superficie absorbente que
va de 0-1. 0 = sin absorción, es decir reflexión perfecta. 1= absorción
perfecta, es decir no se refleja energía.
o Decibelio: Unidad logarítmica para la fuerza del sonido.
o Difracción: Alteración en la dirección de propagación de una onda de
sonido.
o Direccional: Sensibilidad que depende de la dirección del micrófono.
o Directividad: Nivel de la emisión del sonido que depende de la dirección de
la fuente.
o Dispersión: difusión de la energía de un sonido (en todas direcciones).
o FAST: Constante de medida de tiempo de integración, regularmente 125
ms.
o Filtro-A:
filtro
de
ponderación
de
frecuencias
estandarizado
internacionalmente, que discrimina frecuencias bajas. Utilizado para
caracterizar la respuesta subjetiva del nivel de ruido medido por la mayoría
de las fuentes de ruido.
o Filtro-C:
filtro
de
ponderaciones
de
frecuencias
estandarizado
internacionalmente. Utilizado para caracterizar la respuesta subjetiva del
nivel de ruido medido por fuentes de ruido de baja frecuencia.
12
o Frecuencia: Tasa de Repetición de una onda, por ejemplo: vibraciones por
unidad de tiempo.
o Fuente Puntual: fuente de sonido que puede ser considerada como un
punto.
o Fuente: originador de un sonido o ruido.
o Infrasonido: Región de frecuencia por debajo de 20 Hz.
o Intensidad de sonido: magnitud vectorial que describe la cantidad y la
dirección del flujo neto de la energía acústica en una posición dada.
o Mitigación: Reducción del impacto del sonido.
o Nivel de la presión del sonido: La intensidad del sonido que genera
una presión sonora en decibeles.
o Pantalla: Una estructura que proporciona protección del sonido al reducir la
energía de sonido en un punto de recepción detrás de esta.
o Ponderación de Frecuencia: Véase filtro-A o filtro-C.
o Potencia del sonido: Medida básica de la salida acústica de una fuente
sonora.
o Presión del sonido: Pequeñas variaciones de presiones alrededor de la
presión atmosférica ambiental (constante), que pueden resultar en sonido.
o Propagación: Dispersión y transmisión de onda.
o Receptor: Quien recibe la onda de sonido o un punto de medición.
o Reflexión: Es lo que se refleja cuando una onda de sonido choca con una
superficie que sirve de barrera.
o Refracción: Curvatura de onda que pasa a través de un medio (por ejemplo:
aire) con densidad variable.
13
o Región de Sombra: Región con intensidad sonora reducida (por ejemplo:
detrás de una pantalla).
o Ruido de fondo: Ruido proveniente de fuentes extrañas, y no de la fuente de
interés.
o Ruido del viento: Ruido por turbulencia del aire en los bordes del micrófono,
causado por el viento.
o Ruido: Sonido no deseado.
o Sensibilidad: La relación entre entrada (energía acústica) y salida (energía
eléctrica transformada) de un sistema de medición (por ejemplo: un
micrófono).
o SLOW: Constante de medición de tiempo, por ejemplo: tiempo de
integración 1000 ms (=1 seg.)
o Transmisión: Aquello que se transmite a través de una superficie de barrera
(por ejemplo: una pared) cuando una onda de sonido se encuentra con la
superficie de barrera.
o Ultrasonido: Región de frecuencia por encima de 20,000 Hz.
Instituciones y reglamentaciones nacionales e internacionales
o ANSI: El Instituto Nacional Estadounidense de Estándares (American
National Standards Institute). Organización sin ánimo de lucro que
supervisa el desarrollo de estándares para productos, servicios, procesos y
sistemas en los Estados Unidos.
o ICONTEC: Instituto Colombiano de Normas Técnicas y Certificación
o IDEAM: El Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales.
14
o ISO:
Organización
de
Estandarización
Internacional
(International
Standardisation Organisation).
o IEC:
La
Comisión
Electrotécnica
Internacional
(The International
Electrotechnical Commission).
o IEEE: El Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (The Institute of
Electrical and Electronics Engineers).
o RETIE: Reglamento Técnico de Instalaciones Eléctricas, Colombia.
Aisladores, subestaciones y mantenimiento de líneas eléctricas
o Aislador eléctrico: Elemento con la función de sujetar mecánicamente el
conductor manteniéndolo aislado e impedir el paso de la corriente a tierra.
o Aislador de cerámica: Aisladores fabricados de porcelana, vidrio o un tipo
general de material rígido.
o Aislador no cerámico: aisladores fabricados con materiales poliméricos.
o Camino eléctrico (Tracking): Formación de caminos conductores sobre la
superficie de un material aislante.
o Corriente de fuga: Corriente que circula sobre la superficie de un aislador
cuando se encuentra energizado hacia tierra.
o Descarga Parcial (PD): Es una ruptura dieléctrica localizada en una
pequeña región del aislamiento eléctrico sometido a condiciones de estrés
de alta tensión que sólo puentean parcialmente el aislante entre
conductores.
o Descarga superficial: Descarga disruptiva a través del aire o sobre la
superficie del material.
15
o Densidad equivalente del depósito de sal (ESDD): ESDD son siglas para
densidad equivalente del depósito de sal. Termino para la Medición del nivel
de contaminación. Determina la severidad de la contaminación presente en
la superficie del aislador.
o Erosión: Proceso de degradación caracterizado por el desprendimiento del
material aislante.
o Falla Eléctrica: Es la pérdida considerable de aislamiento de un conductor
eléctrico.
o Hidrofobicidad superficial. Propiedad que inhibe la formación de una
película continúa de agua sobre una superficie aislante de un aislante
sólido, entre partes de diferente potencial o polaridad, generada por una
tensión eléctrica
o Humedad relativa: Es el cociente en la humedad absoluta y la cantidad
máxima de agua que admite el aire por unidad de volumen.
o Nivel de aislamiento: Para un aparato o material eléctrico determinado,
característica definida por conjunto de tensiones específicas de su
aislamiento
o Punción (Punture): Ruptura eléctrica en un aislamiento sólido en forma de
perforación.
o Resistividad del agua: Resistencia del agua expresada en Ω.cm o Ω.in
(pulgadas).
o Tensión de flameo: Tensión eléctrica necesaria para producir una ruptura lo
suficientemente ionizada para mantener un arco eléctrico.
16
Resumen de la propuesta
La presente es una investigación no experimental en el área de mantenimiento
de aisladores eléctricos de alta tensión para líneas y subestaciones eléctricas,
la cual presenta una nueva técnica para detectar confiable y económicamente
la contaminación en aisladores eléctricos mediante recepción de niveles
acústicos emitidos por los aisladores afectados.
En un aislador contaminado hay presencia de descargas parciales, estas son
acompañadas por la emisión de sonido, de modo que al detectarlo y ser
cuantificado es posible determinar el nivel de contaminación, evitando llegar a
un estado crítico y así evitar una falla eléctrica. De esta manera se sortearán
problemas económicos, por un manejo ineficiente de los recursos en el
mantenimiento
de
líneas
y
subestaciones,
al
lavarse
en
momentos
inapropiados, sabiendo que los recursos como el agua tratada de baja
conductividad es un elemento muy costoso, además de evitar una falla
eléctrica.
La investigación se realizó según las metodologías de investigaciones
correlaciónales, longitudinales, no experimental, en situ, analizando las
interacciones entre las variables eléctricas y atmosféricas, en un ambiente con
alta presencia de sales marinas como es la ciudad de Barranquilla, además se
tomó medidas de contaminación avaladas por las normas nacionales e
internacionales, como la ESDD y la corriente de fuga, y las mediciones de
17
sonido y variables eléctricas de la subestación, de este modo se determinó la
relación entre estos y comprobando que los niveles de sonido aumentan con
los niveles de contaminación.
Una vez realizada las correlaciones se diseñó un modelo comparativo entre los
niveles contaminantes y el sonido emitido, dando paso la realización de un
modelo de regresión de manera que se puede determinar la probabilidad de
realizar el lavado o no según el comportamiento presentado.
Este avance dará pie a más investigaciones en la temática, con estudios
acústicos sobre aisladores más elaborados y con análisis de frecuencias más
detallados que puede caracterizar los sonidos de cada objeto con mal
funcionamiento.
18
1. Introducción
Toda nación debe disponer de un sistema eléctrico de potencia (SEP) robusto,
el cual pueda suministrar energía hasta en la región más apartada, siendo
factible, económico y confiable. Este es afectado por las condiciones
atmosféricas, geográficas y sociales en las que se desarrolla, en el caso de
Colombia, la variada geografía a lo largo de su territorio, la multitud de
fenómenos climáticos y las políticas de desarrollo, como el “Plan de Expansión
del Sistema Interconectado Nacional (SIN)”, ha determinado como SEP se ha
desarrollado hasta nuestros días.
Los elementos más vulnerables del SIN a los diferentes factores climáticos y
atmosféricos son las líneas de transporte de energía y subestaciones
eléctricas, sobre todo los aisladores eléctricos que sostienen mecánicamente el
conductor para evitar una falla eléctrica, estos están sujetos a las condiciones
donde son instalados, sobre todo en lugares de alta contaminación, el mar,
como el caso de la costa atlántica. Las principales fallas ocurridas en las
cadenas de aisladores en la costa, son normalmente generadas a causa de la
contaminación salina, que es acompañada por condiciones atmosféricas y
climatológicas tales como viento, humedad, niebla, rocío o llovizna que generan
efectos dañinos como y flámeos, corrosión, fracturas mecánicas, y otras fallas
externas al material. 1
1
Influencia de la humedad y contaminación sobre aisladores EPDM-siliconados” Hernández morales Sinaí, Martínez
Sánchez Alfonso, escuela superior de ingeniería mecánica y eléctrica unidad Zacatenco.
19
Para evitar estos inconvenientes las empresas locales se ha empeñado en la
remoción de estas impurezas a través del lavado con agua, con baja
conductividad y a alta presión, regulado por normas nacionales (GTC 96) como
internacionales (IEEE 957-1995). Este proceso ha acarreado un alza en el
mantenimiento de las líneas y subestaciones eléctricas, ya que se necesita de
equipos especializados además del agua tratada para el trabajo. Las empresas
locales solo se han dedicado en realizar un lavado periódico de los aisladores
sin tener en cuenta el grado de contaminación, hecho que se examina de
diferentes maneras como la media del equivalente de la densidad de sal
(ESDD), la corriente de fuga, la termografía, incluso el sonido, aun así las
medidas son afectadas por factores ruido, siendo inexactas al momento de
determinar los tiempos para ejecutar un mantenimiento preventivo.
Esta investigación tiene como objetivo desarrollar un método que permita
detectar la contaminación de manera rápida y confiable, sin ser invasiva;
reduciendo los costos del lavado y evitando el deterioro de los aisladores y
sobre todo una falla eléctrica. Basándose en la detección de niveles de ruido
que relacionados con la contaminación, siendo este un indicador del riesgo de
salida de los circuitos por contaminación del aislamiento.
20
2. Antecedentes y Estado Del Arte
Los aislantes eléctricos son aquellos elementos que oponen gran resistencia al
paso de la corriente, una de sus aplicaciones son los Aisladores Eléctricos,
este es un elemento de mínima conductividad eléctrica, diseñado de tal forma
que permita dar soporte rígido o flexible a conductores o a equipos eléctricos y
aislarlos eléctricamente de otros conductores o de tierra, [1] estos son
empleados comúnmente en subestaciones y líneas de energía eléctrica. Los
aisladores eléctricos son fabricados con diferentes tipos de materiales, pero los
más usados en las instalaciones eléctricas de potencia son los aisladores
Cerámicos y poliméricos. Los cerámicos de vidrio generalmente están hechos
de silicatos de sodio y calcio, los cerámicos de porcelana son hechos de
arcillas, caolines, cuarzos y feldespatos, y los Poliméricos poseen un núcleo de
fibra de vidrio y una cubierta polimérica fabricada en silicona HTV. [2] Estos
elementos deben poseer gran resistencia a los cambios de sus propiedades
eléctricas y superficiales, ya que pueden llegar a perderse por su exposición a
la intemperie, más exactamente por agentes contaminantes. Este hecho se
presenta en ciudades costeras que enfrentan la contaminación por sales
marinas, estas puedan convertirse en elementos conductores de la electricidad,
dependiendo de sus propiedades físico-químicas, la concentración, humedad y
temperatura, lo que ocasiona la perdida de aislamiento.
Ejemplo de esto es la ciudad de Barranquilla, Colombia, donde los niveles de
contaminación del aislamiento encontrados son muy altos, de acuerdo a la
clasificación de las normas internacionales. Además el aislamiento empleado,
21
no es el adecuado para el nivel de contaminación existente. [3] El ente más
afectado es la empresa de distribuidora de Energía local ELECTRICARIBE S.A.
E.S.P, la cual ha presentado muchos fallos y cese de suministro por este
Años
Zona
Causa
Atlántico
Contaminación
Norte
Contaminación
Bolívar
Contaminación
Occidente Contaminación
Datos
Interrupciones
Duración (h)
Interrupciones
Duración (h)
Interrupciones
Duración (h)
Interrupciones
Duración (h)
2005
2004
2003
Total
Por Área
775
2024
2381
5180
849,25
1706,49
7158
17151
886
5394,65
2428
4024
922,28
1395,8
5018
12950
3820
6179,59
215,79 641,45
4176
5817
2044,5 2464,3
859
737
258,68 214,84
4431
3501
1390,8 969,05
Total de Interrupciones y duración por
contaminación
fenómeno:
Número De
Interrupciones
39.305
Duración Total
De
Interrupciones
(h)
14.676,54
Tabla 1. Salidas por contaminación en la costa atlántica de Electricaribe S.A
E.S.P 2
Para evitar estos inconvenientes se hace necesario el retiro de estas
impurezas, para ello se realiza el procedimiento de lavado con agua tratada (no
conductora) y alta presión. Para el lavado de aisladores por este método se
debe cumplir con unos lineamientos, de manera que este procedimiento se
realice de la manera más segura y eficiente posible, en el caso del lavado de
aisladores con agua tratada a alta presión se siguen los parámetros
establecidos por la Norma IEEE STD 957-1995. La norma estipula que el
tanque de camión debe cargarse con agua de alta resistividad o baja
conductividad para la limpieza de aisladores energizados. Es conveniente una
resistividad mayor de 1.500 Ω.cm (591Ω.pulgadas). [4]
2
Fuente local ELECTRICARIBE S.A. E.S.P.
22
Figura 1. Ejecución de Lavado en la subestación de Alta Tensión
A pesar del lavado los equipos pierden su desempeño dieléctrico si no se
realiza la remoción de impurezas a tiempo, puesto que su exposición a la
intemperie los afecta gradualmente. Este hecho se presenta en el Perú, donde
la Red de Energía del Perú S.A. (REP) ha registrado trece fallas en líneas de
transmisión por rotura de núcleo de aisladores poliméricos; por fallas ocurridas
en zonas de alta contaminación. Esto se debe a que gran parte de este sistema
de transmisión; cerca de 2000 km de línea, están ubicados en la zona de la
costa peruana caracterizado por ausencia de lluvias, alta humedad y la
presencia de contaminación marina. [5]
Para evitar estos hechos se han desarrollado métodos para inspección de
aisladores y detección de contaminación, los cuales pueden ser directos e
indirectos, los métodos indirectos evalúan la contaminación atmosférica de una
zona específica y los métodos directos miden algún parámetro directamente
sobre la superficie del aislador, como lo son la Densidad Equivalente de Sal
Depositada (DESD o ESDD), la Densidad Equivalente No Soluble DNSS, la
23
corriente de fuga y la conductancia superficial. Una de las medidas más usadas
es la Densidad de Deposito de Sal Equivalente (ESDD), es definida como la
cantidad de sal disuelta en agua que posee la misma conductividad que los
depósitos reales una vez disueltos en la misma cantidad de agua.[6] Sin
embargo, el procedimiento de tomar una muestra (remover suciedad) del
aislador de una estructura en una línea energizada es riesgoso, además es
tedioso por la gran cantidad de tiempo que se toma, pues también se debe
llevar la muestra a un laboratorio donde se realizan las respectivas pruebas.
Otro método muy popular es la medición de corriente de fuga, debido a que la
relación que une a la corriente de fuga y la ESDD para un NSDD específico es
casi lineal, y es posible desarrollar una relación entre ellos, confirmando que el
método de corriente de fuga es el más adecuado para el diagnóstico de
aislamiento en redes de distribución. [7] Sin embargo, dado que los aisladores
de la línea de transmisión de alta tensión trabajan en un entorno de fuertes
campos eléctricos, y por lo general la corriente de fuga se encuentra en
microamperios, se requiere de una unidad de adquisición que no solo tenga
una fuerte capacidad anti-interferencia, sino que también debe tener una alta
sensibilidad. En la actualidad, hay dos métodos prácticos para la recolección de
la corriente de fuga: El uso de los transformadores de corriente o el uso de la
bobina toroidal y el cable blindado. [8] El primer método no es muy bueno,
requiere del corte de energía de la red eléctrica y el desmonte del aislador para
la instalación del transformador de corriente, lo que es poco práctico y costoso.
Además el transformador no se encuentra totalmente blindado, por lo que el
24
rendimiento de anti-EMI es un poco pobre. A pesar de esto el método se ha
perfeccionado para la detección de las descargas parciales detectadas por un
transformador de corriente de alta frecuencia (HFCT) colocados en los cables a
tierra del aislador. Este sistema de medición posee un ancho de banda grande,
con frecuencia de corte superior a 40 MHz y frecuencia de muestreo rápida
(100 MSa/s). El sistema brinda al usuario la completa forma de onda de pulso
de la descarga parcial (PD), de esta manera se analiza la gravedad de la
contaminación podría ser proporcionada por la forma de onda PD. [9] Por otra
parte, el método de la bobina toroidal de cobre, consta de una bobina que es
instalada en la superficie del aislador, esta es conectada con un cable blindado
a tierra, el anillo de cobre adquiere la corriente de fuga que fluye a través de las
cadenas de aisladores, sea sostenida en el brazo de torre de acero o en un
aislador de suspensión. [8]
Figura 2. Collarín de cobre con cable blindado para medición de corriente de
Fuga
Existen otras clases de métodos de detección, como los de detección óptica,
uno de ellos consiste en la detección de los arcos o descargas parciales sobre
el aislador; consiste en un sensor óptico, que se compone de un LED con un
25
enlace de fibra conectado en paralelo con el aislador, el sistema posee un
módulo de procesamiento micro-controlado, un enlace por satélite y un panel
solar con batería. Las características más importantes obtenidas a partir del
sensor óptico se almacenan internamente en el micro-controlador, un módulo
de procesamiento se encarga de amplificar, registrar la información más
importante y posteriormente la información es transmitida a través del enlace
de comunicación con un modem. Actualmente este sistema se ha
perfeccionado hasta mejorar su desempeño en la intemperie, lo que representa
una confiablidad mayor ante una gran inversión. Sin embargo el método posee
un inconveniente, debido a la alta amplitud de las descargar o arcos existe una
alta posibilidad de dañar el equipo por lo que se evita la utilización de sensores
ópticos costosos. [10]
Figura 3. Detección de descargas parciales por sensor óptico y HFCT
3
Un método muy conocido para la inspección y detección de anomalías en los
aisladores es el método de imagen infrarroja o Termografía. Los aisladores
sucios o con depósitos de sal pueden dar lugar a la aparición de corrientes de
3
Figuras tomadas de: Inferring Ceramic Insulator Pollution by an Innovative Approach Resorting to PD Detection, y,
Fiber-Optic Sensor System for Leakage Current Detection on Insulator Strings of Overhead Transmission Lines.
26
fuga que aumentan la temperatura del equipo. Este problema suele aparecer
en instalaciones que muestran contaminación en los aisladores, la cual, junto a
un aumento de la humedad pueden dar lugar a la aparición de descargas en
las bandas secas del aislador. Una imagen Termográfica determinará si el
aislador está a una temperatura aceptable o no. [11] Sin embargo, el método
depende de la cantidad de corriente de fuga para calentar el aislador, la
temperatura exterior y el ángulo de incidencia del sol, a pesar de esto
últimamente
se
ha
complementado
este
procedimiento
con
software
especializado en procesamiento de imágenes, el cual convierte la imagen o
video tomado en un formato base, la cual el algoritmo del software segmenta y
analiza para determinar los puntos calientes, mejorando su desempeño. [12]
Figura 4. Termografía en una cadena de Aisladores 4
A pesar de los numerosos métodos de detección de contaminación en
aisladores, siguen sucediendo fallas, por lo que se puede inferir que estas
técnicas no son efectivas para detectar la contaminación, esto se debe a
algunos métodos carecen de la posibilidad de utilizar eficazmente un monitoreo
en línea, como la ESDD; otros generan medidas invasivas y a su vez una
4
Figura tomada de: http://insatec.blogspot.com/2007/09/aplicaciones-elctricas-ningn-sistema.html
27
posibilidad de ocasionar fallas, en algunos casos pueden ser muy costos,
además de ser sensibles al ruido o interferencia electromagnética.
La presente investigación plantea desarrollar un nuevo método que no tenga
las falencias de sus antecesores y a su vez sea económico y confiable, este se
basa en la emisión acústica (EA) o sonido. Cuando se produce una descarga
parcial sobre el aislador contaminado hay una liberación instantánea de
energía, algunos de los cuales se emite como energía acústica. Así es posible
detectar un nivel alto de contaminación en los aisladores en servicio, y de esta
forma supervisar la amenaza del aislamiento de la red eléctrica, el cual se
evalúa mediante la detección de las señales de sonido.
El uso de emisiones acústicas no es nuevo, actualmente es uno de los
métodos no eléctricos para detección de descargas parciales, según la IEC
60270 (High-Voltage Test Techniques - Partial Discharge Measurements), se
basa en mediciones acústicas por encima de la gama de frecuencias audibles
(ultra sonido), tomadas a través de micrófonos u otros transductores acústicos
en combinación con amplificadores y unidades de visualización, los
instrumentos que captan éste nivel de frecuencia de ultrasonido son útiles para
la localización de descargas en corona en aire. [13] Actualmente CODENSA
S.A utiliza un método basado en el ultrasonido propagado en aire y estructuras
para el diagnóstico de líneas de transmisión y subestaciones de potencia,
además de redes de distribución, con el fin de facilitar la localización de fallas
en aislamientos, cables y puntos de conexión, además de la detección en
operación de efectos como corona, tracking eléctrico y arco eléctrico, siendo
28
una herramienta útil dado su carácter predictivo, detectando fallas en evolución,
con un margen de tiempo suficiente para proceder a su corrección. [14]
En China, un sistema muy parecido es investigado por Q. Shu, L. Li, D. Wang,
Z. P, C. M. Pei, N. Li, Z. P. Li y H. Peng. El método de EA se basa en la
detección de las señales mecánicas emitidas por una fuente puntual (un
aislador contaminado), la onda ultrasónica que se propaga a lo largo del aire
circundante es producida por una Descarga Parcial. El sistema de vigilancia de
la contaminación de aisladores incluye un transductor acústico y un aparato de
adquisición de datos basado en microordenador. Se hace un análisis de los
factores de la señal de sonido, tales como la magnitud, frecuencia y la curva
envolvente, etc, estas brindan información acerca de la gravedad de la
contaminación. Como ya se sabe las pérdidas acústicas son resultado de la
disminución exponencial de la intensidad de la onda a medida que esta se
propaga o se aleja de la fuente, con el fin de contra restar esto el transductor
acústico combina el sensor piezoeléctrico y paraboloide centrado. El
transductor convierte la señal acústica de descarga
parcial en señales
eléctricas, amplificado a niveles utilizables de tensión y medido por el aparato
de adquisición de datos, por último los datos pasan a la computadora a través
de la interfaz de comunicación para la visualización y análisis. [15]
De lo observado y consultado anteriormente, la diferencia entre estos métodos
y el deseado, consiste en los siguientes puntos:
1. Existen diferentes métodos para la detección de las DP, los cuales están
caracterizados en función del tipo de sensor que se emplea para captar el
sonido, estos se pueden clasificar en dos grupos: 1. Detección con
29
sensores eléctricos (inductivo,
capacitivo,
inductivo-capacitivo)
y 2.
Detección con sensores acústicos. Los sistemas de detección de DP
convencionales (sensores eléctricos) sean normalizados (IEC) o no
(Standard IEC 60885-3, 1988), se basan en la detección de impulsos de
corriente y de tensión. Por su parte los sensores acústicos se basan en la
detección de variaciones de presión en la superficie del aislamiento. Para
nuestro caso se utiliza un sensor acústico (un sonómetro digital). [16]
2. Los sensores receptores de EA (emisiones acústicas), deben monitorear
permanentemente el sistema (Aisladores) frente a la actividad de DP
(descargas parciales) detectadas y de las variaciones de las mismas en el
tiempo, pudiendo generar alarmas según los diferentes niveles de actividad.
Sin embargo, los métodos actuales no lo hacen, solo toman la muestra en
un instante de tiempo. Además solo utilizan el ultra sonido, sin tener en
cuenta todo su rango de frecuencias. En esta investigación se utiliza la
Audiofrecuencia con monitoreo en tiempo real.
3. En esta investigación la información recibida se procesará y analiza, de
manera que estas medidas sean transformados en resultados lógicos,
expresando en palabras y valores la acumulación de la contaminación.
4. Los Métodos actuales como la IEC 60270, solo describen la manera de
detectar las descargas parciales (PD) pero no como se interpretan, [13]
siendo las descargas parciales una descarga eléctrica de corta duración,
consecuencia de las concentraciones de esfuerzos eléctricos en el
aislamiento o en la superficie del aislamiento, es el principal síntoma de
contaminación en el aislador. Las descargas parciales son a menudo
30
acompañadas por la emisión de sonido, la cual se desea utilizar para medir
niveles de contaminación, esto se debe a que parte del ruido provocado
consiste en un zumbido de baja frecuencia (en un rango de 1KHz a 6KHz),
dentro del rango del oído humano. [17] En nuestro caso, se desea
referenciar los niveles de sonido a niveles de contaminación, basados en
experiencias de operadores y datos recopilados, cuantificando los niveles
de sonido para hacer alusión a niveles de contaminación, por lo que este
procedimiento puede ser válido.
31
3. Planteamiento del Problema
Desde el lugar de generación de energía eléctrica hasta el lugar de su
consumo existe una gran distancia, por lo que se debe transportar la energía
de una forma económica y confiable, para ello se requiere de subestaciones y
líneas de transmisión. En todas las instalaciones eléctricas de alta tensión se
requiere del uso de Aisladores Eléctricos, estos son sólidos moldeados de
diferentes formas y materiales, como vidrio, porcelana y polímeros, usados
para separar las partes conductoras de diferentes potenciales eléctricos.
Lamentablemente el aislador eléctrico no es ajeno a las condiciones
ambientales y de servicio en la cual se ubica, por lo que existen zonas donde
hay un alto grado de contaminación lo cual afecta su desempeño y propiedades
dieléctricas.
Los aisladores eléctricos se ven sometidos por diferentes tipos de
contaminación, una de ellas es la contaminación marina, que puede aparecer
no solo cerca al mar sino a una distancia considerable, ya que por la acción del
viento se depositan cristales de cloruro de sodio con un alto nivel de humedad
en la superficie del aislador. La contaminación industrial, que tiene su aparición
en zonas industriales y su origen puede ser químico, petroquímico, cementero
y cal, etc. Y la contaminación desértica, que se presenta por la alta cantidad de
sal en la arena transportada por el viento, que al humedecerse puede
convertirse en una capa conductiva.
32
Este hecho se presenta en la ciudad de Barranquilla, Colombia, la cual se
desarrolló frente a la desembocadura del río Magdalena y el mar Caribe. Esta
ciudad experimenta una importante actividad industrial, además de un gran
tránsito vehicular y naviero; asimismo posee un clima de tipo tropical seco, es
decir, con alta sequedad y altas temperaturas. Una de las subestaciones de la
ciudad, la Subestación Nueva Barranquilla de la cual es propietaria la empresa
ISA TRANSELCA S.A E.S.P; presenta inconvenientes de este tipo, en ella se
detectan excesivas corrientes de fugas, flámeos continuos y corrosión, las
cuales son tratados a través de una conocida técnica limpieza de
contaminación en aisladores que es el lavado en caliente (con líneas
energizadas), lo cual mitiga la contaminación provisionalmente, sin embargo
como la contaminación persiste en el ambiente, se debe realizar el lavado de la
subestación de manera periódica. Por lo dicho anteriormente y sumado al alto
costo del mantenimiento, el lavado se debe realizar el momento más oportuno,
sin precipitarse o retardarse. Actualmente la decisión de ejecutar el lavado de
aisladores se realiza basándose en la corriente de fuga, para ello se deben
instalar en los aisladores de los transformadores de corriente collarines que se
conectan a la malla a tierra de la subestación, en este equipo el personal
encargado utiliza una pinza amperimétrica diseñada para medir corrientes de
fugas, si la medida excede 1 mA se procede a realizar el lavado; Otro punto
para dar el visto bueno para la realización del lavado es la experiencia de los
operadores, que se basan en el clima, época del año y como síntoma de un
alto grado de contaminación, el sonido emitido por los aisladores.
33
Sin embargo, estos métodos son intrusivos y poco confiables, ya que son
vulnerables al ruido electromagnético, que influye en dar medidas erradas,
además según el personal de TRANSELCA los collares tienden a oxidarse y
dañarse con el tiempo. Otro punto en contra de dicho procedimiento es la falta
de sustento científico en la elección del valor límite de 1 mA para proceder al
lavado. Por otra parte, se observa que al presentarse la contaminación hay
síntomas audibles y visuales, los cuales son también herramientas para
determinar el grado de contaminación, sin embargo no hay validación de los
niveles de sonido detectados para ejecutar el lavado, solo basados en la
experiencia de los operadores.
Como no existe una manera rápida, confiable y económica de detectar el
grado de contaminación de los aisladores eléctricos, los administradores
de subestaciones y líneas están acarreando problemas económicos, ya
que se lava con mucha anticipación o en momentos inadecuados. Este
inconveniente
se
presenta
en
todas
las
empresas
distribuidores
y
transportadoras de energía de la región, esta es la problemática a tratar en esta
tesis. Por lo planteado, se puede decir que hay síntomas que pueden
determinar el grado de contaminación, uno de ellos son las emisiones
acústicas, por ende los resultados de esta investigación están enfocados a
responder una pregunta importante en el tema como:

¿Cómo se relacionan los cambios de emisiones acústicas de aisladores
eléctricos con sus niveles de contaminación?
34
4. Justificación
Debido a la grave problemática que genera la contaminación en los aisladores
eléctricos, se hace imprescindible realizar un lavado de estas cada periodo de
tiempo sin malgastar los recursos, esto debido a que si no se realiza puede
provocar en los aisladores efectos perjudiciales como los llamados flámeos o
arcos eléctricos, perdidas de energía por corrientes de fuga, además del daño
paulatino en los elementos aislantes, y si la contaminación es muy grave, un
quiebre
del
asilamiento
eléctrico,
provocando
un
falla
eléctrica
que
representará un cese del suministro de energía.
La manera más común que se utiliza para retirar los sedimentos contaminantes
sobre
el
aislador es
el
lavado
de
aisladores
eléctricos
con
agua
(desmineralizada) a presión, la cual se emplea periódicamente sobre el
elemento afectado. Pero aunque parezca estar resuelto el problema, la
contaminación persiste y se debe repetir la limpieza; otro inconveniente se
presenta en la etapa previa a este evento, es decir la detección de la
contaminación, que ha sido descuidada o muy poco estudiada. Esto se debe
a que los métodos actuales de detección de contaminación en aisladores
eléctricos son muy vulnerables a factores ruido y a la misma contaminación,
que daña los sensores y equipos para esta disposición.
La pregunta entonces a responder es ¿Porque hay que detectar los niveles de
contaminación en aisladores eléctricos?, y su respuesta puede dividirse en dos
35
partes una económica y otra de científica. Hablando desde el punto de vista
científico, los fenómenos desencadenantes provocados por la contaminación
deterioran gradualmente el equipo, la mayoría se presenta cuando la mayor
parte de la superficie del aislador está cubierta por una capa de baja
resistividad, debido a la húmeda y las sales disueltas en ella o debido a la
formación de ácidos diluidos, se presenta el flameo o arco eléctrico por
contaminación sobre un aislador. También se presenta disipación de energía,
por la llamada corriente de fuga, que aumenta la temperatura y esta a su vez
disminuye la resistencia dieléctrica del aislador.
Otro inconveniente producido por la misma fuente es la acelerada corrosión de
las partes metálicas de los aisladores que operan en zonas de alta
contaminación. Las causas principales de dicha corrosión son:
1. Efectos electrolíticos debidos a la excesiva corriente de fuga.
2. Pérdida de la capa de zinc (galvanizado), quedando el metal expuesto a la
acción corrosiva del medio.
3. Generación de ácido nítrico a partir de ozono producido por el efecto corona
y el calentamiento.[18]
Desde el punto de vista económico se presenta una muy variada problemática
respecto al tema, en la cual se destaca el riego o presencia de una falla
eléctrica de una línea de transmisión o subestación, la cual al ocurrir
representaría millonarias pérdidas por el cese del suministro de energía,
36
además de penalizaciones por el incumplimiento de dicha función. Por otro lado
el daño de un grupo de cadena de aisladores, su compra e instalación, además
de la necesidad de un equipo de linieros de alta tensión con las herramientas y
equipos necesarios para la instalación de los mismos es un gasto que se puede
evitar, y de las cuales las grandes empresas distribuidoras están al tanto.
Otro problema de carácter económico provocado por la falta de monitoreo de la
contaminación en los aisladores eléctricos es la falta de programación en los
lavados de líneas y subestaciones. Este procedimiento se puede estar
realizando en los momentos más inadecuados, siendo muy anticipados o muy
tardíos. La cuestión en este caso es que sin un control para este procedimiento
se mal utilizan los recursos de la empresa, como el empleo de trabajadores
para esta labor, los cuales deben pagarles además de sus seguros laborales,
sumado a las costosas máquinas de lavado o carro tanques que necesitan
agua tratada, desmineralizada con un alto nivel de impedancia, que debe
proporcionarse para el lavado, esta posee un precio fluctuante que aumenta en
épocas de sequía. Por otra parte la utilización de contratistas, empresas ajenas
a la compañía propietaria de la subestación, para el lavado sigue siendo un
costo cuestionable que debe realizarse por la dimensión de la subestación.
Como última dificultad se expone el caso de los riesgos de disparo en una
subestación por lavado o un mal lavado, sumado al daño que acarrea un arco
eléctrico en el aislador, este caso siempre está presente.
37
Por lo mencionado anteriormente, la precisa detección de la contaminación en
aisladores de la manera más confiables, rápida y económica posible, permitirá
realizar el lavado de la subestación o la línea en cuestión evitando que se
malgaste los recursos utilizados para el mantenimiento, hecho necesario para
impedir una falla eléctrica y el aumento de la vida útil de los equipos. Por lo que
un método para la detección de contaminación en aisladores de alta tensión
mediante recepciones acústicas puede convertirse en una herramienta muy útil.
Por último, se menciona el hecho que es la primera vez que se caracteriza los
niveles de intensidad de sonido para la detección de contaminación en
aisladores, además de ser un tema relativamente nuevo que puede ser
investigado, profundizado y perfeccionado por investigaciones futuras.
38
5. Objetivos
Objetivo General
Caracterizar los niveles de Emisiones acústicas originados por los aisladores
contaminados de una subestación de alta tensión, que permitan el diseño
de sistemas de detección del grado de contaminación mediante emisiones
acústicas en las subestaciones y sistemas de AT en un futuro próximo.
Objetivos Específicos
OE1: Relacionar los niveles de Emisiones Acústicas con indicadores de
contaminación de los aisladores de una subestación eléctrica de A.T.
OE2: Modelar el comportamiento de las Emisiones acústicas de los aisladores
contaminados en los aisladores en una subestación, para que en función del
modelo basado en emisiones acústicas programar el proceso de lavado.
OE3: Validar el modelo con datos históricos.
39
6. Alcances y Limitaciones

Este estudio sólo se realizará en la Subestación Nueva Barranquilla de la
empresa ISA TRANSELCA S.A. E.S.P.

Las pruebas sólo se realizarán en aisladores cerámicos presentes en el
caso de estudio, la Subestación Nueva Barranquilla.

Se ejecutará la caracterización de los niveles de contaminación de
aisladores basada en las medidas climatológicas dentro del período seco de
año (mes Enero hasta el mes Julio), cuando se ejecutan los lavados.

El modelo realizado sólo será aplicable al caso de estudio, en este caso la
Subestación Nueva Barranquilla.

Para la validación del modelo, se tomará una fracción de los datos
obtenidos en la prueba, y podrán ser complementados con datos históricos
de la subestación.

Los niveles de sonido generados por los aisladores contaminados y los
rangos del nivel de suciedad, estará restringido por los operadores de la
subestación.

La clase de contaminación a la que será sometida el caso del estudio (lugar
de investigación) será un tipo de contaminación propia de la región, por
ende el sonido emitido por los aisladores cerámicos harán referencia a
dicha clase de fenómeno.

Un análisis de frecuencia de los sonidos emitidos por un aislador en la zona
y un transformador de potencia se llevara a cabo para determinar su
relación y análisis.
40

La medición de sonido se realizará en un punto en concreto el cual debe ser
el más adecuado y común para los operadores de la subestación.

La toma de sonido, nivel de presión sonora, se tomara con un sonómetro
con curva de ponderación A.
41
7. Marco Referencial
Los sistemas eléctricos de potencia (SEP), transportan, suministran e
intercambian energía a través de Líneas de Transmisión y de Transporte, que
intercomunican los centros de consumo con los de generación, reguladas por
subestaciones eléctricas. Las líneas de transmisión recorren varios kilómetros
para dicho fin y se componen de Apoyos (Postes y Torres), Aisladores
Eléctricos y Conductores Eléctricos, los cuales son afectados por las
condiciones medio-ambientales y de trabajo. [19]
7.1 Conductores eléctricos
Los conductores eléctricos son los cables encargados de transportar la
corriente de un punto a otro en la línea de transporte; son de cualquier material
metálico generalmente en cobre, aluminio y acero, o combinación de estos
(aleación), los más utilizados con los conductores de Cobre Desnudo, AAC
(aluminio), ACSR (aluminio con refuerzo o alma de acero), AAAC (aluminio
Galvanizado) y ACAR (Conductor de aluminio con refuerzo de aleación de
aluminio), los cuales pueden erosionarse y quebrase por la contaminación del
ambiente. [20] [21]
42
Figura 5. Cables Conductores 5
7.2 Apoyos, Postes y Torres
Los conductores o cables de la línea se fijan en aisladores eléctricos y estos a
su vez en los estructuras de apoyo. Los apoyos, sean Postes o Torres, son
elementos cuya objetivo es mantener los conductores a una distancia
considerable del suelo y distintos agentes, además de soportar mecánicamente
los
cables,
aisladores,
herrajes
y
otros
elementos.
Las
estructuras
denominadas apoyos pueden ser Metálicas (Acero, Acero Galvanizado), de
Hormigón, Madera u otros materiales apropiados para esta tarea, estos
deberán presentar una resistencia elevada a la acción de los agentes
atmosféricos y mantenerse durante su tiempo de servicio. [22]
5
Tomado de catálogo PHELPS DODGE, descaragado de: http://www.singecr.com/phocadownload/
PHELPSDODGE/CATALOGO%20GENERAL%20PHELPS%20DODGE%20(Conducen).pdf
43
Figura 6. Clases de torres en madera y concreto 6
Figura 7. Clases de torres en acero según niveles de tensión 7
7.3 Subestación Eléctrica
Generalmente las líneas de transmisión y distribución que llevan la energía
utilizan puntos intermediarios mejor conocido como Subestaciones eléctricas.
Esta es uno de los elementos que interviene en el proceso de generación y
consumo, formalmente se define como un conjunto de dispositivos que
permiten cambiar las características de la energía eléctricas como el voltaje, la
corriente y la frecuencia eléctrica (las variables más comunes), o bien
conservar estas características. Las subestaciones eléctricas de transmisión y
6
Tomado de: http://www.monografias.com/trabajos-pdf4/postes-baja-y-torres-alta-tension/postes-baja-ytorres-alta-tension.pdf
7
Tomado de: http://www.sectorelectricidad.com/5612/tipos-de-estructuras-para-alta-media-y-bajatension/
44
distribución se diseñan a partir de criterios como factibilidad (seguridad y
costo), confiabilidad y flexibilidad, esto se logra ubicando de varias maneras los
diferentes elementos de la subestación, pero sobre todo los barrajes
(configuración americana) e interruptores (configuración europea). Los
elementos
principales
o
primarios
de
una
subestación
son
los
Transformadores de potencia, Interruptores de potencia, Transformadores de
potencial e intensidad, Restauradores, Seccionadores, Barrajes o Barras,
Cuchillas
fusible
desconcertadoras
y
de
prueba,
Descargadores
de
sobretensión (aparta-rayos), Tableros de control. [23]
Las subestaciones eléctricas pueden clasificarse en diferentes tipos, pero es
común clasificarles según su aislamiento, y a su vez según los arreglos de los
elementos principales.
Existen diferentes tipos de arreglo de barras para satisfacer los requerimientos
de una subestación confiable y flexible. Los arreglos de barras más comunes
son, en orden de complejidad y costo:
a. Barran simple o sencilla (más económica y sencilla).
b. Barra seccionada.
c. Barra principal y barra de interconexión.
d. Barra principal y de transferencia.
e. Barra principal y barra auxiliar.
f. Barra principal, barra auxiliar y de transferencia.
g. Interruptor y medio.
h. Doble barra, doble interruptor.
45
Respecto a su clasificación según aislamiento, estas pueden ser tipo AIS,
Aisladas en aire (generalmente utilizadas como tipo intemperie), o tipo GIS,
Blindadas y Asiladas en Gas SF6. [24]
En las subestaciones GIS (Gas Insulated Switchgear) los equipos y máquinas
están diseñadas para trabajar con la protección de una cubierta de metal y un
gas aislante, mejor conocido como el gas SF6 (Hexafluoruro de azufre), esta
construcción permite reducir considerablemente las distancias entre equipos y
su tamaño. De esta manera los equipos evitan estar bajo los efectos
atmosféricos y climáticos, siendo confiables pero más costosas.
Figura 8. Subestación blindada aislada en gas Sf6
Las Subestaciones a la intemperie, generalmente son AIS, Aisladas en Aire
(Air Insulated Switchgear). Su fuente de aislamiento principal es el aire que las
rodea, se caracteriza porque su construcción se realiza en terrenos a áreas
expuestas al medio ambiente, como su nombre lo dice a la intemperie. Por ello
los equipos de la subestación son diseñados para trabajar en condiciones
46
atmosféricas adversas, contra la lluvia, viento, nevado, contaminación en el
área, descargas atmosféricas, etc. Este tipo de subestaciones son más
vulnerables a fallas sobre todo en ambientes de alta contaminación, por lo que
su mantenimiento debe ser constante.
Figura 9. Subestación intemperie aislada en Aire
7.4 Aisladores eléctricos
Los elementos descritos anteriormente interactúan con un objeto muy
importante, El Aislador Eléctrico, este se ubica sobre lo apoyos (Torres y
postes) que soportan los conductores, borneras de transformadores, cuerpo de
equipos para subestación y toda área que necesite aislamiento. Este es un
elemento de mínima conductividad eléctrica, diseñado para dar soporte rígido o
flexible a conductores o equipos eléctricos y aislarlos eléctricamente de otros
conductores o de la tierra, es decir poseen dos funciones una mecánica y una
eléctrica. Pueden ser fabricados usando materiales cerámicos, porcelana y
vidrio, o compuesto de goma de silicona, polímeros u otros materiales que
cumpla con la misma función. Son muy utilizados en las subestaciones a la
47
intemperie aisladas en aire, en las líneas aéreas, pues pueden utilizar
combinaciones de aisladores, de igual o diferente composición, para la crear
cadenas; estos deben resistir la influencia de todas las condiciones climáticas,
esfuerzos mecánicos y térmicos, y por lo general son los elementos más
vulnerables a fallas en líneas y subestaciones eléctricas, generalmente
provocadas por la contaminación. [1] [25]
7.4.1 Tipos de Aisladores
Existen diferentes configuraciones (formas) físicas de los aisladores, los
distintos tipos pueden clasificarse en: 1. Los Aisladores rígidos o de un solo
elemento, estos están vinculados rígidamente el conductor y a la estructura.
Como por ejemplo los aisladores Tipo Pin y Line Post. 2. Los Aisladores de
suspensión o de varios elementos, se utilizan generalmente en Alta Tensión
como por ejemplo los tipos caperuza (campana) y vástago.
La forma de los aisladores es un aspecto importante, de ello depende su
desempeño frente a la contaminación y el efecto corona que se produce sobre
él. Generalmente las formas más comunes en el soporte de las líneas de Alta
Tensión son los aisladores de suspensión tipo Campana o Caperuza (También
Llamados de Disco). [26] [27]
48
Figura 10. Formas y clases de aisladores eléctricos 8
7.4.2 Partes del Aislador
Los aisladores eléctricos son fabricados con diferentes tipos de materiales,
pero los más encontrados en las instalaciones eléctricas de potencia son los
Aisladores Cerámicos, los materiales cerámicos más utilizados en la
fabricación de aisladores eléctricos son la porcelana y el vidrio, hechos de
arcillas, caolines, cuarzos y feldespatos. De acuerdo con el boletín técnico
Gamma Corona N°2, una unidad aisladora de porcelana tipo campana de
suspensión común con su herraje metálico, se caracteriza los siguientes
elementos:
8
Tomado de: http://www.jvltda.com.co/(aisladores)aisladoresporcelana.php
49
1. Esmalte
5. Pintura bituminosa
2. Arena cerámica
6. Campana metálica
3. Cemento
7. Cuerpo cerámico
4. Ojal o cuenca
8. Perno metálico (pasador o
bola)
La numeración se puede identificar en la siguiente ilustración:
Figura 11. Unidad aisladora porcelana de tipo suspensión 9
El Esmalte
El Esmalte posee múltiples funciones un da ellas es proporcionar al
aislador una capa superficial que evite la adhesión de polvo o suciedades
residuales, ocasionadas por la contaminación ambiental. También por
9
Figura tomada de: Boletín técnico Gamma – Corona N°2, 2005
50
medio del esmalte se dota al aislador del color que sea más adecuado de
acuerdo con las exigencias del medio en donde este. Otra de sus funciones
es incrementar los parámetros mecánicos, robustecer toda la pieza.
Generalmente los esmaltes utilizados en los aisladores de porcelana son
del tipo de compresión.
Arena Cerámica
La Arena cerámica proporciona a la superficie de la porcelana un medio de
fijación del cemento. Posee una expansión térmica menor que la de la
porcelana y muy semejante a la del esmalte.
Cemento
La función del Cemento es unir el cuerpo de porcelana con los herrajes,
debe poseer un bajo coeficiente de expansión, para mayor confiabilidad y
excelente comportamiento respecto a las exigencias mecánicas como
eléctricas. Debido a que actúa como unión entre la porcelana y el herraje,
debe conservar sus características de resistencia durante largos períodos
de tiempo.
Pintura Bituminosa
Una capa de pintura bituminosa (pintura asfáltica) se debe untar al
aislador previo a la aplicación del cemento, los herrajes también son
revestidos con ella pues la pintura forma una junta de dilatación entre el
cemento y los herrajes metálicos, con el objetivo de absorber las
expansiones originadas por cambios de temperatura y protege las partes
metálicas de los ataques químicos propios del cemento.
51
Cuerpo Cerámico
Es la parte principal y central del aislador, posee alta resistividad eléctrica,
alta resistencia mecánica, elevado punto de fusión, gran inercia química, y
otras propiedades que la hacen un excelente aislante eléctrico. Esta pieza
debe soportar la expansión térmica de sí misma, además de severos
esfuerzos electromecánicos sin perder sus propiedades.
Herrajes Metálicos
Son las partes del aislador que permite sostenerse o sostener otro(s)
elemento(s), estos son el ojal o cuenca, campana metálica y el perno
metálico (pasador o bola). Estos se fabrican de acero forjado, hierro
maleable o aluminio. Las partes ferrosas, distintas del acero inoxidable, son
galvanizadas según las especificaciones existentes para galvanizado en
caliente de herrajes en hierro y acero, son las partes que se erosionan y
oxidan debido a la contaminación del medio. [28]
7.5 La Atmósfera y El Clima
La composición de la atmósfera y los procesos que en ella se desarrollan,
como el clima, ejercen gran influencia en la actividad humana y en el
comportamiento del medio ambiente. Es para las subestaciones AIS (aisladas
al aire en la intemperie) y líneas de energía un tema de mucha relevancia, pues
el comportamiento del clima puede determinar los periodos de mantenimiento.
Se define el clima como el conjunto cambiante de las condiciones
atmosféricas, o el promedio de los cambios de estados de la atmosfera en un
52
tiempo y un área determinada, es pertinente para este estudio realizar una
descripción de los elementos del clima, el comportamiento de los mismos,
además de sus causas y efectos, en la región Caribe colombiana. [29]
Primero, se aclara que los elementos climáticos son toda propiedad o
condición de la atmósfera cuyo conjunto define el estado físico del clima, en un
lugar y un periodo de tiempo determinado. Los elementos climáticos se
convierten en variables climatológicas cuando se obtienen sus valores
cuantitativos o cualitativos, producto de sus registros y mediciones.
Los
principales elementos del clima son:
o La presión atmosférica.
o La precipitación.
o La temperatura.
o El brillo solar y la nubosidad.
o La humedad.
o La velocidad y dirección del
viento.
7.5.1 La presión atmosférica
Es un elemento poco se percibe, se define como es fuerza que ejerce las
partículas de la atmosfera sobre cualquier superficie. Los gases que componen
la atmosfera disminuyen densidad al aumentar la altura, por lo que la presión al
nivel del mar siempre es mayor que en una montaña. Para la medida de
presión atmosférica se emplea el pascal (Pa), por convención se asume que la
presión atmosférica media en el nivel del mar es de 101,325 Pa, valor que
representa 1 atmósfera (atm). [30]
53
7.5.2 La temperatura
Es uno de los elementos climáticos más básico e importantes, determina la
ausencia de calor o exceso del mismo en un medio, generalmente importante
para conductores y aisladores. La temperatura se mide en grados centígrados
(°C). La temperatura en un punto depende de la cantidad de radiación solar
absorbida en dicho punto. [30]
7.5.3 La humedad
Se define como es la cantidad de vapor de agua que puede contener el aire
que varía en función de la temperatura. Para expresar la cantidad de vapor de
agua presente en cualquier momento en el aire, existe el índice de humedad
relativa, que es el cociente entre el vapor de agua presente en el aire y el
máximo que este podría contener, este valor se expresa en porcentaje. El agua
en estado de vapor es consecuencia de la absorción de calor proporcionada
por el sol, la mayoría de veces el vapor de agua se propaga por el aire y vuelve
a su estado líquido por condensación. Esto es importante para los aisladores
pues tienden a humedecerse por este fenómeno lo que origina fallas y
daños.[31]
54
7.5.4 La velocidad y dirección del viento
Se denomina viento a todo movimiento horizontal del aire; para entender del
tema se hace referencia a la presión y la temperatura que componen las masas
de viento, debido a que el aire se mueve de una alta presión hacia una baja
presión. También puede moverse por la diferencia de temperaturas, de las
áreas más frías a las más calientes.
El concepto de velocidad del viento va de la mano con la dirección de su
movimiento o dirección del viento, determina el punto del horizonte de
donde viene y no por el punto hacia donde se dirige, se expresa en la llamada
roza de viento de 15 direcciones, donde N=0°C, E= 90°C, S=180 °C,
W=270°C. La unidad establecida para medir la velocidad del viento son los
metros por segundo (m/s), según SI. [30]
Figura 12. Rosa de Viento 10
10
Tomado de: http://geografia.laguia2000.com/general/rosa-de-los-vientos
55
7.5.5 La precipitación
La precipitación es la cantidad de vapor de agua líquida condensada o sólida,
en el caso de granizo o nieve, que cae a la superficie terrestre. Este concepto
se confunde con la lluvia, la lluvia es tan solo una forma de precipitación . Entre
mayor precipitaciones se produzcan mayor calor latente es liberado a la
atmósfera, hecho que se repite en un ciclo de lluvias. La precipitación se mide
en milímetros mm. [31]
7.5.6 El brillo o radiación solar
La mayor parte de la energía que llega a la tierra procede del sol por radiación,
esta se absorbe en menos cantidad por las noches. Esta variable
meteorológica mide la irradiación en potencia sobre el área, por lo que su
unidad de medida son los vatios por metro cuadrado (W/m2). [31]
7.5.7 La Nubosidad
Una nube es el conjunto de pequeñas gotas liquidas o de cristalinos de hielo
formados por el vapor de agua condensado que después pueden producir
precipitación, estas gotas y cristales de hielo están en constante evaporación
con movimientos ascendentes y descendentes. [30]
56
7.6 Condiciones Climáticas y Geográficas De La Ciudad De Barranquilla
Debido a que el estudio se realizó en un lugar específico, se consultó
respecto a condiciones climáticas y geográficas del lugar de estudio.
7.6.1 Situación Geográfica de barranquilla
Respecto a la geografía y climatología de la ciudad de Barranquilla, grupo de
instituciones, nacionales, han estudiado y descrito dichas características de la
ciudad. Según la Escuela Naval de Cartagena de Indias “Almirante Padilla”, “la
ciudad se localiza en el vértice nororiental del departamento del Atlántico, sobre
la orilla occidental del río Magdalena, a 15 km de su desembocadura en el mar
Caribe. Barranquilla se encuentra a una latitud 10º 59' 16" al norte de la línea
ecuatorial y una longitud de 74º 47' 20" al occidente de Greenwich, tomando
como referencia la plaza de la Paz, punto cero de la ciudad”.11 El Instituto
Geográfico Agustín Codazzi, establece que el área urbana está edificada sobre
un plano ligeramente inclinado cuyas alturas extremas, son de 4 msnm (sobre
el nivel del mar) al este y 98 msnm al oeste, por lo que es un territorio
considerado plano. [32]
11
Climatología de los principales puestos del caribe colombiano, Barranquilla. Cartagena de Indias, D.T.
y C. Escuela Naval “Almirante Padilla” y (CIOH)
57
Figura 13. Rio Magdalena y terreno de la ciudad 12
Figura 14. Terreno de la ciudad de barranquilla
7.6.2 Clima de Barranquilla
Son la latitud, la proximidad al mar y el relieve los principales factores que
determinan el clima de la ciudad de Barranquilla. La cercanía de la ciudad al
Ecuador o paralelo 0, es el hecho por lo cual los rayos del sol caen
perpendiculares, registrándose altas temperaturas durante todo el año.
Además, la ciudad está ubicada en la zona intertropical o de bajas latitudes,
sumando a su cercanía al mar y a sus tierras bajas, permite una moderación de
12
Tomado de: http://www.amarilo.com.co/wp-content/uploads/2012/01/barranquilla.jpg
58
las temperaturas por la influencia de las brisas marinas. Por lo anterior el clima
de Barranquilla es de tipo tropical seco o xeromegaterno tropical, es decir,
correspondiente a una vegetación propia de la sequedad y bajo altas
temperaturas. [32]
Uno de los factores por lo cual es una zona seca, son los vientos alisios del
noreste que soplan paralelos a la costa, absorbiendo la humedad y
empujándola hacia el interior de la Región Caribe hasta las derivaciones de la
cordillera de los Andes. Tales vientos alisios son los causantes de llevar
componentes de sal marina y arena por la región, afectando de los aisladores
eléctricos, en determinadas épocas del año soplan con más energía,
aumentando dicho efecto. Como se muestra en la rosa de viento del IDEAM,
los vientos vienen en dirección del mar caribe y el rio magdalena, además
según el Atlas de viento y energía eólica de la UPME y el IDEAM, se observa
velocidades de viento mayores a las de las zonas aledañas, de unos 5 - 6 m/s.
Figura 15. Rosa de Viento Atlántico 13
13
Tomado de: http://bart.ideam.gov.co/cliciu/rosas/viento.htm
59
Figura 16. Mapa de Viento de la Región Caribe 14
Tabla 2. Velocidad media y dirección del viento de Barranquilla
15
El clima tropical y seco de la ciudad se caracteriza por dos periodos climáticos,
uno seco y otro húmedo. El periodo seco comprende desde diciembre a marzo
y se caracteriza porque los vientos alisios del noreste se mueven con mayor
intensidad, por los hechos explicados con anterioridad este estudio se realiza
en el periodo seco o de sequía de la ciudad de Barranquilla, es decir dentro del
periodo de marzo a abril, evitando efectos perjudiciales en las medidas como la
lluvia. Otro factor importante que se tiene en cuenta, mencionado previamente,
son las brisas (viento) y su dirección, puesto son las que depositan los
contaminantes en los aisladores. Como se observa, las temporadas secas de
diciembre a abril son donde se presentan las mayores velocidades promedio de
14
Tomado de: UPME, IDEAM. Atlas de viento y energía eólica. Bogotá, D.C., Colombia
Tomado de: Climatología de los principales puestos del caribe colombiano, Barranquilla. Cartagena de
Indias, D.T. y C. Escuela Naval “Almirante Padilla” y (CIOH)
15
60
viento, por lo que la elección de este periodo para el estudio es lo más
adecuado. Además observando los Promedios multianuales de los principales
parámetros meteorológicos de la ciudad de Barranquilla, por la Escuela Naval
“Almirante Padilla”, se confirman dichas medidas.
Tabla 3. Promedio multianuales de los principales parámetros meteorológicos
de la ciudad de Barranquilla 16
El otro aspecto que afecta la producción de descargas parciales es la
Humedad relativa, según Escuela Naval “Almirante Padilla”, la cercanía al
mar, la ubicación a orillas del río Magdalena, y los humedales del delta de la
16
Tomado de: Climatología de los principales puestos del caribe colombiano, Barranquilla. Cartagena de
Indias, D.T. y C. Escuela Naval “Almirante Padilla” y (CIOH)
61
desembocadura del río Magdalena, hace que esta zona tenga bastante
humedad, sin embargo esta es modificada por los vientos secantes del norte
que la empujan hacia el interior de la región para producir abundantes lluvias.
Los mayores niveles de humedad en la ciudad se registran en Octubre, mes de
lluvias, con un 84%. La humedad dentro del periodo seco del año, de Febrero a
Marzo, tienen un promedio de un 77%. [32]
7.6.3 Suelos salinos y Erosión eólica
Cuando los suelos poseen un drenaje deficiente o la capa freática (capa
con agua subterránea) está cerca a la superficie se presenta el problema de la
salinidad del terreno. Este fenómeno lo define la naturaleza del terreno y la
existencia de continuos aportes de agua y evapotranspiraciones, tal hecho
provoca que las aguas freáticas se vallan mineralizando progresivamente, esto
sucede en zonas generalmente cálidas. [33]
Según estudios realizados por Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural y la
Gobernación del Atlántico, para el Desarrollo de la Fruticultura en el Atlántico,
en este departamento la mayoría de la superficie presenta elevados niveles
freáticos, exceptuando la zona sur del Atlántico y la zona contigua al río
Magdalena, que representan aproximadamente un 30%, en el resto del
territorio el nivel freático se encuentra por debajo de los dos metros. El 85% del
terreno posee un buen drenado, el 10% Moderadamente drenado y Mal
drenado el 5% del dpto. [34]
62
Observando que parte del dpto. posee terrenos salinos y existen gran velocidad
de los vientos, existe un proceso de disgregación, remoción y transporte de
partículas del suelo por acción del viento a zonas aledañas, tal fenómeno se le
conoce como Erosión Eólica. Por lo anterior, la erosión del viento es el principal
responsable de la deposición de contaminantes en los aisladores eléctricos.
7.7 Contaminación en Aisladores eléctricos
Los aisladores eléctricos pueden estar en un medio ambiente con diferentes
tipos y grados de contaminación, la interacción de estos agentes
contaminantes con los elementos climáticos dan origen a la disminución de su
aislamiento produciendo flameo y en casos extremos la interrupción en el
suministro de energía eléctrica.
7.7.1 Tipos de contaminante
Los contaminantes hallados con más frecuencia tienen poco efecto en el
desempeño del aislador, solo es perjudicial si la superficie del aislador se
humedece, lo cual es provocado por fenómenos climáticos como la neblina, el
rocío o la lluvia liviana. Tal hecho produce una película conductora sobre la
superficie del aislador sucio. Existen 8 tipos de contaminantes como que
afectan el desempeño del aislador: [35]
63
5. Sustancias químicas
1. Sal
6. Neblina por contaminantes
2. Cemento /cal
(Emisiones vehiculares)
3. Polvo
7. Efluente de la torre de
4. Defecación
refrigeración
8. Humo
Estos contaminantes se distinguen principalmente por la fuente de impurezas.
El contexto agrícola, industrial y geográfico determina el contaminante que
estará presente en la atmósfera cerca del aislador.
Tabla 4. Contaminantes y sus diámetros 17
17
Tomado de: Boletín Técnico Gamma-Corona N°5, 2005
64
Existen diferentes normativas que establecen los niveles de severidad de la
contaminación, pero se puede decir que por consenso general, los niveles de
contaminación se pueden dividir como se muestra la siguiente tabla:
Tabla 5. Niveles de contaminación y ejemplos 18
18
Tomado de: Tomado de: Boletín Técnico Gamma-Corona N°35, 2005. Guía para la selección de
aisladores bajo condiciones de contaminación.
65
7.7.2 Física de la descarga Parcial y el Flameo (flashover o contorneo)
Existe gran número de parámetros que interviene en el proceso del contorneo
de aisladores contaminados, en las que sobre sale: a. La conductividad de la
capa superficial del contaminante, b. El contenido de agua y su distribución
espacial (humedad), c. Velocidad y dirección del aire, y d. Las propiedades y
estructura química de la capa superficial. La interacción de estos parámetros
dan inicio al llamado contorneo, este se presenta en varias etapas en un
aislador bajo un ambiente contaminado, el proceso es el siguiente:
Tabla 6. Fases del contorneo 19
19
Tomado de: Contaminación de Aisladores de Líneas Aéreas de Alta Tensión, Martínez Darlington
Hugo Ernesto, editorial académica española, Madrid España, 2013, 125 pag.
66
Durante las fases 4 y 5, empieza la aparición de las descargas parciales, estos
arcos parciales se presentan por la formación de bandas secas en el aislador,
que impiden el paso de la corriente de fuga por lo que se genera ese salto de
corriente en la banda, con un encendido y apagado, generalmente el fenómeno
viene acompañado de luz y sonido. Lo anterior da señal a que se aproxima el
flameo por lo que las fases siguientes, 6 y 7, tienden a evitarse. Puesto que
varios arcos parciales pueden conectarse entre sí para formar un arco más
largo, generando una falla eléctrica. [36]
Figura 17. Fases del contorneo de manera gráfica 20
20
Tomado de: Contaminación de Aisladores de Líneas Aéreas de Alta Tensión, Martínez Darlington
Hugo Ernesto, editorial académica española, Madrid España, 2013, 125 pag.
67
Como se presentó en el inciso anterior, la presencia de contaminantes y la
humedad en un aislador dan inicio a una emisión de sonido, provocado por una
descarga parcial (DP). Su detección, correcto análisis e interpretación, puede
permitir generar una alerta a tiempo, para el lavado de los aisladores sin
esperar llegar a la etapa 7, etapa de arco final. Por lo que el análisis del sonido
y sus propiedades es de relevancia para dicha investigación. Estos temas se
explicarán a continuación.
7.8 El Sonido
El sonido se define como todo agente físico que impresiona el sentido del
oído, este es el resultado de una perturbación o vibración la cual se propaga
por medio de un movimiento ondulante en un medio elástico (medio con
deformaciones reversibles). Para que produzca sonido, es necesario que un
ente realice un movimiento vibratorio que genere cambios de la presión del aire
y halla un medio transmisor. El medio puede ser sólido, líquido o gaseoso,
generalmente es el aire, y es por donde se propagan las vibraciones desde el
transmisor al receptor. [37] [38]
Características del sonido
7.8.1 Velocidad del sonido
Existen algunas características de las ondas que se mantienen prácticamente
constantes a lo largo de su trayectoria. Una de estas características es la
velocidad
de
propagación
de
las
68
ondas
acústicas,
estas
viajan
habitualmente a velocidad constante, sin embargo esto depende de las
condiciones atmosféricas y del medio, como la temperatura y la densidad.
La velocidad de propagación del sonido (C) en un medio se calcula mediante:
(1)
√
Donde:
E es el módulo de compresibilidad (módulo de Young) en N/m2.
ρ es la densidad del medio de propagación en Kg/m 3.
En el caso de cálculo de la velocidad del sonido en medios más habituales
como en el aire, se calcula mediante:
(2)
√
Donde ϴc es la temperatura ambiente en grados centígrados (°C).
La velocidad del sonido en el aire a una temperatura ambiente (20°C) es de
unos 343 m/s, lo que significa que recorre en 1 segundo 343 m. En el caso del
agua, el sonido viaja más rápido que en el aire, pues es más denso, podemos
ver algunos ejemplos en la Tabla 7. Celeridad del sonido en gases y líquidos :
[39]
69
Tabla 7. Celeridad del sonido en gases y líquidos 21
7.8.2 Refracción, reflexión y absorción
Al interactuar una onda sonora sobre una superficie, que tenga una densidad
diferente a la del medio por donde circula, parte de su energía podrá ser
reflejada, absorbida o transmitida.
La reflexión ocurre cuando las ondas sonoras inciden sobre medios de
diferente densidad. Cuando acontece la reflexión, parte de la señal se refleja en
un ángulo igual al de incidencia, sin embargo, aunque la onda se refleje parte
de la energía se transmite al medio o se absorbe en la superficie de impacto, a
esta relación se le denomina coeficiente de reflexión.
La trasmisión del sonido suceda cuando la onda sonora atraviesa medios
diferentes. Si parte de la onda se refleja y la otra parte se trasmite, a esto se le
21
Tomado de: Física en la ciencia y en la industria, Cromer, Alan H. 2006.
70
conoce como la refracción, esta consiste en el desvió o cambio de la dirección
que experimentan las ondas sonoras de su trayectoria original, cuando
penetran en un medio de densidad diferente.
La absorción, es un fenómeno por el cual parte de la onda incidente sobre la
superficie se transforma en otra forma de energía, generalmente calor. La
absorción no sólo en presenta en las fronteras entre diferentes materiales, sino
también en el propio medio, como por ejemplo el aire. En recintos pequeños la
absorción en el aire puede ignorarse, sin embargo en recintos grandes en que
el tiempo que la onda se mantiene en el aire es elevado, es necesario tener en
cuenta la absorción. La absorción de un material se determina según su
coeficiente de absorción, que va de 0 a 1, siendo 1 el máximo coeficiente de
absorción. [40]
7.8.3 La intensidad y La frecuencia
Hay 3 elementos que caracterizan al sonido: la intensidad, el tono y el timbre.
Estas características corresponden a tres magnitudes físicas: la amplitud, la
frecuencia y el contenido armónico o forma de onda. [41]
La intensidad de sonido es una magnitud vectorial que detalla la cantidad y la
dirección del flujo neto de energía acústica en una posición, está asociada con
el nivel de presión en el medio acústico donde se propaga la onda y suele
expresarse en dB referidos a 20 μPa. Entre más amplitud tenga la onda de
sonido más exceso de presión (o presión sonora), por ende mayor intensidad.
La intensidad se puede calcular mediante:
71
(3)
La intensidad I está dada en W/m2, donde:
P es la potencia que transporta la onda, en W.
A el área que recorre la onda, en m2.
En el caso de una onda esférica que emite sonido desde una fuente puntual en
un área sin obstáculos (campo libre), el área A se transforma en 4πr2, por lo
que se concluye que la intensidad acústica es inversamente proporcional
al área. Otra forma de analizarlo es que la energía sonora emitida por la fuente
se propaga equivalentemente en todas las direcciones y que al alejarse de la
fuente su potencia se reparte equitativamente en toda el área, disminuyendo su
intensidad. [38] [42]
Figura 18. Propagación de onda en medio sin obstáculos 22
22
Tomado de: Acústica ambiental, P. Gayo, J. Suarez, S. Velarde, J. González, C. Santolaria, 2006.
72
Sin embargo, dado que el rango de intensidades que el oído humano puede
detectar es alto, enumerar estos valores en una escala lineal no es pertinente,
es más útil y habitual utilizar una escala logarítmica. Por convención, en dicha
escala logarítmica se emplea como nivel de referencia el umbral de audición y
la unidad empleada en la escala logarítmica es el decibelio. [41] Se calcula
mediante:
(4)
Donde:
BdB es el nivel de intensidad acústica en decibelios (dB).
I es la intensidad acústica en la escala lineal (W/m² en el SI).
Io es el umbral de audición (de 10-12 W/m²).
Tabla 8. Niveles e intensidades de algunos sonidos comunes 23
23
Tomado de: Física en la ciencia y en la industria, Cromer, Alan H. 2006.
73
La Frecuencia es la medida en Hz (hercios) del número de vibraciones que por
segundo o ciclos por segundo experimenta el tímpano al ser alcanzado por el
sonido, cuantos menos ciclos por segundo tenga la onda sonora, el sonido será
más bajo o grave (frecuencias bajas), y cuanto más ciclos por segundo tenga la
onda sonora más alta será la frecuencia, el sonido será más agudo.
7.8.4 Umbral de audibilidad y Rango auditivo
No obstante el tímpano humano no puede recepcionar todas las frecuencias,
por lo que está limitado a un rango de frecuencias, este rango se llama rango
auditivo. Asimismo la intensidad de sonido no es igual a diferentes
frecuencias, debido a que el oído no es igualmente sensible en las diferentes
frecuencias. Para que una onda sonora se escuche, la intensidad debe superar
un valor mínimo llamado el umbral de audición, debe haber un valor mínimo
de umbral para cada frecuencia del rango auditivo.
El umbral de audibilidad es la mínima presión sonora que es capaz de
producir una sensación audible, esta generalmente se expresa en dB. En el ser
humano el umbral de audibilidad depende de la frecuencia, por lo que se ha
detectado que a frecuencias bajas es necesaria mayor presión sonora para
producir una sensación audible similar a la que se produciría a 3KHz donde ese
umbral es menor. [42]
74
Figura 19. Umbral y rango auditivo24
7.8.5 Rango auditivo
Cuando el sonido supera el umbral de audibilidad se tiene la sensación de
intensidad sonora, pero esta sensación abarca un rango amplio de niveles y
frecuencias, generalmente el rango audible se encuentra entre 20 Hz a 20
KHz. En el caso de los sonidos cuya frecuencia son inferiores a 20 Hz se
conocen como infrasonidos y son en general inaudibles, pues no suelen ser
percibidos por el oído humano. Los sonidos de frecuencias superiores a unos
20 KHz se denominan como ultrasonidos y también resultan inaudibles.
24
Tomado de: http://acer.forestales.upm.es/basicas/udfisica/asignaturas/fisica/ondas/energiaondas_files/umbrales.gif
75
7.8.6 Armónicos y Espectro de una Onda de Sonido
Toda onda acústica tiene asociada una frecuencia, sin embargo una onda
puede contener varias frecuencias a la vez. Esto se puede observar gracias al
Teorema de Fourier, que afirma toda onda periódica se puede representar
como la suma de ondas simples y la onda periódica puede descomponerse en
una serie de ondas de forma senoidal, a estas se les llama ondas armónicas.
Cada una de las ondas que componen la onda periódica original posee una
frecuencia que es múltiplo de la frecuencia de la onda original llamada
frecuencia fundamental. Por lo que cuando se percibe un sonido de 100 Hz,
realmente estamos escuchando la suma de varias ondas con frecuencias de
200 Hz, 500 Hz, 1K Hz, 15KHz, entre otras. [38]
Para un mejor entendimiento de los armónicos se utiliza el espectro de sonio,
este brinda información acerca de las ondas senoidales que componen un
sonido en particular, es utilidad debido a que describe las ondas sonoras que
están íntimamente vinculadas con el efecto de diferentes entes modificadores
físicos del sonido, generalmente en función de las diferentes frecuencias.
Además la percepción auditiva del sonido es de naturaleza predominantemente
espectral (varias frecuencias). Debido a la amplia gama de frecuencias
audibles, el espectro generalmente se divide en bandas relacionadas llamadas
bandas de octava. La banda de frecuencia se denota por su centro de
frecuencia con sus límites de banda más bajos/más altos, y el centro de
frecuencia correspondiente. [43]
76
Tabla 9. Bandas de octava estandarizadas (1/1Hz) 25
7.9 Equipos De Medida y Parámetros
7.9.1 Micrófonos, Tipos y Características
Debido a la necesidad de manipular el sonido para ser recepcionado,
amplificado, guardado, medido, analizado, y en caso de ruido sonoro sustraído,
dentro del marco de referencia del fenómeno acústico, se ha creado una
máquina capaz de captar las ondas de energía acústica y transformarlas
(regularmente) en energía eléctrica, este transductor electro-acústico se
conoce como micrófono. Su funcionamiento es simple, una membrana o
lámina muy fina capta las vibraciones de presión acústica, que la hacen vibrar,
la acción de la presión sobre la membrana activa un dispositivo que las
transforma en variaciones de voltaje eléctrico dependiendo de la intensidad de
la vibración. [44]
25
Tomado de: Guía ambiental. Falch, Edvard, Akustikk, KILDE. 1997.
77
Desde el punto de vista de características operativas de la membrana de
transformación los micrófonos se clasifican en:
o Micrófonos de presión
o Micrófonos de velocidad
Figura 20. Micrófono dinámico de presión 26
Los micrófonos de membrana se dividen en:
o Cristal.
o Condensador.
o Dinámicos.
o Electret.
Figura 21. Esquema de constitución de un micrófono de cinta 27
o Los micrófonos de velocidad son los micrófonos de cinta. [45]
26
27
Tomado de: http://farm7.staticflickr.com/6210/6092877242_d8965ccf19.jpg
Tomado de: http://farm7.staticflickr.com/6210/6092877242_d8965ccf19.jpg
78
7.9.2 Características Generales de Los Micrófonos
Los micrófonos tienen las siguientes características técnicas:
FIDELIDAD: Ella depende de tres factores: La respuesta en frecuencia, La
regulación y La linealidad. Lo que determina la exactitud de la medida.
SENSIBILIDAD: Determinan, en energía eléctrica, la cantidad de carga de
salida en comparación con la energía acústica que toma. Es un parámetro de
importancia ya que entre mayor sea sensibilidad del micrófono, será capaz de
captar sonidos menos intensos.
IMPEDANCIA: Corresponde a la oposición a la corriente eléctrica que
proporciona el micrófono a la salida del mismo. Es habitual que el micrófono
posea una baja impedancia, por ejemplo valores entre 200 y 600 ohmios a
1kHz. La impedancia es importante debido a que evita la pérdida de señal y
controla el incremento o aparición de ruidos de fondo.
DIRECTIVIDAD: Corresponde a las respuestas a las variaciones del nivel de
salida del micrófono con respecto a cada uno de los ángulos de incidencia de la
onda acústica, es decir varía la sensibilidad según de la dirección de origen de
la onda sonora. Es de mucha importancia debido a que por esto es posible
captar sonidos y desechar otros no deseados. La direccionalidad se representa
mediante los diagramas polares de campo. Existen tres tipos de directividad
fundamentales:
79
Figura 22. Diagrama polar de campo de un micrófono de 6 frecuencias 28
Unidireccional o Cardioide: Es la clase de micrófonos que sólo captan
sonidos frontalmente. Son los más empleados y son ideales cuando se tienen
problemas de realimentación acústica.
Bidireccional: Es la clase de micrófonos que tienen la sensibilidad máxima
para captar los sonidos que inciden frontalmente a su diafragma, ya sea por
cara anterior o posterior. Son Útiles para las entrevistas.
Omnidireccional: Se trata de micrófonos que recogen el sonido por cualquier
parte, desde cualquier ángulo y a una ganancia máxima, tienen sensibilidad
máxima en los 360 grados alrededor del mismo.
28
Tomado de: Equipos de sonido: casetes, CD audio y amplificadores, Ruiz, Vassallo Francisco, 2005.
80
Figura 23. Diagrama polares de distintos clases de micrófonos 29
7.9.3 El Sonómetro
Generalmente el aparato que se utiliza para medir niveles de ruido es el
sonómetro, este equipo permite cuantificar el nivel de presión sonora o
sonoridad en un instante de tiempo y punto determinado. La medición de
sonido se realiza en decibeles, dB.
Existen dos tipos de sonómetros, los sonómetros de para uso general, que se
utilizan para la medida de presión sonora instantánea en dB (son de baja
precisión), y los sonómetros integradores, que se emplean en la medición de
nivel sonoro equivalente con la capacidad de promediar el nivel de ruido, elegir
la curva de ponderación y selección de rango.
29
Tomado de: http://www.escueladecineonline.nucine.com/tecno-audio2.htm
81
Figura 24. Sonómetro digital 30
De acuerdo con el estándar internacional IEC 651, dependiendo de la
sensibilidad y de su precisión en la medida del sonido los sonómetros pueden
clasificarse en tipo 0, 1 y 2, siendo el tipo 0 el más preciso y de máxima
precisión utilizado
usualmente
en
laboratorios especializados,
tipo 2,
sonómetros de propósito general con buena precisión utilizado para mediciones
de campo. Generalmente se componen de un micrófono, una unidad de
procesamiento digital y su pantalla digital. [40]
Tabla 10. Clases de precisión de sonómetros 31
30
Tomado de: http://www.seescope.es/productos.php?action=detail&id=58
Tomado de: http://editorial.cda.ulpgc.es/ftp/icaro/Anexos/5-%20OBJETIVOS+/Recomendaciones/GRuido/2003%20Tipos%20de%20son%F3metros+especificaciones-DP.Ruiz.pdf
31
82
7.9.4 Presión sonora y nivel de presión sonora (SPL dB)
Generalmente los equipos de medidas de sonido, como los sonómetros,
utilizan la medida de nivel presión sonora (SPL), level pressure (Lp) o sound
pressure level (SPL), en sus siglas en inglés, ésta evalúa el nivel de intensidad
de sonido que genera una presión sonora en un punto dado, siendo la presión
sonora la manera habitual de indicar cuantitativamente la magnitud de campo
sonoro, esta indica la fuerza que ejercen las partículas del aire por unidad de
superficie y su unidad de medida es el Pascal (Pa) o N/m 2. En el caso del nivel
de presión sonora no se utiliza el pascal, debido a que existe un amplio
margen que hay entre la sonoridad más intensa y la más débil, por lo que se
utiliza el decibel, calculándose de la siguiente manera:
(5)
Donde:
P1 es el valor eficaz de la presión sonora
P0 es la presión de referencia (20 μPa).
7.9.5 Curvas de Ponderación
El oído humano no tiene la misma sensibilidad para todas las frecuencias, por
esta razón los instrumentos utilizados para medir el sonido, se fabrican acorde
83
a los rangos auditivos de los seres humanos. Es así, como se han creado las
curvas que muestran el comportamiento auditivo. Estas curvas han sido
llamadas CURVAS de PONDERACION. Las curvas de ponderación aproximan
la respuesta de los analizadores acústicos y sonómetros a la respuesta del
oído humano. Existen diferentes curvas de ponderación y se diferencian unas
de otras pues cada una posee diferentes grados de sensibilidad en función de
la frecuencia.
o La curva de ponderación A es adecuada para niveles de presión sonora
(intensidad) bajos, a frecuencias correspondientes a niveles alrededor de
40 dB, su medida se simboliza como dB A.
o La curva de ponderación B es adecuada para medir niveles intermedios de
intensidad, esto a frecuencias de alrededor de 70 dB, su medida se
simboliza como dB B.
o La curva de ponderación C mide la intensidad de sonidos elevados, su
rango de medida está alrededor de 100 dB. Esta curva de ponderación
junto con la curva A, es muy utilizada en la media de niveles de
contaminación acústica, especialmente para la evaluación de sonidos a
baja frecuencias.
La curva de ponderación más utilizada corresponde a la curva de Ponderación
A, debido a que se utiliza para establecer el nivel de contaminación acústica y
muestra el daño que puede ejercer el sonido en el odio humano. La curva de
Ponderación 'A' se usa en medidas ambientales, pruebas reglamentarias,
ejecución de la ley y diseño de lugares de trabajo. La ponderación 'C' es
apropiada para el análisis de nivel de sonido de máquinas, motores, etc. [40]
84
7.9.6 Factor de Tiempo
Habitualmente los instrumentos destinados a medir el nivel de presión de
sonido, sonómetros, poseen la opción de promediar el valor eficaz de la presión
sobre cierto período de tiempo. En los sonómetros estándar normalmente se
incorporan 2 opciones de tiempo, Fast (rápido) y Slow (lento). Se elige la
opción RÁPIDO para capturar picos de ruido y ruidos que ocurren rápidamente.
En modo RÁPIDO, se considerada un comportamiento similar al del sistema de
audición humano, y el medidor responde en 125 ms - 200ms. En el modo
LENTO, el medidor responde en 500ms-1s, esta opción utiliza para vigilar una
fuente de ruido que tenga un nivel de sonido razonablemente constante o para
promediar niveles rápidamente cambiantes. [46]
Figura 25. Curvas de ponderación Acústica estandarizadas 32
32
Tomado de: medidas de ruido, Ángel F. Ramos. Universidad de Granada. Dep. Ingeniería Civil. Área
de Tecnologías del Medio Ambiente.
85
Figura 26. Niveles de sonido típicos ponderados „con la curva ponderada A‟ 33
33
Tomado de: manual sonómetro Extech, sonómetro Modelo 407764.
86
8. Metodología
La metodología de investigación utilizada en el presente proyecto, basado en
[47], corresponde a un diseño de investigación tipo correlacional, no
experimental, longitudinal, “in situ”.
La investigación tipo correlacional, tiene el propósito de medir el grado de
relación existente entre dos o más variables, lo que fue de gran utilidad, pues
gracias a esto se pudo conocer comportamiento de una variable conociendo el
comportamiento de otras variables relacionadas. En este caso específico, la
relación del comportamiento de la contaminación en aisladores, basada en la
medición de la corriente de fuga, con respecto a las otras variables, como las
mediciones de las emisiones acústicas originadas por los aisladores y las
condiciones climatológicas del área. De esta manera, fue posible predecir el
valor aproximado de la corriente de fuga, a partir del sonido y las variables
atmosféricas en la subestación. Sin embargo, ya que la correlación no implica
causalidad, las variables pueden estar correlacionadas pero esto no implica
que una sea causa de la otra. [47]
En el estudio el componente investigativo no experimental, se caracterizó por
no alterar intencionalmente las variables independientes, así como la no
construcción de una situación específica. El procedimiento consistió en la
observación del fenómeno tal y como se presenta en su contexto natural, para
después analizarlo. Esto se realizó sin manipular deliberadamente las variables
87
de estudio. En el caso de esta investigación, las variables climáticas y
eléctricas de la subestación no pudieron ser modificadas. [47]
Finalmente, la investigación presenta un tipo de estudio no experimental
longitudinal, debido a que se analizó a través del tiempo los cambios de las
variables y las relaciones entre ellas, es decir se centró en estudiar cómo
cambian una o más variables o sus relaciones. Para ello se recolectaron los
datos a través del tiempo en lugares y períodos especificados de manera
simultánea, con el fin de establecer las relaciones entre los cambios de las
variables,
para determinar así, su origen y las
aparición.[47]
88
consecuencias de su
8.1 Caso de Estudio
La investigación “in situ”, que traduce “en el lugar”, consiste en un estudio en el
mismo sitio donde se encuentra el objeto de análisis, esta es la Subestación
Nueva Barranquilla de la empresa ISA Transelca S.A. E.S.P.; ubicada en la vía
Circunvalar # 2 a 44, Atlántico, (10°59'29.3"N 74°50'18.2"W) de la Ciudad de
Barranquilla, Departamento del Atlántico.
Figura 27. Ubicación Sub. Nueva Barranquilla, Colombia, Cortesía de Google
Maps
En la Imagen, Figura 27 se muestra la ubicación de la subestación, a las
afueras de la ciudad de Barranquilla, con distancias de 6.9 km hasta el mar
Caribe y a 6.08 km del Rio Magdalena, la subestación eléctrica es tipo
intemperie, y se consideró que está ubicada lejos de factores externos que
pudieran influir en las medidas realizadas en la investigación.
89
La información técnica de la subestación eléctrica fue suministrada por la
empresa ISA TRANSELCA S.A. E.S.P., incluyendo planos de la instalación, lo
que permitió determinar los
puntos idóneos y seguros para la toma de
muestras y medidas. La subestación eléctrica posee equipos en las tensiones,
13.8 KV, 110KV y 220KV (que corresponde a los niveles II y IV, según
resolución CREG 097 de 2008). La zona con tensión de 220KV abarca mayor
área, y corresponde a una configuración de interruptor y medio, con 3 bahías y
2 líneas de transmisión. Esta área es la más crítica debido a los problemas
históricos por contaminación en la zona.
Figura 28. Planos Subestación Nueva Barranquilla
8.2 Toma De Medidas y Equipos
A continuación se describe los equipos y método de medidas de las variables
de estudio.
90
8.2.1 Medida de variables climatológicas
Figura 29. Estación Meteorológica Davis Vantage Pro2 Plus, instalada en la
Subestación Nueva Barranquilla.
Las variables climáticas se midieron a través de una estación meteorológica,
Figura 29. Estos datos fueron registrados a través de los diferentes sensores
de la estación, y guardados en la memoria del equipo. Posteriormente se
descargaron a una computadora. En la investigación la estación meteorológica
fue una Davis Vantage Pro2 Plus.
El tiempo de muestreo y las unidades de cada variable, fueron determinadas
con base al diseño de experimento, en nuestro caso se ajustó el tiempo a 1 min
para la toma de muestras y las unidades del sistema métrico internacional (SI).
La estación se ubicó lo más cerca posible de los puntos de medida de corriente
de fuga y sonido (Exactamente 20 metros). En otras palabras hasta donde lo
permitió la normativa con respecto a las distancias de seguridad en el nivel IV.
91
Se ubicó en un campo libre, evitando obstrucciones que impidieran la correcta
medición de variables atmosféricas.
Variables atmosféricas medidas por la Estación Meteorológica Davis Vantage Pro2
Plus
1. Velocidad y dirección del viento.
2. Presión atmosférica actual y
tendencia.
3. Temperatura y humedad exterior.
4. Radiación solar.
5. Temperatura de sensación y punto
6. Evapotranspiración.
de rocío.
7. Lluvia actual y acumulada diaria,
8. Radiación e índice UV.
mensual y anual.
9. Intensidad de lluvia.
10. Fase lunar y hora de puesta y
salida del sol.
92
8.2.2 Medida de corriente de fuga
El aislamiento utilizado en las líneas de transmisión y en las subestaciones
eléctricas tiene valores de resistencia del orden de los giga-ohmios, sin
embargo debido al envejecimiento del aislamiento, sucio o corrosión, presenta
una resistencia menor que permite el flujo de una corriente significativa. Para
detectar esta variable durante la investigación se utilizó una pinza
amperimétrica de corrientes de fuga de alta precisión ETCR 6300, que permitió
detectar y medir las pequeñas corrientes de magnitud de mili-amperios [mA]. El
equipo ETCR 6300 posee un puerto de comunicación RS 232, que fue
conectado a una computadora para almacenar los datos. El tiempo de
muestreo parametrizado en el ETCR 6300, al igual que la estación
meteorología, fue de 1 minuto.
Figura 30. Conexión para medida de Corriente de fuga 34
Este procedimiento de medición y la utilización de pinzas de corriente de fuga,
fue utilizado por otros investigadores en laboratorios de alta tensión, en donde
también el objeto de estudio fue la contaminación. Estos investigadores, tal
34
Tomado de: http://www.elecor.com.ar/Medida%20de%20corrientes%20de%20fuga.%20Conceptos%20b%C3%A1sicos..pdf
93
como describieron en sus artículos, siguieron de la norma IEC60507 y/o
GB/T4584-2004, para pruebas de contaminación artificial, esta norma exige la
ubicación del aislador dentro de una cámara cerrada, en donde se le rocía al
aislador una solución de NaCl, simulando las condiciones de contaminación en
un ambiente controlado, y en donde se monitorea la humedad relativa y la
temperatura por medio de sensores.
Figura 31. Cámara para pruebas de contaminación artificial 35
En esta investigación se adaptó el procedimiento, debido a que el estudio se
realizó bajo las condiciones ambientales reales de la subestación Nueva
Barranquilla, es decir el aislador al aire libre. Tal como lo establece la norma
IEC60507 y/o GB/T4584-2004 fueron tomadas las medidas de humedad
relativa y temperatura, entre otras variables del ambiente, por medio de la
estación meteorológica Davis Vantage Pro2 Plus. Simultáneamente, se midió
la corriente de fuga; por intermedio de una pinza de corriente de fuga en un
35
Tomado de: -Use of Leakage Currents of Insulators to Determine the Stage Characteristics of the
Flashover – y – Process and Contamination Level Prediction Y Insulator Contamination Forecasting
Based on Fractal Analysis of Leakage Current
94
cable de cobre blindado conectado a tierra y al aislador por un anillo de cobre o
toroide.
Este procedimiento también ha sido utilizado en otras investigaciones como
“On-line Monitoring System of Insulator Leakage Current Based on ARM” y
“On-line leakage current monitoring of 400 kV insulator strings in polluted
areas”, en donde en los aisladores tipo suspensión se ubicaron un anillo de
cobre de alta conductividad, de él sale un cable blindado que baja por el brazo
de la torre hasta el cuerpo de la misma, desde allí un sistema con alimentación
solar tomaba los datos para después transmitirlos con indicación GPS.
Figura 32. Medida de corriente de fuga en torres AT 36
36
Tomado de: On-line Monitoring System of Insulator Leakage Current Based on ARM – y – On-line
leakage current monitoring of 400 kV insulator strings in polluted areas
95
Figura 33. Medida de corriente de fuga en Subestación Nueva barranquilla
Debido al valor cambiante de la corriente de fuga durante el día y a que la
pinza ETCR 6300 no almacenaba la información, fue necesario crear un
programa software con interfaz Java para almacenar los datos, incluyendo la
parametrización del tiempo de muestreo. El software se diseñó para tomar 4
medidas por minuto y promediar el valor. Posteriormente el software se instaló
en una computadora, la cual guardó los datos durante todos los períodos de
trabajo en la subestación eléctrica.
En este caso, el anillo o toroide de cobre se ubicó en un TP, Transformador de
Potencial, en el campo central del patio de 220KV en la línea LN 824 diámetro
4 de la subestación Nueva Barranquilla. Todos los equipos de medición
sensibles a efectos ambientales, tales como la corrosión, y a los efectos de los
campos electromagnéticos fueron colocados en una caja blindada y aterrizada.
Este método fue ventajoso debido a que no afectó el funcionamiento normal de
la línea y la subestación.
96
8.2.3 Medida de Sonido de las descargas parciales
Para el procedimiento de medición de descargas parciales (DP) se recurre a la
norma IEC60270, la cual establece los métodos de medidas eléctricas y no
eléctricas de las DP; entre los diferentes tipos de medidas no eléctricas
aparecen las mediciones acústicas, anexo F “Non-electrical methods of PD
detection”. Sin embargo, la norma no es específica y clara respecto a la forma
de medición de descargas parciales por recepción de sonido.
Consultado la bibliografía y artículos en relación al tema, se observó que los
estudios realizados se basaron en la norma para las pruebas de contaminación
artificial IEC60507, pero adicionaron dentro de la cámara de ambiente
controlado se adiciono un transductor de sonido, generalmente este equipo es
un micrófono de alta sensibilidad direccionable, con la capacidad de detectar
frecuencias dentro del rango del ultrasonido. [48] Otros procedimientos
utilizaron equipos más sencillos para la medición de sonido, e igual se utiliza
una cámara cerrada para la simulación de polución en aisladores; allí se instala
un aislador contaminado el cual al energizarse emite sonido, hecho que es
captado por un medidor de sonido que envía los datos para su análisis en una
computadora. [17]
97
Figura 34. Medida Sonido en aisladores contaminados 37
Esta investigación realizó la medición de sonido en una subestación real, no en
un laboratorio, por lo que los grupos de aisladores son expuestos a las
partículas contaminantes del ambiente, no a situaciones simuladas.
Acorde a los procedimientos hechos en laboratorios, la medición acústica
empleó un medidor de sonido, más exactamente un sonómetro integrador, este
fue conectado a un computador el cual a través del software anexo del equipo
tomaba y guarda los datos; el software viene con la capacidad de elegir el
tiempo de muestreo, que para nuestro caso se toma igual a la de la estación
meteorológica y el medidor de corriente de fuga, es decir 1 min. También se
programó al sonómetro con la curva de ponderación A y C, en ambos casos se
utilizó un tiempo de respuesta Lento, pues aunque ocurren sonidos rápidos por
las descargas parciales, son constantes por lo que el equipo los percibe y
promedia.
37
Tomado de: Identification of acoustic signals of surface discharges on glass insulator under different
contamination levels Y Basic Study on Acoustic Noise of Polluted Insulator and Waveform Analysis
Method.
98
El sonómetro integrador, se programó con un auto rango de 40 a 90 dB, para
evitar efecto de ruido por viento, se utilizó una pantalla contra viento que cubrió
el micrófono. El equipo se ubicó en un lugar el cual no tuviese pantallas o
barreras acústicas, en la zona más crítica de contaminación, bahías 220KV. De
las tres bahías en la sección a 220KV, el campo de la mitad fue el más
adecuado para la medición. Las zonas laterales no eran confiables debido a
que podían ser afectadas por sonidos externos no tenidos en cuenta. Además
las emisiones de las tres bahías interactúan con esta zona central, en donde
también se estaba midiendo la corriente de fuga.
Figura 35. Sistema de medición de Sonido con sonómetro digita integrador 38
Un problema que se presenta en este procedimiento consiste en la captación
de ruido y otros sonidos que no corresponden a los producidos por los
aisladores contaminados. Una manera de minimizar este problema, radica la
correcta ubicación del equipo.
La fuente sonora más perturbadora, correspondió al tramo de la vía circunvalar
más cercano a la subestación eléctrica Nueva Barranquilla, debido al tránsito
vehicular, (ubicada a una distancia de 340 m), sin embargo la selección del
38
Tomado del manual del usuario Sonómetro Digital Extech
99
lugar de ubicación de los equipos de medida logró que ningún sonido audible
de esta vía llena de autos fuera importante.
Figura 36. Subestación Nueva Barranquilla y zonas aledañas
Otra fuente sonora importante se encontró al interior de la subestación. Esta
fuente era el transformador de potencia trifásico de 220 KV, que
afortunadamente cuenta con una barrera acústica, un muro contrafuego de
concreto con un espesor de 20 cm., como se ve en la Figura 37, la cual está
ubicado a 52,41 m del lugar de medida. Sin embargo se hizo un análisis de los
sonidos producidos por fuentes diferentes a los aisladores y se concluyó que
no había relación entre estos.
100
Figura 37. Transformador de subestación y distancia a puntos de medida
En la medición se utilizaron 2 micrófonos direccionales de alta sensibilidad,
Shure M58. Uno de ellos se ubicó en el Transformador de potencia trifásico, el
otro se colocó en el punto de medida objetivo de la investigación, exactamente
sobre los aisladores. Cada micrófono direccional estaba dotado de una pantalla
anti-viento, y ambos estaban conectados a una computadora, que con la ayuda
del software Audacity grababa el sonido en formato WAV.
Ambos audios se tomaron al tiempo durante un lapso prolongado,
posteriormente procesa la información en el mismo software Audacity, en él se
realiza un cambio del modo Estereo (Stereo) a mono, pues el micrófono es un
transductor acústico mono, es decir un único canal de captación, y el software
lo capta como estéreo.
En el software se observa que el sonido del transformador es una onda muy
bien definida, a diferencia de la onda del punto de medida donde en
comparación con la del transformador está lleno de un factor ruido, más
101
exactamente el sonido provocado por el viento, a pesar de poseer una pantalla
anti-viento.
Figura 38. Gráfica del Sonido medido en el Transformador y en el Aislador
La utilización del software para el análisis de los sonidos captados por los
micrófonos, permitió la identificación de los sonidos específicos que tenían
origen en las descargas eléctricas en los aisladores.
Figura 39. Sonido del aislador filtrado
102
El trabajo con los dos archivos obtenidos del análisis de sonido, permitió
realizar un análisis del espectro de cada señal, tal como se muestra en la
Figura 40 y Figura 41.
Figura 40. Espectro del Sonido producido por el Transformador
Figura 41. Espectro del Sonido producido Aisladores bajo contaminación
103
El sonido producido por el transformador, muestra componentes significativas
en frecuencias de 120, 240 y 360 Hz, hay múltiplos de estas frecuencias las
cuales se atenúan, como 480 y 880 Hz. Por su parte, el sonido generado por
los aisladores contaminados se genera a partir de 6.5 a 7 KHZ. [17]. Sin
embargo no se presenta las componentes de 120 240 y 360 Hz del
transformador de potencia, por lo que se concluye que el punto de medida no
es influenciado por el sonido del transformador.
8.2.4 Curva de ponderación para la medida de sonido
Un sonómetro posee varias curvas que permiten la captación o no de
frecuencias dentro del rango audible, como se mostró en el marco referencial,
ver Figura
25. Por tales motivos fue prudente previo a las mediciones
determinar cuál de las curvas de ponderación será las más adecuada para esta
clase de estudio, para ello se midió un periodo de lavado para las curvas más
usadas A y C, obteniendo las siguientes respuestas:
I_Fuga Vs EA_C (Sonido)
Corriente de fuga
110
1,2
100
1
0,8
80
0,6
70
0,4
60
50
0,2
40
0
09:41:00 a.m.
12:57:00 p.m.
04:13:00 p.m.
07:29:00 p.m.
10:45:00 p.m.
02:01:00 a.m.
05:17:00 a.m.
08:33:00 a.m.
11:52:00 a.m.
03:08:00 p.m.
06:24:00 p.m.
09:40:00 p.m.
12:57:00 a.m.
04:13:00 a.m.
07:29:00 a.m.
10:45:00 a.m.
02:01:00 p.m.
05:17:00 p.m.
08:33:00 p.m.
11:49:00 p.m.
03:05:00 a.m.
06:21:00 a.m.
09:37:00 a.m.
12:53:00 p.m.
04:09:00 p.m.
07:25:00 p.m.
10:41:00 p.m.
01:57:00 a.m.
05:13:00 a.m.
08:29:00 a.m.
11:45:00 a.m.
dB_C
90
Hora de la semana
Figura 42. Medida de sonido mediante curva de ponderación tipo C
104
ifuga mA
Sonido_dBC
Durante la medida con la curva de ponderación C se hace muy evidente los
múltiples picos y la falta de similitudes entre ambas ondas, todo esto es
evidente en la Figura 42, siendo la gráfica en azul la corriente de fuga durante
dicho periodo. Tal comportamiento se debe a que los fuertes vientos generan
un ruido a baja frecuencia que se introduce en la medida del sonómetro, por lo
que esta curva permite la medición de dichas frecuencias perjudicando la
medida.
I_Fuga Vs EA_A (Sonido)
Corriente de fuga
70
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Sonido dB_A
65
60
55
50
45
02:34:00 p.m.
05:09:00 p.m.
07:44:00 p.m.
10:19:00 p.m.
12:54:00 a.m.
03:29:00 a.m.
06:04:00 a.m.
08:39:00 a.m.
11:14:00 a.m.
01:49:00 p.m.
04:24:00 p.m.
06:59:00 p.m.
09:34:00 p.m.
12:09:00 a.m.
02:44:00 a.m.
05:19:00 a.m.
07:54:00 a.m.
10:29:00 a.m.
01:04:00 p.m.
03:39:00 p.m.
06:14:00 p.m.
08:49:00 p.m.
11:24:00 p.m.
01:59:00 a.m.
04:34:00 a.m.
07:09:00 a.m.
09:44:00 a.m.
12:19:00 p.m.
02:54:00 p.m.
05:29:00 p.m.
08:04:00 p.m.
40
Ifuga [mA]
Sonido_dBA
Horas de la semana
Figura 43. Medida de sonido mediante curva de ponderación tipo A
Al tomar las medidas del sonido con las curva A, ver Figura 43, se observa
claramente una disminución en el número de picos aleatorios, además de
alguna relación con la corriente de fuga, sin embargo el viento siguió
persistiendo en la medida arrojando los picos ya mencionados.
105
Correlación Ordinal de Spearman
Corriente de fuga
Sonido dB C
Corriente de
0,1722
fuga
Sonido
0,1722
dB C
Tabla 11. Correlación de Sonido en dB C contra la corriente de fuga
Correlación Ordinal de Spearman
Corriente de fuga Sonido dB A
Corriente de
0,4371
fuga
Sonido
0,4371
dB A
Tabla 12. Correlación de Sonido en dB A contra la corriente de fuga
Para tener un sustento de mayor peso se recurre a la estadística, por lo que
realizó una correlación de Spearman, donde se demuestra que la curva de
ponderación C no es la adecuada, lo que arroja una baja relación lineal, por su
parte la curva de ponderación A, posee un valor mucho mejor, aunque no el
ideal. Por lo observado la curva A arroja indicios que es la herramienta más
adecuada para este tipo de medición, por lo que la curva de ponderación A fue
la elegida para le medida.
Para mejorar la calidad de adquisición de datos y la correlación se decidió
mover el sitio de la medida, pues había barreras que no permitían un flujo
acústico en campo libre además de altos vientos que introducían ruido en la
medida, por lo que se reubico el equipo detrás de la base del TP, con una caja
de protección que reducía el efecto del viento en la medida, pues aunque se
tenía una pantalla anti-viento, se mejoró la medida y se obtuvo los resultado
expuestos en esta investigación.
106
8.2.5 Procedimiento, Medición y Cálculo de la Densidad de Depósito
Equivalente De Sal (ESDD)
El nivel de contaminación es generalmente determinado midiendo el depósito
de sal equivalente en aisladores ubicados cerca de líneas de transmisión o
pertenecientes a estaciones de prueba. En este caso, la medición se realizó en
una subestación de A.T durante dos periodos, durante el primer periodo, el
2013, se requirió del montaje de dos cadenas de aisladores con platos
cerámicos en suspensión en torres aledañas al punto de medición de corriente
de fuga. El aislador utilizado es el perteneciente a la Empresa Aisladores PPC
SANTANA, el cual posee las siguientes características generales y su
clasificación bajo las Normas y Guías Técnicas Colombianas: [49]
Figura 44. Dimensionamiento Aislador Clase ANSI 52-4 39
39
Las especificaciones de estos ensayos de diseño son mencionadas en la Sección 8,2 de la NTC 1170.
107
Durante el 2014, en la medición de la contaminación se utilizó un grupo de
aisladores de porcelana de campanas,
perteneciente a la columna de un
seccionador de apertura central 110KV. Al igual que el 2013, la columna de
aisladores se situó a la altura de la bahía de la línea 824 en donde se
encuentra el punto de medición de la corriente de fuga, con el fin de simular las
condiciones ambientales y de contaminación diaria a las que se encuentran
sometidos los equipos de patio de la subestación.
Para calcular el área de las campanas se tomaron las dimensiones del aislador.
Con estas dimensiones se modeló el aislador como un sólido de revolución en
el software SolidWorks y se obtuvieron las medidas de área superior e inferior
para cada uno de los discos. Los datos se resumen en la siguiente tabla:
Diámetro campana 1 (mm)
248,4
Diámetro campana 2 (mm)
209,5
Diámetro central (mm)
112,2
Disco mayor Área superior (
294,8
Disco mayor Área inferior (
290,1
Disco menor Área superior (
171,9
Disco menor Área inferior (
170,3
Tabla 13. Dimensiones y cálculo del área de las campanas del aislador 40
40
Tomado de: boletín gamma corona no 35, Ing. Adolfo L. Cano Hencker. Guía para la selección de
aisladores bajo condiciones de contaminación
108
Figura 45. Aisladores de prueba durante el 2013
Figura 46. Aisladores de prueba durante el 2014
8.2.6 Procedimiento ESDD 2013
Las mediciones de ESDD se realizaron en un periodo de 15 días, 2 periodo de
lavado, obteniendo así, un total de 15 muestras para su posterior análisis. La
elección de este lapso de tiempo estuvo sujeta a la
Subestación Nueva Barranquilla.
disponibilidad de la
Para obtener un proceso correcto de
medición, todas las acciones y cálculos fueron realizadas bajo las normativas
establecidas en el Anexo C de la Guía Técnica Colombiana (GTC) 56-1 y la
IEC 608151.
109
Los materiales utilizados para el estudio fueron:

Agua Destilada

Beaker

Mota de Algodón

Medidor de Conductividad

Guantes Esterilizados

Recipiente etiquetado

Probeta
Obtenidos los materiales se procede a realizar el proceso de medición:
1. Se usó 2 recipientes diarios (1-Superficie Superior, 2-Superficie Inferior), los
cuales previamente son lavados, de manera que se trate de reducir al
máximo la presencia de contaminantes antes del proceso de medición.
2. Con el volumen de agua destilada adecuado (800 ml para superficie
Superior y 400 ml para superficie Inferior) en cada recipiente, se procedió a
limpiar cada superficie del aislador por medio de una mota limpia de
algodón, no más grande que la palma de la mano, que ha sido sumergida
en el recipiente antes del proceso de limpieza. Esto se realizó, hasta que se
logró limpiar por completo todas las partes del mismo.41
3. Una vez realizada la limpieza, las motas fueron introducidas en sus
respectivos recipientes. Posteriormente, las muestras fueron llevados al
laboratorio de Aguas de la Universidad del Norte, donde se realizó la
medición
de
conductividad
utilizando
el
analizador
de
aguas
multiparámetros portátil multi 350i. más información ver Anexos.
4. La medición de conductividad se realizó el mismo día de la medición, para
ello primero se agitó el recipiente con el objetivo de disolver las partículas
de contaminantes adheridas a las paredes.
41
Para este procedimiento la Norma recomienda el uso de 1 ml de agua destilada por cada cm 2 y evitar
remover suciedad de las partes metálicas.
110
5. El contenido del recipiente, fue trasladado a un Beaker capaz de almacenar
el volumen trabajo.
6. Luego, en el recipiente original, la mota de algodón fue exprimida para
obtener la mayor cantidad de agua, y con ello, no perder información
relevante.
7. Por último, dentro de Beaker, fue introducida la sonda multiparamétrica del
Conductímetro del laboratorio, el cual presenta valores de Conductividad de
la muestra y su respectiva temperatura.
Nota: El procedimiento y trabajo se realizó en conjunto con otro grupo. [50]
8.2.7 Procedimiento ESDD 2014
Durante este periodo se tomaron dos mediciones por día, una en la mañana
correspondiente a la campana de mayor área y una en la tarde para la
campana de menor área, igualmente durante 2 periodos de lavado . Esto con el
fin de conocer la razón de aumento de depósito de sal equivalente en las
superficies del aislador de manera diaria.
Por cada disco del aislador se tomaron dos muestras de depósito de sal
correspondientes a la superficie superior e inferior del disco respectivamente.
Resulta indistinto las dimensiones del aislador en el que se tomen las
muestras, debido a que la cantidad de contaminante que se deposita en la
superficie del aislador depende de las dimensiones de este, siendo la ESDD
una relación entre área y cantidad de depósito.
111
Como se mencionó anteriormente, El método de Densidad Equivalente de Sal
Depositada (ESDD) utilizado para el desarrollo de este proyecto se basa en el
estándar IEC 60815. Siguiendo estos lineamientos se utilizaron los siguientes
materiales:

Cinco recipientes plásticos de 500 ml esterilizados. Dos recipientes por
aislador (superficies superior e inferior por separado) y un recipiente para la
muestra de agua sin contaminantes.

Algodón, Utilizado para la remoción de las partículas contaminantes en el
disco.

Beaker, Utilizado para la medición del volumen de agua destilada por
muestra.

Agua destilada de baja conductividad. Se utilizó 15 Litros de agua para los 2
periodos de estudio.

Guantes quirúrgicos, Utilizados para evitar introducir ruido en la prueba.

Conductímetro, Utilizado para la medición de conductividad y temperatura
de las muestras tomadas.
Obtenidos los materiales se realizó procedimiento respectivo, el cual consta de
la toma de muestras y medición de la conductividad:
1. El Beaker, los recipientes para almacenamiento de las muestras y los
guantes se lavan adecuadamente con el fin de remover electrolitos
presentes. Este procedimiento se efectúa antes de la medición.
112
2. Se procede a vierte una cantidad adecuada de agua destilada en dos
recipientes, correspondientes a la superficie inferior y superior del disco. La
norma IEC 60815 sugiere utilizar un volumen de agua de 100 a 300 cm 3 por
muestra, y preferiblemente agua destilada o desmineralizada con una
conductividad menor a 0.001 S/m. para nuestro caso se utilizó agua
destilada con una conductividad de 0.00021 S/m y un volumen de agua de
200 ml por muestra.
3. Previo a la remoción de impurezas del aislador se vierte una cantidad de 75
ml de agua destilada en otro recipiente, con el objetivo de humedecer el
algodón de la muestra superior e inferior de un disco del aislador.
4. Humedecido y exprimido el algodón, se procede a remover los depósitos de
contaminante en la superficie del aislador. Durante esta etapa se utilizó los
guantes quirúrgicos para asegurar que no se adiciones contaminantes
adicionales.
Figura 47. Remoción de depósitos contaminantes en superficie superior e
inferior 42
42
Tomado de: La norma IEC 60815
113
5. El algodón con contaminantes se sumerge en el recipiente de agua y se
agita hasta que las partículas de depósito hayan sido disueltas
completamente en la muestra de agua. Al momento de agitar se tuvo
precaución de no perder agua, cerrando bien el envase. La norma estipula
que para contaminantes de alta solubilidad los contaminantes se requiere
un tiempo de agitación de unos cuantos minutos, mientras que de baja
solubilidad generalmente requieren un tiempo de agitación de 30 a 40
minutos.
6. Para la medición de la conductividad y temperatura de las muestras dirigió
al laboratorio de aguas de la Universidad Del Norte, allí utilizo el analizador
de aguas multiparámetros portátil multi 350i. más información ver Anexos.
7. Para la medición de conductividad de las muestras fue necesario retirar el
algodón utilizado en la remoción de partículas. La mota de algodón se
exprime para obtener la mayor cantidad de agua, y con ello, no perder
información relevante. La muestra de agua sin el algodón se vierte en un
beaker de 250 ml en donde se introduce la sonda del analizador de aguas.
El conductimetro entrega los valores de conductividad y temperatura de la
muestra. Este proceso se repite para las cuatro mediciones tomadas
durante el día.
114
Figura 48. Medición de conductividad de las muestras con el analizador
Se debe tener en cuenta que las medidas con el analizador no se encuentran
normalizadas, por lo que es necesario referirlas a 20 ◦C con el fin de
estandarizar los datos para su posterior análisis. En este paso también se midió
la conductividad y la temperatura de un volumen de 200 ml de agua destilada
sin contaminantes; Esto se realizó una sola vez puesto que se utilizó la misma
agua durante todo el proyecto.
Para el cálculo de la ESDD inicialmente se debe realizar la corrección por
temperatura a 20◦C, teniendo en cuenta la norma técnica Colombiana IEC
60507:
[
(
]
Donde,



θ es la temperatura de la solución (°C).
es la conductividad de la muestra a la temperatura θ°C (S/m).
es la conductividad de la muestra a 20°C (S/m).
115
(6)

b es el factor dependiente de la temperatura θ
b = -3.200×10-8
+ 1.032×10-5
-8.272×10-4 + 3.544×10-2
(7)
Debido a que la ESDD es una relación entre la cantidad de sales disueltas en
un área específica se debe calcular el índice de salinidad, según el apartado
16.2 del estándar IEC 60507:
(
[
(8)
(9)
]
Donde V es el volumen de agua destilada utilizado que en este caso
corresponde a 200 cm3
Nota: El procedimiento y trabajo se efectúo en conjunto con Lady Zanchez
y Stephany Mora.
116
9. Resultados y Análisis de Datos
Posterior a la toma de medidas se realizó un el análisis de datos, obteniendo lo
resultados que se exponen a continuación.
9.1 Climatología
Como primer paso se realizó el análisis de los datos climáticos tomados en la
zona, los cuales iniciaron en diciembre del 2011. De ellos se analizaron
estadísticamente los periodos secos o de sequía, es decir de diciembre a abril,
esto hasta el 2014 según las lecturas tomadas.
Periodo SECO Diciembre 2011-Abril 2012
Variable
Temperatura Humedad
[°C]
[%]
Presión Atm
[mbar]
Radiación
2
[W/m ]
Velocidad del
Viento [m/s]
Dirección del
Viento [°]
MINIMO
21,2
40,8
982,5
0
0
1
MAXIMO
34,2
99
1012,6
1199
47,4
360
Promedio
25,08
78,20
988,41
228,63
8,63
100,05
Desv. Est
2,071
10,106
2,401
311,645
5,146
28,986
Tabla 14. Estadísticas de las Variables Atmosféricas Diciembre 2011-Abril 2012
Periodo SECO Diciembre 2012-Abril 2013
Variable
Temperatura Humedad
[°C]
[%]
Presión Atm
[mbar]
Radiación
2
[W/m ]
Velocidad del
Viento [m/s]
Dirección del
Viento [°]
MINIMO
21,7
40,2
800
0
0
21
MAXIMO
35,7
85,9
1100
1117
26,1
289
Promedio
26,48
69,17
1089,38
221,47
3,47
125,65
Desv. Est
2,143
7,483
47,970
303,255
5,204
48,010
Tabla 15. Estadísticas de las Variables Atmosféricas Diciembre 2012-Abril 2013
117
Periodo SECO Periodo Febrero – Abril 2014
Variable
Temperatura
[°C]
Humedad
[%]
Presión Atm
[mbar]
Radiación
[W/m2]
Velocidad del
Viento [m/s]
Dirección del
Viento [°]
MINIMO
24,3
52
1008,2
0
0
0
MAXIMO
35,9
94
1017,5
1157
8,9
360
Promedio
27,53
80,63
1012,25
246,68
3,02
185
Desv. Est
2,013
8,226
1,782
337,316
1,475
2,706
Tabla 16. Estadísticas de las Variables Atmosféricas Febrero – Abril 2014
Como se observa, en la Tabla 14, Tabla 15 y Tabla 16, las temperaturas
mínimas en estos periodos fueron de alrededor de los 22°C y las temperaturas
máximas estuvieron alrededor de 35°C, confirmando lo consultado en la IDEAM
y la Escuela Naval “Almirante Padilla”, los cuales explican que las bajas
temperaturas se presentan en diciembre provocadas por las brisas de los
alisios que refrescan el ambiente, las altas temperaturas se presentan en el
inicio de la sequía.
En el caso de la radiación se obtuvo valores de 0 W/m2 que reflejan los datos
nocturnos y valores altos de alrededor de los 1150 W/m2 que se presentaron
durante el día. En el estudio la radiación comienza aproximadamente a las 6:00
a.m de la mañana y concluye cerca de las 6:00 p.m de las tarde. Por su parte,
la presión atmosférica presenta valores constantes durante todo el estudio con
valores promedio entre 1012 a 1100 mbar.
Como casos especiales están la velocidad y dirección del viento, donde se
alcanzan valores máximos muy altos de hasta 26,1 m/s y promedios de 3,4
m/s, siendo un factor muy importante en la tasa de deposición de
118
contaminantes sobre el aislador. En el caso de la dirección del viento, el mayor
porcentaje de esta brisas son provenientes del Noreste y el Este en un rango
de 60° a 120° y en menor medida del Norte, entre 0 y 20 °; lugares donde
persiste el foco de contaminación como el Mar Caribe y el Rio magdalena. Los
anteriores resultados concuerdan con
lo estipulado por la IDEAM y otras
bibliografías consultadas, ver Figura 15 y Tabla 2, lo que valida el estudio.
Respecto a la Humedad, se presentan cambios muy extremos en estos
periodos, donde en promedio multianual hay 40% de humedad como mínimo y
95% como máximo. Además durante los días de estudio se puede observar
cambios que reflejan la proporcionalidad inversas de variables, ver Figura 49;
pues cuando sube la temperatura baja la humedad y viceversa. También se
presenta un patrón durante los varios periodos de estudio, por lo que se puede
concluir que este es un patrón cíclico anual.
119
00:10:14
02:52:35
05:34:59
08:17:17
10:59:43
13:42:11
16:24:42
19:07:04
21:49:31
00:38:40
03:21:02
06:03:22
08:45:47
11:28:13
14:10:38
15:00:52
17:43:16
20:25:42
23:08:07
01:57:16
04:39:38
07:22:04
10:04:31
12:46:53
15:29:14
18:11:45
20:54:06
23:36:27
02:25:34
05:08:00
07:50:17
10:32:44
13:15:12
15:57:34
18:39:56
21:22:17
Humedad [%]
Hum
Vel_Viento
90
40
80
35
70
30
60
25
50
40
20
30
15
20
10
5
0
0
Vel_Viento
100
80
70
60
50
15
40
30
10
20
10
5
0
0
Figura 49. Humedad, Temperatura y Velocidad del viento durante 1 semana del
2012 y 2013
120
Temperatura [°C]
Hum
Temperatura [°C]
00:00:00
04:30:00
09:00:00
13:30:00
18:00:00
22:30:00
03:00:00
07:30:00
12:00:00
16:30:00
21:00:00
01:30:00
06:00:00
10:30:00
15:00:00
19:30:00
00:00:00
04:30:00
09:00:00
13:30:00
18:00:00
22:30:00
03:00:00
07:30:00
12:00:00
16:30:00
21:00:00
01:30:00
06:00:00
10:30:00
15:00:00
19:30:00
00:00:00
04:30:00
09:00:00
13:30:00
18:00:00
22:30:00
Humedad [%]
Temp, Hum y Vel de Viento semanas 1-7 Enero 2013
Temp
10
Temp, Hum y Vel de Viento semanas 1-8 Enero 2012
Temp
30
90
25
20
Vel_Viento
Temp
100
80
40
00:00:00
18:25:00
12:50:00
07:15:00
01:40:00
20:05:00
14:30:00
08:55:00
03:20:00
21:45:00
16:10:00
21:55:00
16:20:00
10:45:00
05:10:00
23:35:00
18:00:00
12:25:00
06:50:00
01:15:00
19:40:00
14:05:00
08:30:00
02:55:00
21:20:00
15:45:00
10:10:00
04:35:00
23:00:00
17:25:00
11:50:00
06:15:00
00:40:00
19:05:00
13:30:00
07:55:00
Humedad [%]
80
60
40
Temperatura °C
Humedad [%]
Temp
100
25
90
30
80
35
70
30
20
50
15
40
10
20
5
0
0
25
20
60
15
10
Hum
horas durante el mes
Temp, Hum y Vel de Viento Febrero 2012
horas durante el mes
2012 y 2013
121
Vel_Viento
Hum
Vel_viento
Temp
60
25
20
30
15
20
10
10
5
0
0
35
90
40
30
80
35
70
60
30
50
25
40
20
30
15
20
5
10
5
0
0
0
0
20
10
horas durante el mes
Figura 51. Humedad, Temperatura y Velocidad del viento durante Febrero del
Temperatura [°C]
35
Temperatura °C
Hum
Vel_viento
00:00:00
17:55:00
11:50:00
05:45:00
23:40:00
17:35:00
11:30:00
05:25:00
23:20:00
17:15:00
11:10:00
16:25:00
10:20:00
04:15:00
22:10:00
16:05:00
10:00:00
03:55:00
21:50:00
15:45:00
09:40:00
03:35:00
21:30:00
15:25:00
09:20:00
03:15:00
21:10:00
15:05:00
09:00:00
02:55:00
20:50:00
14:45:00
08:40:00
02:35:00
20:30:00
14:25:00
08:20:00
120
hum
Temperatura °C
Humedad [%]
00:10:14
15:30:33
06:57:31
20:25:42
11:52:45
03:19:41
18:39:56
10:06:53
01:27:18
16:47:47
08:14:26
02:27:12
15:39:16
06:59:23
22:37:26
14:01:54
05:28:44
21:08:48
12:35:53
04:12:51
19:40:58
11:07:42
02:50:12
18:10:01
09:37:11
01:04:16
16:24:19
07:51:09
23:22:40
14:49:13
06:15:56
21:41:05
13:07:56
04:34:57
19:55:05
11:16:31
120
00:14:41
20:12:14
16:16:37
12:21:06
08:25:42
04:23:31
00:28:09
10:47:09
16:10:00
21:35:00
11:01:47
06:58:58
03:03:39
23:02:04
19:06:40
15:11:09
11:09:22
07:14:13
03:15:36
23:15:28
19:23:53
15:28:33
11:36:49
07:41:05
03:45:15
23:44:08
19:48:44
15:46:59
11:51:59
07:56:35
04:01:15
23:59:03
19:57:02
16:01:52
12:06:49
08:11:19
04:08:49
Humedad [%]
Temp, Hum y Vel de Viento Enero 2012
Temp, Hum y Vel de Viento Enero 2013
40
Horas durante el mas
Figura 50. Humedad, Temperatura y Velocidad del viento durante Enero del
2012 y 2013
Temp, Hum y Vel de Viento Febrero 2013
Temp
Temp, Hum y Vel de Viento Marzo 2013
Temp
80
80
35
70
30
60
15
10
20
5
0
Temp
30
20
40
Vel_viento
90
25
0
00:06:21
19:09:43
14:20:04
09:30:10
04:40:02
23:43:35
18:53:49
03:45:00
08:59:27
14:05:00
19:15:00
01:34:14
20:37:31
15:48:05
10:59:00
06:09:51
01:13:56
20:17:54
15:28:52
10:39:39
05:43:52
00:54:45
19:58:56
15:09:45
10:20:44
05:24:27
00:35:29
19:39:44
14:50:44
09:54:57
05:05:46
00:16:43
03:47:40
22:51:39
17:56:11
13:06:56
08:17:51
Humedad [%]
100
Hum
35
60
40
25
50
20
40
15
30
20
10
10
5
0
0
00:00:00
20:10:00
16:20:00
12:30:00
08:40:00
04:50:00
01:00:00
21:10:00
17:20:00
13:20:00
09:30:00
05:40:00
01:50:00
22:00:00
18:10:00
14:20:00
10:30:00
06:40:00
02:50:00
23:00:00
19:10:00
15:20:00
11:30:00
07:40:00
03:50:00
00:00:00
20:10:00
16:20:00
12:30:00
08:40:00
04:50:00
01:00:00
21:10:00
17:20:00
13:30:00
09:40:00
05:50:00
Vel_viento
Temperatura °C
Humedad [%]
120
hum
horas durante el mes
horas durante el mes
Figura 52. Humedad, Temperatura y Velocidad del viento durante Marzo del
2012 y 2013
Tales hechos se pueden percibir en la Figura 50, Figura 51 y Figura 52, donde
se observa que semana a semana y mes a mes, la humedad baja en el día,
aproximadamente empezando a las 6:00 am hasta las 6:00 pm y sube en las
noches alrededor de 6:00 pm hasta 6:00 am, repitiendo el ciclo diariamente. Tal
comportamiento es muy importante para esta investigación, puesto que se
conoce que la humedad sobre la superficie del aislador puede modificar su
impedancia. Como se observa en la Figura 53, cambios en la humedad relativa
puede cambiar abruptamente el aislamiento de la superficie de un aislador
cerámico.
Por ello los aisladores deben poseer una alta resistencia a este parámetro, la
humedad, a esto se le conoce como la hidrofobicidad, esta es la propiedad que
tiene el revestimiento de los aisladores eléctricos para rechazar las moléculas
de H2O. Esta propiedad es importante en los aisladores eléctricos, debido a
122
Temperatura °C
Temp, Hum y Vel de Viento Marzo 2012
que dependiendo del grado de hidrofobicidad, se pueden presentar corrientes
de fuga, disminuyendo la resistencia eléctrica del aislamiento cuando estos son
menos hidrofóbicos, presentándose de esta manera, tensiones de flameo que
pueden crear disrupciones en el servicio eléctrico. Además, la hidrofobicidad se
encuentra relacionada con la frecuencia de lavado y mantenimiento de los
mismos, debido a que entre más hidrofóbicos sean los aisladores eléctricos se
requiere un menor mantenimiento. [51]
Figura 53. Relación entre la Impedancia de la superficie de un Aislador de
Porcelana y la Humedad 43
9.2 Relación entre la ESDD, Corriente de Fuga y Emisiones Acústicas
Para relacionar la contaminación sobre un aislador se debe tener en cuenta el
principal parámetro utilizado para dicha tarea, este es la Densidad de Depósito
de sal Equivalente (ESDD); expresado en mg por cm2, determina la razón de
impurezas sobre el aislador, medida que varía según la región y las
condiciones ambientales que allí se presenten. Siendo la ESDD en mg/cm2 la
medida estándar de la contaminación, es correcto relacionarla con las
43
Tomado de: Insulators for Icing and Polluted Environments y Looms
123
Emisiones acústicas de los aisladores, sin embargo la corriente de fuga y la
ESDD poseen un comportamiento casi lineal, por lo que relacionar la corriente
de fuga y las emisiones acústicas también es posible. Este hecho se tuvo en
cuenta para la obtención de los resultados obtenidos a continuación.
9.3 Densidad de Depósito de sal Equivalente (ESDD)
Como menciona [52], y se observa en la Figura 54, la zona norte de Colombia,
donde se halla Barranquilla, posee una tasa de deposición de entre 2 a 5 gr por
m2 anual, sin embargo la confabulación de los factores climáticos y las
acciones alrededor del área juegan un papel importante, lo cual puede hacer
que este valor se eleve. Por este motivo se hizo un estudio de mediciones de
Densidad de Depósito de sal Equivalente (ESDD) en el área, con el fin de
observar el comportamiento de la contaminación y la relación de esta con otros
parámetros del estudio.
Figura 54. Promedio anual de deposición de polvo en gr/m 2 anual 44
44
Tomado de: Insulators for Icing and Polluted Environments y Looms, http://www.inmr.com/2013/10/
selecting-insulators-using-satellites/
124
Las medidas, procedimientos y categorizaciones de la severidad de la
contaminación se realizaron en base a la norma IEC60071-2. Siguiendo estas
pautas se obtuvieron los valores que se encuentran en las Tabla 18 y Tabla 20,
estas fueron realizadas durante 2 periodos de lavado del año 2013 y 2014.
Nivel de Contaminación IEC60071-2
Nivel de
contaminación
ESDD (mg/cm2)
Ninguno
Muy Leve
Leve
Mediano
Alto
Muy alto
<0,03
0,03-0,06
0,06-0,1
0,1-0,3
>0,3
Tabla 17. Nivel de Contaminación de IEC60071-2 según Depósitos ESDD
Durante el primer periodo, el año 2013, se encontraba en construcción la
ampliación de la vía circunvalar, lo cual llevo al levantamiento de polvo y un
ambiente más hostil. Esto se evidencio en las medidas, como se muestra en la
Tabla 18, donde se alcanzan valores elevados alrededor de 0,53 y 0,5, previos
a los días del lavado (subrayado en Azul), además se evidencio que a pesar
del lavado no hay una reducción significativa del nivel de contaminación, esto
se debe a que el lavado con agua tratada es 85% efectiva frente a agua salina
y 95% frente a tierra y polvo, lo que da paso a que el problema persista. [53]
125
Parte Inferior
Parte Superior
Fechas de Toma Parte Inferior Parte Superior
Media
Clasificación Diaria del
de Muestras y Conductividad Conductividad ESDD Δ ESDD
ESDD
Δ ESDD Geométrica Nivel de Contaminación
Lavados
IEC60071-2
σ (uS/cm)
σ (uS/cm) (mg/cm2) (mg/cm2) (mg/cm2) (mg/cm2) ESDD(mg/cm2)
05/03/2013
06/03/2013
07/03/2013
08/03/2013
09/03/2013
11/03/2013
12/03/2013
13/03/2013
14/03/2013
15/03/2013
16/03/2013
18/03/2013
19/03/2013
20/03/2013
21/03/2013
161,4
181,8
332
364
540
649
707
341
505
487
675
820
769
695
705
198,3
134,6
261
287
454
481
560
330
315
504
430
305
382
327
275
0,09134
0,10313
0,19262
0,20929
0,31495
0,37994
0,41633
0,19578
0,29323
0,28248
0,39563
0,48328
0,45219
0,40742
0,41761
0,01179
0,08949
0,01667
0,10567
0,06499
0,03639
0,22055
0,09745
0,01074
0,11315
0,08765
0,03109
0,04477
0,01019
0,11319
0,07587
0,15116
0,16468
0,26443
0,28051
0,33018
0,19009
0,18118
0,29402
0,24998
0,17536
0,22148
0,18831
0,15901
0,03733
0,07529
0,01352
0,09975
0,01607
0,04967
0,14009
0,00891
0,11284
0,04404
0,07463
0,04612
0,03316
0,02930
0,14545
0,12803
0,24485
0,26631
0,41124
0,47227
0,53137
0,27288
0,34469
0,40773
0,46799
0,51411
0,50351
0,44884
0,44686
Alto
Alto
Alto
Alto
Muy Alto
Muy Alto
Muy Alto
Alto
Muy Alto
Muy Alto
Muy Alto
Muy Alto
Muy Alto
Muy Alto
Muy Alto
Tabla 18. Mediciones de Conductividad y ESDD en el 2013
Lo anterior demuestra que este periodo fue crítico debido a que semanalmente
se llegaba a zonas de riesgo, como lo muestra la Tabla 19, donde se determina
en términos de ESDD que al llegar a los 0.41 mg/cm 2 a una tensión de 220KV
hay flameo y alta probabilidad de falla. La tendencia de estos datos son a la
alza y solo bajan cuando se realiza el lavado, también se percibe mayores
depósitos en la parte inferior, lo que se debe a que al lavar la geometría del
aislador impide una mayor eficiencia en el lavado en la parte inferior, lo que
genera mayor acumulación de contaminantes.
126
Tabla 19. Depósitos contaminantes causantes de flámeos a 220KV, en términos
de ESDD, NSDD, e Iones Químicos de la Polución 45
Como muestra Tabla 19, y Tabla 18, Mediciones de Conductividad y ESDD en
el 2013, los valores de la Figura 55. Gráfica de ESDD del 2013, reflejan puntos
tan altos como los del 19 de marzo del 2013 son los que clasifican a esta zona
según la norma IEC60071-2 con un nivel de contaminación muy alto.
ESDD Durante 2 Periodos de Lavado
ESDD Inferior
ESDD Superior
Media Geométrica ESDD(mg/cm2)
0,600
0,500
mg/cm2
0,400
0,300
0,200
0,100
0,000
Fechas de las Medidas
Figura 55. Gráfica de ESDD del 2013
45
Tomado de: Masoud Farzaneh,William A. Chisholm. Insulators for Icing and Polluted Environments y
Looms
127
Durante el segundo periodo, el año 2014, se realizó el mismo procedimiento,
pero con los trabajos de la ampliación de la vía circunvalar finalizados, además
se decidió tomar 2 muestras por día, una en la mañana y otra en la tarde, para
ver la tasa diaria de deposición en la zona, igualmente se realizó este trabajo
durante 2 periodos de lavado. Los valores encontrados se hallan en la Tabla
20, Tabla 21 y Tabla 22:
Fecha de
Hora
muestras
σ (uS/cm)
11/03/14
12/03/14
13/03/14
14/03/14
15/03/14
17/03/14
09:00
16:00
09:45
15:50
10:00
16:20
09:55
16:00
09:30
10:20
16:15
24,7
16,2
39,7
25,4
49,5
35,3
65,8
50,5
98,2
140,2
78,1
SUPERIOR
ESDD
Δ ESDD
σ (uS/cm)
(mg/cm2) (mg/cm2)
0,0068043
22,1
0,0071054 0,0003011
17,6
0,0118613 0,0047560
35,6
0,0133938 0,0015325
32,5
0,0151189 0,0017251
49,8
0,0173910 0,0022721
36,4
0,0026853
0,0200763
84,6
0,0267037 0,0066274
57,3
0,0045729
0,0312766
85,4
0,0429984 0,0117218
76,4
0,0034278
0,0395706
74,3
INFERIOR
ESDD
Δ ESDD
(mg/cm2) (mg/cm2)
0,0059202
0,0078611 0,0019409
0,0107588 0,0028977
0,0168355 0,0060768
0,0151824 0,0016531
0,0177014 0,0025190
0,0256256 0,0079242
0,0304986 0,0048730
0,0268777 0,0036210
0,0223623 0,0045154
0,0378611 0,0154988
Media
Geométrica
ESDD
Nivel de
contaminación
según IEC60071-2
0,009019266
0,010596345
0,0160138
0,0215134
0,0214263
0,0248151
0,0325535
0,0405371
0,0412387
0,0484658
0,0547658
Muy Leve
Muy Leve
Muy Leve
Muy Leve
Muy Leve
Muy Leve
Leve
Leve
Leve
Leve
Leve
Tabla 20. Mediciones de Conductividad y ESDD, parte superior e inferior del
aislador, en el 2014- 1 periodo
Las muestras se tomaron 1 en la mañana y otra en la tarde del mismo día, con
el aislador limpio por el mismo método de lavado utilizado en los demás
aisladores de la subestación, se puede observar durante el primer periodo de
lavado una ESDD de calificación muy leve y leve lo cual muestra una gran
diferencia con los datos del 2013. Para ventaja de la investigación los
administradores de la subestación deciden lavar en 2 semanas, lo cual arroja
los datos de la Tabla 21, en ella se observa mayor crecimiento del índice de
contaminación a Alto, sin llegar a valores críticos como en el 2013, por lo que
128
infiere que realizar el lavado a 2 semanas es más adecuado que cada 1
semana.
Fecha de
muestras
18/03/14
19/03/14
20/03/14
21/03/14
22/03/14
25/03/14
26/03/14
27/03/14
28/03/14
29/03/14
31/03/14
Hora
11:00
16:30
09:40
16:00
10:05
16:30
10:00
16:23
09:15
09:00
16:27
09:20
16:40
10:00
16:45
09:30
16:15
09:02
08:55
16:05
σ (uS/cm)
43,2
32,6
62,3
48,4
88,3
50,9
104,4
98,2
176,2
216
158,4
304,2
229
358
254,9
480
301,2
568,1
498,2
412,2
SUPERIOR
ESDD
Δ ESDD
σ (uS/cm)
(mg/cm2) (mg/cm2)
0,0124202 0,0271504
22,2
0,0157558 0,0033356
28,8
0,0026458
0,0184016
54,5
0,0241665 0,0057650
38,6
0,0287397 0,0045732
72,9
0,0276881 0,0010516
43,3
0,0331315 0,0054434
102,2
0,0532296 0,0200981
120,7
0,0580426 0,0048130
124,1
0,0714256 0,0133830
148,9
0,0916387 0,0202131
126
0,0965075 0,0048688
193,9
0,1261256 0,0296181
120
0,1145002 0,0116254
243
0,1415903 0,0270901
151,8
0,1623534 0,0207631
190
0,1732266 0,0108732
210
0,1928309 0,0196043
327
0,1740684 0,0187625
382,3
0,2484731 0,0744047
308
INFERIOR
ESDD
Δ ESDD
(mg/cm2)
(mg/cm2)
0,0064837
0,0313773
0,0138648
0,0073810
0,0019453
0,0158101
0,0029356
0,0187457
0,0048927
0,0236384
0,0003128
0,0233256
0,0087853
0,0321109
0,0338424
0,0659533
0,0244952
0,0414581
0,0068057
0,0482638
0,0230784
0,0713422
0,0106400
0,0607022
0,0031462
0,0638484
0,0140874
0,0779357
0,0042496
0,0821853
0,0211824
0,0610029
0,0560320
0,1170350
0,0086389
0,1083961
0,0239577
0,1323538
0,0530648
0,1854185
Media
Geométrica
ESDD
0,0140107
0,0209875
0,0242606
0,0305847
0,0372122
0,0362038
0,0461390
0,0847539
0,0713282
0,0862033
0,1161351
0,1140108
0,1413658
0,1385073
0,1637139
0,1734358
0,2090566
0,2212091
0,2186717
0,3100305
Nivel de
contaminación
según IEC60071-2
Muy Leve
Muy Leve
Muy Leve
Leve
Leve
Leve
Leve
Mediano
Mediano
Mediano
Alto
Alto
Alto
Alto
Alto
Alto
Alto
Alto
Alto
Muy Alto
Tabla 21. Mediciones de Conductividad y ESDD, parte superior e inferior del
aislador, en el 2014- 2 periodo
Fecha de
muestras
01/04/14
02/04/14
03/04/14
Hora
11:00
16:45
09:21
16:15
09:00
16:01
σ (uS/cm)
40,5
37,3
67,3
57,5
65,2
45,2
SUPERIOR
ESDD
Δ ESDD
σ (uS/cm)
(mg/cm2)
(mg/cm2)
0,0123193 0,2361538
38,1
0,0186822 0,0063629
40,3
0,0205630 0,0018808
50,2
0,0304042 0,0098412
31,7
0,0203359 0,0100684
60,4
0,0235399 0,0032041
40
INFERIOR
ESDD
Δ ESDD
(mg/cm2)
(mg/cm2)
0,0115025
0,1739161
0,0208416
0,0093391
0,0057706
0,0150710
0,0008170
0,0158880
0,0028162
0,0187042
0,0018740
0,0205782
Media
Geométrica
ESDD
0,0168544
0,0279892
0,0254945
0,0343052
0,0276296
0,0312664
Nivel de
contaminación
según IEC60071-2
Muy Leve
Muy Leve
Muy Leve
Leve
Muy Leve
Leve
Tabla 22. Mediciones de Conductividad y ESDD, parte superior e inferior del
aislador, en el 2014- 3 periodo
129
Niveles de ESDD durante 2 periodos de Lavado
ESDD Superior
ESDD Inferior
Media Geométrica ESDD
0,35
0,3
ESDD (mg/cm2)
0,25
0,2
0,15
0,1
0,05
0
Fehca y Hora de la Medida
Figura 56. Gráfica de ESDD del 2014
Al igual que el año 2013 se puede observar una tendencia a subir mientras
transcurren los días, hasta llegar al día del lavado donde baja y nuevamente al
transcurrir la semana vuelve a subir, también se logar observar que los valores
de ESDD son más altos en las mañanas, y esto se debe al factor viento.
Durante el estudio se registraron velocidades de viento elevadas en las tardes
y noches, en comparación con las mañanas, esto ocasiona una mayor tasa de
deposición durante estos periodos, por ello en las tardes se registran valores
130
8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0,000
vel_viento m/s
6,000
7,000
5,000
6,000
2,000
1,000
vel_viento m/s
3,000
12:00:00 a.m.
12:56:00 a.m.
01:52:00 a.m.
02:48:00 a.m.
03:44:00 a.m.
04:40:00 a.m.
05:36:00 a.m.
06:32:00 a.m.
07:28:00 a.m.
08:24:00 a.m.
09:20:00 a.m.
10:16:00 a.m.
11:12:00 a.m.
12:08:00 p.m.
01:04:00 p.m.
02:00:00 p.m.
02:56:00 p.m.
03:52:00 p.m.
04:48:00 p.m.
05:44:00 p.m.
06:40:00 p.m.
07:36:00 p.m.
08:32:00 p.m.
09:28:00 p.m.
10:24:00 p.m.
11:20:00 p.m.
12:00:00 a.m.
12:50:00 a.m.
01:40:00 a.m.
02:30:00 a.m.
03:20:00 a.m.
04:10:00 a.m.
05:00:00 a.m.
05:50:00 a.m.
06:40:00 a.m.
07:30:00 a.m.
08:20:00 a.m.
09:10:00 a.m.
10:00:00 a.m.
10:50:00 a.m.
11:40:00 a.m.
12:30:00 p.m.
01:20:00 p.m.
02:10:00 p.m.
03:00:00 p.m.
03:50:00 p.m.
04:40:00 p.m.
05:30:00 p.m.
06:20:00 p.m.
07:10:00 p.m.
08:00:00 p.m.
08:50:00 p.m.
09:40:00 p.m.
10:30:00 p.m.
11:20:00 p.m.
vel_viento m/s
4,000
12:00:00 a.m.
12:56:00 a.m.
01:52:00 a.m.
02:48:00 a.m.
03:44:00 a.m.
04:40:00 a.m.
05:36:00 a.m.
06:32:00 a.m.
07:28:00 a.m.
08:24:00 a.m.
09:20:00 a.m.
10:16:00 a.m.
11:12:00 a.m.
12:08:00 p.m.
01:04:00 p.m.
02:00:00 p.m.
02:56:00 p.m.
03:52:00 p.m.
04:48:00 p.m.
05:44:00 p.m.
06:40:00 p.m.
07:36:00 p.m.
08:32:00 p.m.
09:28:00 p.m.
10:24:00 p.m.
11:20:00 p.m.
12:00:00 a.m.
12:50:00 a.m.
01:40:00 a.m.
02:30:00 a.m.
03:20:00 a.m.
04:10:00 a.m.
05:00:00 a.m.
05:50:00 a.m.
06:40:00 a.m.
07:30:00 a.m.
08:20:00 a.m.
09:10:00 a.m.
10:00:00 a.m.
10:50:00 a.m.
11:40:00 a.m.
12:30:00 p.m.
01:20:00 p.m.
02:10:00 p.m.
03:00:00 p.m.
03:50:00 p.m.
04:40:00 p.m.
05:30:00 p.m.
06:20:00 p.m.
07:10:00 p.m.
08:00:00 p.m.
08:50:00 p.m.
09:40:00 p.m.
10:30:00 p.m.
11:20:00 p.m.
vel_viento m/s
de ESDD bajos, pues la tasas de deposición por el viento es menor por la
mencionada baja en la velocidad ver Figura 57.
Vel_Viento 12 Marzo 2014
Vel_Viento 13 Marzo 2014
0,000
Vel_Viento 19 Marzo 2014
131
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0,000
6,000
Vel_Viento 23 Marzo 2014
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0,000
Figura 57. Velocidades del viento durante algunos días de estudio del 2014
Sin embargo a pesar de todo, el año 2014 no presentó valores tan críticos
como el 2013, donde se alcanzan valores de ESDD de 0.5 mg/cm 2,
confirmando que las condiciones externas juegan un papel importante en el
desempeño de la contaminación.
Examinado el comportamiento de la contaminación, se comprobó que la
contaminación tiene una tendencia a subir durante los periodos de trabajo de la
subestación, además que la tasa deposición de
dependientes de la velocidad y dirección del viento.
los contaminantes son
9.4 Relación entre contaminación y sonido en aisladores
Cumpliendo el primer objetivo de este trabajo, se compró que las que las
emisiones acústicas están relacionadas con la contaminación, parámetro
anteriormente descrito. Siendo la ESDD en mg/cm 2 la medida estándar de la
contaminación, es correcto relacionarla con las Emisiones acústicas de los
aisladores, sin embargo para sacar conclusiones sobre relación entre dos
variables es necesario gran cantidad de datos, por lo que la ESDD no se acoge
a este procedimiento ya que son pocas medias, una o dos diaria. No obstante
se conoce que la relación entre la ESDD y la corriente de fuga es casi lineal,
por lo que realizar una relación entre la corriente de fuga y las emisiones de
sonido en el aislador tiene veracidad. [7]
Para determinar la relación entre la contaminación en los aisladores,
representada por la corriente de fuga, y las emisiones acústicas se recurrió a la
estadística. Primero, los datos obtenidos durante el estudio son normalizados,
el objetivo de la normalización es identificar y eliminar variaciones atípicas
provocadas por agentes ajenos a la medida, por ejemplo un avión que circula
por el área:
( 10 )
Donde Z es el valor normalizado, X es el dato medido, µ la media del grupo de
datos y σ la desviación estándar. Para el procedimiento se recurre al software
Microsoft Excel, en él se ejecuta el comando normalización, este devuelve un
132
valor normalizado de una distribución caracterizada por los argumentos media
y desviación estándar. Si el valor se halla fuera de 3 la desviación estándar el
valor es eliminado.
Con la normalización de datos de corriente de fuga y emisiones acústicas
hecha, se realizó un diagrama de dispersión y un análisis de regresión, ya que
son técnicas estadísticas utilizadas para modelar e investigar la relación entre
dos o más variables. Primero se realiza un diagrama de dispersión de los datos
en el 2013, en una gráfica de corriente de fuga contra las emisiones acústicas,
si los puntos graficados se encuentran dispersos aleatoriamente alrededor de
una línea recta, hay claros indicios de que existe una relación entre ambas
variables. Este procedimiento y los resultados se encuentran en la Figura 58.
[54]
EA_Prom
Lineal (EA_Prom)
65,00
60,00
EA_A
55,00
50,00
45,00
40,00
35,00
0,250
0,300
0,350
0,400
0,450
0,500
0,550
0,600
0,650
I_fuga
Figura 58. Diagrama de dispersión Emisiones acústicas vs corriente de fuga
133
Como se observa en la Figura 58 hay indicios de linealidad, pues los puntos
graficados tienden a subir alrededor de una línea recta, sin embargo para dar
mayor sustento a la relación de ambas variables, sonido de aisladores y
corriente, se realizó una regresión lineal la cual es un modelo con la forma de
la ecuación:
( 11 )
Un aspecto importante al evaluar el ajuste de un modelo lineal (Regresión) es
la prueba de hipótesis estadística acerca de los parámetros del modelo y la
creación de intervalos de confianza. La prueba estadística se realiza en base a
las pruebas t de Student n-2 grados de libertad, la cual presenta dos hipótesis:
Ho: La hipótesis nula es; B1=0, H1: La hipótesis alterna; B1≠0
Siendo B1 el coeficiente del modelo de regresión o pendiente de la curva
Estas hipótesis están relacionadas con la significación de la regresión, no
poder rechazar Ho con B1: 0 es equivalente a concluir que no hay relación
lineal entre X y Y, es decir corriente de fuga y sonido, alternativamente si se
rechaza, implica que el modelo lineal es el adecuado, lo que implica que hay
relación lineal entre las variables. [55]
Este procedimiento se efectúa en el software Microsoft Excel, el cual arroja los
siguientes resultados:
134
ANÁLISIS DE VARIANZA
Estadísticos
Grados de
libertad
Suma de
cuadrados
Promedio de
los cuadrados
F
Valor crítico
de F
Regresión
1
0,2794421
0,2794421
122,422567
2,1513E-24
Residuos
328
0,7486936
0,0022826
Total
329
1,0281357
Tabla 23. Análisis de Varianza de corriente de fuga Vs Emisiones Acústicas
Estadísticos Coeficientes
Error
típico
Estadístico
Probabilidad
t
Intercepción
-0,2409
0,0630
-3,8216
Emisiones
Acústicas
0,0126
0,0011
11,0645
Inferior
95%
Superior
95%
Inferior
95,0%
Superior
95,0%
0,0002
-0,3649
-0,1169
-0,3649
-0,1169
0,0000
0,0104
0,0148
0,0104
0,0148
Tabla 24. Prueba de Hipótesis del modelo Lineal
Según este análisis, ver Tabla 24, la hipótesis nula Ho es rechazada, para
cualquier nivel de significancia según el valor de probabilidad obtenido, lo que
demuestra que la relación entre la corriente de fuga y las emisiones acústicas
de aisladores contaminados es lineal. Sin embargo, para los modelos de
regresión lineal se hace necesario la comprobación de ciertos supuestos, como
la distribución normal de los datos, linealidad, entre otros, por lo que se hace la
salvedad que el análisis de varianza y la prueba de hipótesis solo se hizo para
probar la linealidad de las variables en cuestión no para crear y utilizar el
modelo de regresión.
135
9.5 Correlación entre las Medidas de Emisiones Acústicas (EA), Corriente
de Fuga, Variables Climáticas y Variables Eléctricas de la
Subestación
Al observar las gráficas de las emisiones acústicas y la humedad, Figura 49 y
Figura 59, se percibe un movimiento cíclico con comportamiento muy similar, lo
que arroja indicios que otras variables pueden estar involucradas.
EA_dBA Recopilado 1 periodo de Lavado
70,00
dB Recopilado
Emisiones Acusticas en dB_A
65,00
60,00
55,00
50,00
45,00
40,00
35,00
9 12151821 0 3 6 9 12151821 0 3 6 9 12151821 0 3 6 9 12151821 0 3 6 9 12151821 0 3 6 9 12151821 0 3 6 9 12151821
Horas a la Semana
Figura 59. Emisiones acústicas en un periodo de lavado
Para determinar la posible intrusión de otras variables en este proceso, como
las variables atmosféricas y eléctricas de la subestación, se procedió a realizar
en análisis multi-variado, más específicamente una correlación multivariada.
Para este procedimiento se recurrió al software Statgraphics Centurión,
136
software especializado en análisis estadístico, en él se pueden manejar dos
clases de correlación, los métodos de correlación de Pearson y Spearman,
estas son técnicas bivariadas que se emplean en el campo multivariado, que
permiten establecer similaridades o disimilaridades entre las variables e
individuos representados en dimensiones de menor valor, esto gracias a que la
correlación solo mide la fuerza de una relación lineal entre dos variables. [56]
Las correlaciones arrojan valores entre 1 y -1, entre más el valor de la
correlación se acerque a 1 o -1 más fuerte será la asociación. Si el valor es
cercano a 1 la correlación es positiva, es decir, son directamente
proporcionales y -1, negativa, inversamente proporcional, los valores de
correlación cercanos a 0 indican una relación lineal muy débil. [57]
La técnica de Pearson requiere que las dos variables hayan sido medidas
hasta un nivel cuantitativo continuo y que la distribución de los grupos de datos
sea semejante a la curva normal46, por lo que si los datos no cumplen estos
requerimientos el resultado no tendrá sustento estadístico, por otra parte la
Correlación por Rangos de Spearman, no se requiere cumplir estos
supuestos pues es una prueba no paramétrica, pero posee la desventaja de
tener una tasa de eficiencia menor, esto se debe a que al trabajar con los
rangos de las variables hay perdida de información, sin embargo se
recomienda usarla para cuando el nivel de medición de ambas variables es
ordinal.[58]
46
JESUS REYNAGA OBREGÓN,
distribuidas
como
la
Prueba de asociación de 2 variables cuantitativas continúas
curva
normal.
Tomado
de:
http://www.facmed.unam.mx/deptos/salud/censenanza/planunico/spii/antologia/28_1.pdf
137
Siendo un método simple la Correlación por Rangos de Spearman, fue
aplicada a los datos del 2014 y gracias a que se poseen más de 1000
muestras, se evita la perdida información y disminución en su eficiencia. Este
suministró un resultado satisfactorio y en la cual se muestra en la Tabla 25:
Emisiones Corriente
Velocidad Dirección
Temperatura Humedad
Acústicas
Fuga
de Viento
Viento
Emisiones
Acústicas
Corriente
Fuga
0,794
0,794
Presión Radiacion Densidad
Atm
Solar
Aire
-0,667
0,520
0,192
0,111
-0,109
-0,615
0,712
-0,836
0,681
0,060
0,152
-0,153
-0,757
0,822
-0,773
0,074
-0,254
0,073
0,837
-0,933
-0,411
0,054
-0,090
-0,866
0,757
-0,089
-0,077
0,193
0,014
0,457
-0,028
0,183
0,163
0,009
Temperatura
-0,667
-0,836
Humedad
0,520
0,681
-0,773
0,192
0,060
0,074
-0,411
0,111
0,152
-0,254
0,054
-0,089
-0,109
-0,153
0,073
-0,090
-0,077
0,457
-0,615
-0,757
0,837
-0,866
0,193
-0,028
0,163
0,712
0,822
-0,933
0,757
0,014
0,183
0,009
Velocidad de
Viento
Dirección
Viento
Presión Atm
Radiacion
Solar
Densidad
Aire
-0,840
-0,840
Tabla 25. Correlación de Spearman entre las Variables Ambientales, I fuga y
E.A
De la correlación se puede concluir que existe una alta relación ente la
humedad y la corriente de fuga, hecho ya conocido, por lo que es de esperase
que los cambios de humedad se vean representados en cambios en el
aislamiento y por ende de las corrientes de fuga, otro punto importante,
cumpliendo con el primer objetivo de esta investigación, es la alta
correlación ente las emisiones acústicas y la corriente de fuga, por lo cual se
138
puede concluir que las emisiones acústicas son un buen indicador de
contaminación en la subestación.
Aplicando el mismo procedimiento para investigar qué factores manipulados en
la subestación podrían estar influenciando en los datos, más exactamente las
Emisiones Acústicas, se realizó una correlación entre la curva de demanda de
la línea y los datos obtenidos, esto para los dos periodos de investigación en el
2013 y 2014.
Los resultados de Correlación por Rangos de Spearman se muestra en la
Tabla 26 y Tabla 27, durante el periodo del 2013 se observa que la tensión en
la línea y las emisiones acústicas poseen una relación lineal muy leve, al igual
que la potencia activa con las emisiones acústicas, aunque esta sea negativa.
Las demás variables eléctricas como la corriente de línea la potencia reactiva y
aparente no poseen relación con las emisiones acústicas, por lo anterior se
puede decir que no hay influencia de estas variables sobre las emisiones
acústicas producidas por aisladores contaminados.
Respecto al 2014, se realiza el mismo procedimiento y se obtienen
los
resultados de la Tabla 26, al igual que el 2013, no hay relación fuerte entre las
variables de la subestación y las emisiones acústicas de los aisladores.
139
Correlación Ordinal de Spearman Sub NB vs EA 2013
I [A]
I [A]
P [MW]
Q [MVAR]
S[MVA]
U [KV]
EA_dBA
-0,7346
0,6415
0,9911
-0,4764
0,0108
-0,4833
-0,7394
0,1948
-0,172
0,6471
-0,5116
-0,0913
-0,4721
0,0139
P [MW]
-0,7346
Q [MVAR]
0,6415
-0,4833
S[MVA]
0,9911
-0,7394
0,6471
U [KV]
-0,4764
0,1948
-0,5116
-0,4721
EA_dBA
0,0108
-0,172
-0,0913
0,0139
0,1423
0,1423
Tabla 26. Resultados de correlación de Spearman entre Variables de la
Subestación, I fuga y E.A, 2013
Correlación Ordinal de Spearman Sub NB vs EA 2014
I Fuga (mA)
I Fuga (mA)
EA (dB_A)
P [MW]
Q [MVAR]
V [KV]
0,6717
-0,0545
-0,163
0,1178
0,0622
-0,0166
-0,209
0,0256
-0,0099
-0,497
0,085
-0,9246
-0,0725
0,6365
EA (dB_A)
0,6717
P [MW]
-0,0545
-0,0166
Q [MVAR]
-0,163
-0,209
-0,497
V [KV]
0,1178
0,0256
0,085
-0,0725
I [A]
0,0622
-0,0099
-0,9246
0,6365
I [A]
-0,1433
-0,1433
Tabla 27. Resultados de correlación de Spearman entre Variables de la
Subestación, I fuga y E.A, 2014
Retomando la correlación realizada sobre variables ambientales, corriente de
fuga y Emisiones Acústicas, Tabla 25, se aclara que no es conveniente
equiparar correlación con dependencia causal, ya que es posible que haya una
alta correlación entre dos acontecimientos y que sin embargo, no exista entre
ellos relación de causa o efecto; por ejemplo cuando dos acontecimientos
tienen alguna causa común, pueden resultar altamente asociados y no son el
uno causa del otro. La relación causa y efecto es posible definirla sólo a través
de la comprensión de la relación natural que exista entre las variables y esto no
debe manifestarse sólo por la existencia de una fuerte asociación.[59]
140
De tal manera que la alta relación entre las emisiones acústicas y la humedad
se presentes, originado por la variación del aislamiento por el cambio en la
humedad, como se muestra en la Figura 53, ocasionando la corriente de fuga;
siendo la corriente que pasa por el aislador la causante de la vibración y
descargas parciales originado este sonido. En el caso de la temperatura y la
radiación solar con las emisiones de sonido, no tiene relación alguna aunque la
correlación las muestra, pues como ya se explicó son inversas a la humedad
parámetro principal del fenómeno de cambio del nivel de aislamiento.
141
10. Caracterización de las Emisiones acústicas y la contaminación
Teniendo en cuenta el anterior procedimiento, se realizó un análisis estadístico
de las emisiones acústicas, determinando su comportamiento en el tiempo y
como este es afectado por la humedad.
10.1 Comportamiento del nivel de sonido
Los niveles de sonido en el estudio presentan una tendencia a subir o
aumentar, debido a la acumulación de partículas contaminantes en el aislador,
mostrado en la Figura 55 y Figura 56, Gráficas de ESDD del 2014 y 2013, el
comportamiento del sonido en la subestación en alza se observa en la Figura
60, donde:
La Tendencia lineal cada hora es igual:
54,5974 + 0,0528083 t
( 12 )
Y la Tendencia lineal por minuto es igual:
54,4189 + 0,000319506 t
Donde t es el tiempo que transcurre en el periodo de lavado.
142
( 13 )
EA_A-Abril del 2013
85
dB
Lineal (dB)
Emisiones Acusticas en dB_A
75
65
y = 0,000x + 54,69
R² = 0,188
55
45
35
09:13:47 a.m.
01:07:00 p.m.
05:00:13 p.m.
08:53:27 p.m.
12:46:46 a.m.
04:40:00 a.m.
08:33:13 a.m.
12:26:26 p.m.
04:19:40 p.m.
08:12:53 p.m.
12:06:13 a.m.
03:59:26 a.m.
07:52:39 a.m.
11:45:53 a.m.
03:39:06 p.m.
07:32:19 p.m.
11:25:33 p.m.
03:18:52 a.m.
07:12:06 a.m.
11:05:19 a.m.
02:58:32 p.m.
06:51:46 p.m.
10:44:59 p.m.
02:38:19 a.m.
06:31:32 a.m.
10:24:46 a.m.
02:17:59 p.m.
06:11:12 p.m.
10:04:26 p.m.
01:57:45 a.m.
05:50:58 a.m.
09:44:12 a.m.
01:37:25 p.m.
05:30:39 p.m.
09:23:52 p.m.
01:17:12 a.m.
05:10:25 a.m.
09:03:38 a.m.
12:56:52 p.m.
04:50:05 p.m.
08:43:18 p.m.
25
Figura 60. Emisiones acústicas con tendencia a subir
Sin embargo al presentarse un lavado de los aisladores la tendencia a subir
desaparece, generado un descenso, esto se debe a que aunque se remueve la
suciedad la humedad del lavado demora un laxo de tiempo en desaparecer lo
que genera que el cambio no sea tan rápido, sin embargo la disminución se
detiene y vuelve a subir por la contante acumulación de partículas conductoras.
En la Figura 61 se muestra la tendencia a bajar después de un día de lavado
para posteriormente volver a subir y repetir el ciclo.
143
EA_A_Marzo 16-21_Lavado 18
70,00
65,00
60,00
55,00
50,00
45,00
40,00
35,00
30,00
11:34:15 a.m.
02:45:31 p.m.
06:19:13 p.m.
10:03:10 p.m.
01:46:46 a.m.
05:30:46 a.m.
09:14:46 a.m.
12:58:40 p.m.
04:42:35 p.m.
08:26:29 p.m.
12:09:59 a.m.
03:53:54 a.m.
07:37:49 a.m.
11:01:06 a.m.
02:07:46 p.m.
05:14:26 p.m.
08:21:06 p.m.
11:27:46 p.m.
11:58:46 a.m.
03:05:26 p.m.
06:12:06 p.m.
09:18:46 p.m.
12:38:19 a.m.
03:44:57 a.m.
06:51:34 a.m.
09:59:33 a.m.
01:09:02 p.m.
04:18:31 p.m.
07:27:59 p.m.
10:37:27 p.m.
01:46:36 a.m.
04:56:04 a.m.
08:05:33 a.m.
11:15:22 a.m.
02:24:51 p.m.
05:34:20 p.m.
08:43:48 p.m.
11:53:17 p.m.
03:02:25 a.m.
Emisiones Acusticas en dB_A
75,00
Figura 61. Emisiones acústicas con tendencia a la baja
10.2 Categorización de contaminación mediante sonido
Como punto relevante de esta investigación y gracias a la caracterización o
descripción del sonido como función de la contaminación, se desea crear
categorías de sonido que ayuden a detectar los niveles más críticos de la
contaminación. Para ello se realizaron estadísticas descriptivas de los valores
de los días de estudio del sonido, que sumado a la información brindada por
medio de las correlaciones, se tiene en cuenta la variable climática humedad,
con el fin de categorizar los niveles de contaminación solo con la recepción del
sonido.
Al superponer los días de estudio se observó una media de altos grados de
humedad, en horas de 5:30 pm
hasta las 7:30 am del día siguiente;
Comportamiento que paralelamente describió el sonido, manteniendo un
promedio a las mismas horas. Al presentarse la madrugada, en horas de 7:30
144
am, los niveles de humedad bajan igual que el sonido. Hecho que se repite
diariamente durante los periodos de sequía examinados.
Por el análisis realizado, se designaron dos periodos en función de los grados
de humedad, el primero de humedades altas y el segundo de humedades
bajas, y sus estadísticos se presentan en las Tabla 28, Tabla 29, Tabla 33y
Tabla 34.
Estadísticos
ESDD
MINIMO
MAXIMO
Promedio
Desv. Est
Estadísticos
MINIMO
MAXIMO
Promedio
Desv. Est
13
Alto
Sound Level Preasure del 13 - 22 Marzo - 2013
Horas con humedades Altas [En Promedio72%] - de 5:30 pm Día anterior a 7:30 am del Día
Días de Estudio
14
15
19
20
21
22
Alto
Alto
Muy Alto
Muy Alto
Muy Alto
Muy Alto
47,25
59,37
57,77
60,37
58,6
55,73
65,97
66,73
69
66,03
48,43
61,77
63,87
62,54
60,58
0,52
1,29
1,72
0,6
0,72
Horas con humedades Bajas [En Promedio 52%] - de 7:30 am a 5:30 pm del Día
Días de Estudio
13
14
15
19
20
21
22
45,75
40,8
50,27
50,4
49,97
49,2
70,07
58,9
72,6
66,93
65
64,2
55,26
44,35
57,04
54,66
53,29
55,07
2,83
2,15
4,5
2,58
2,91
3,98
MINIMO
MAXIMO
Promedio
47,25
69
59,437074
MINIMO
MAXIMO
Promedio
40,8
72,6
53,28
Tabla 28. Estadísticas Descriptivas de Sonido del 13 al 22 de marzo del 2013
Además de tener en cuenta la humedad, el sonido también se relacionó con las
medidas de contaminación de ESDD, con el fin de determinar a que equivale el
nivel intensidad del sonido detectado. La humedad es un parámetro importante,
ya que puede hacer variar la intensidad de sonido incluso para un mismo grado
de contaminación en ESDD.
145
Estadísticos
ESDD
MINIMO
MAXIMO
Promedio
Desv. Est
Estadísticos
MINIMO
MAXIMO
Promedio
Desv. Est
Sound Level Preasure del 2 - 9 Abril - 2013
Horas con humedades Altas [En Promedio 80%] - de 5:30 pm Día anterior a 7:30 am del Día
Días de Estudio
2
3
4
5
6
7
8
9
Alto
Alto
Muy Alto
Muy Alto
Muy Alto
Mediano
Mediano
Mediano
53,3
57,4
56,6
57,7
57,8
63,3
55,8
62,9
64,5
66
71,3
70,1
74,3
75,7
59,07
60,63
60,6
61,68
63,84
67,13
65,38
1,5
0,72
1,77
1,53
1,64
0,96
1,32
Horas con humedades Bajas [En Promedio 50%] - de 7:30 am a 5:30 pm del Día
Días de Estudio
2
3
4
5
6
7
8
9
47,7
51,6
48,6
48,1
47,9
50,2
51,3
51,4
64,2
65,5
70,5
65,6
63,8
68,5
75,3
73,6
50,95
54,09
53,02
52,38
53,99
56,79
57,17
54,24
2,34
1,86
2,91
3,14
3,99
4,61
3,89
3,56
MINIMO
MAXIMO
Promedio
53,3
74,3
62,16
MINIMO
MAXIMO
Promedio
47,7
75,3
54,06
Tabla 29. Estadísticas Descriptivas de Sonido del 2 al 9 de Abril del 2013
De las tablas con las estadísticas realizadas para un grado de contaminación
muy alto y divisiones descritas en función de la humedad, se observa que en
promedio los niveles de humedad de las noches y mañanas son relativamente
iguales, categorizado como nivel de humedad alta, por lo que los niveles
acústicos también altos. En inicios de la mañana y tardes se presenta
humedades bajas representados es emisiones acústicas de menor intensidad.
Gracias a la obtención de ESDD de esos días
siguientes categorías y rangos:
146
es posible construir las
Calificativo de contaminación [ESDD]
Muy Alto
Calificativo de contaminación [ESDD]
Mediano / Muy Alto
Horas con humedades Altas - de 5:30
pm Día anterior a 7:30 am del Día
Horas con humedades Altas - de 5:30
pm Día anterior a 7:30 am del Día
Calificativo Acústico para Nivel de
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum [%]
69,0
72
Max
62,19
65
Min
Horas con humedades Bajas - de 7:30
am a 5:30 pm del Día
Calificativo Acústico para Nivel de
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum [%]
54,34
Max
65
49,20
Min
52
Calificativo Acústico para Nivel de
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum [%]
71,30
80
Max
66,18
75
Min
Horas con humedades Bajas - de 7:30
am a 5:30 pm del Día
Calificativo Acústico para Nivel de
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum [%]
53,37
65
Max
52,38
50
Min
Tabla 30. Categorización del Sonido Mediano/ Muy Alto
Calificativo de contaminación [ESDD]
Muy Alto
Calificativo de contaminación [ESDD]
Muy Alto
Calificativo de contaminación
Mediano / Muy Alto
Horas con humedades Altas - de 5:30
pm Día anterior a 7:30 am del Día
Horas con humedades Altas - de 5:30
pm Día anterior a 7:30 am del Día
Horas con humedades Altas pm Día anterior a 7:30 am d
Calificativo Acústico para Nivel de
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum [%]
75,70
Max
80
64,51
Min
75
Horas con humedades Bajas - de 7:30
am a 5:30 pm del Día
Calificativo Acústico para Nivel de
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum [%]
55,55
Max
65
47,90
Min
50
Calificativo Acústico para Nivel de
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum [%]
69,0
72
Max
62,19
65
Min
Horas con humedades Bajas - de 7:30
am a 5:30 pm del Día
Calificativo Acústico para Nivel de
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum [%]
54,34
Max
65
49,20
Min
52
Calificativo Acústico para Ni
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
H
71,30
80
66,18
75
Horas con humedades Bajas
am a 5:30 pm del Día
Calificativo Acústico para Ni
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
H
53,37
65
52,38
50
Tabla 31. Categorización del Sonido Muy Alto (a)
147
Calificativo de contaminación [ESDD]
Muy Alto
Calificativo de contaminación [E
Muy Alto
Horas con humedades Altas - de 5:30
pm Día anterior a 7:30 am del Día
Horas con humedades Altas - d
pm Día anterior a 7:30 am de
Calificativo Acústico para Nivel de
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum [%]
75,70
Max
80
64,51
Min
75
Horas con humedades Bajas - de 7:30
am a 5:30 pm del Día
Calificativo Acústico para Nivel de
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum [%]
55,55
Max
65
47,90
Min
50
Calificativo Acústico para Nive
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hu
69,0
72
62,19
65
Horas con humedades Bajas am a 5:30 pm del Día
Calificativo Acústico para Nive
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hu
54,34
Max
49,20
Min
Tabla 32. Categorización del Sonido Muy Alto (b)
De manera que al realizar una medición Acústica y ubicar dicha medida dentro
de estos rangos según los niveles de humedad puede detectarse su
equivalente de ESDD, nivel de contaminación, en función del sonido.
Para valores de contaminación altos y humedades altas, se están como límites
máximos el valor de 69 dB A y como mínimo un valor de 62 dB A. En otro
periodo de estudio los valores de humedad cambiaron y se ve reflejado en
cambios en el sonido, esto para un grado de contaminación igualmente alto,
presentándose como puntos máximos 75 dB A y mínimos de 64,5 dB A, es
decir a pesar de estar en el mismo nivel de contaminación la humedad puede
cambiar los niveles acústicos en gran medida. Tal hecho no se presentó en las
zonas de baja humedad donde la humedad no varió, de manera que se
categorizo como punto máximo 56 dB A y como mínimo 48 dB A. Sin embargo,
148
los cambios entre niveles de Alto y Muy Alto no son tan perceptibles, por lo que
no hay una diferencia significativa.
Para las categorías de niveles de contaminación baja, se determinó según las
Tabla 33 y Tabla 34, igual que en el 2013 en el 2014 se hizo la misma
categorización, en ella se perciben patrones que concuerdan con los datos del
2013, pero hay otros que no, en general la categorización se hizo posible a
pesar de tener niveles de humedad diferente y tiempos diferentes de estudio.
Sound Level Preasure del 2 - 11 Abril - 2014
Horas con humedades Altas [En Promedio 90%] - de 5:30 pm Día anterior a 7:30 am del Día
Dias de Estudio
Estadisticos
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Mediano Mediano Mediano
ESDD
Muy Leve Muy Leve Muy Leve Leve
Leve
Leve
Leve
MINIMO
56,70
56,10
54,60
53,60
53,80
51,40
52,00
50,50
54,30
55,80
MINIMO 50,5
MAXIMO
65,80
65,50
64,70
65,10
64,50
63,30
65,80
62,00
63,90
66,20 MAXIMO 68,80
Promedio
59,48
58,82
57,90
57,90
58,79
57,36
56,47
56,07
57,62
59,20 Promedio 57,96
Desv. Est
1,23
1,27
1,32
1,39
1,64
1,92
1,76
1,82
1,70
1,61
Horas con humedades Bajas [En Promedio 65%] - de 7:30 am a 5:30 pm del Día
Dias de Estudio
Estadisticos
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
MINIMO
50,90
50,10
49,50
48,40
48,70
48,50
48,70
48,90
50,40
50,80
MAXIMO
64,90
61,30
62,50
64,90
61,90
63,70
61,80
59,20
62,30
65,50
MINIMO 47,7
Promedio
54,62
53,14
53,38
52,36
51,90
50,56
52,21
52,10
53,52
56,03 MAXIMO 70,5
Desv. Est
2,13
1,92
2,31
2,81
2,10
1,38
2,29
1,87
1,82
2,64 Promedio 52,982
Tabla 33. Estadísticas Descriptivas de Sonido del 2 al 11 de Abril del 2014
Estadisticos
21
ESDD
MINIMO
MAXIMO
Promedio
Desv. Est
Estadisticos
MINIMO
MAXIMO
Promedio
Desv. Est
21
55,1
60,4
57,07
0,892
Sound Level Preasure del 21 - 30 Abril - 2014
Horas con humedades Altas [En Promedio 90%] - de 5:30 pm Día anterior a 7:30 am del Día
Dias de Estudio
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Mediano Mediano Mediano Mediano
Alto
Alto
Alto
Alto
Leve
53,50
55,00
53,40
55,10
56,20
55,70
54,60
54,50
49,30
59,00
61,20
59,30
62,10
64,90
60,50
60,00
69,90
56,50
56,89
58,28
56,05
57,85
58,56
57,49
57,55
58,86
51,29
1,009
0,798
1,235
1,048
0,879
0,754
0,946
1,983
0,738
Horas con humedades Bajas [En Promedio 65%] - de 7:30 am a 5:30 pm del Día
Dias de Estudio
22
23
24
25
26
27
28
29
30
48,2
48,8
49,4
50,8
48,9
51,6
50,6
48,9
47,0
64,9
69,4
81,8
63,4
75,7
58,0
59,0
73,7
65,8
52,94
53,09
55,35
54,15
54,00
54,05
52,82
53,03
50,02
2,404
2,360
6,261
1,816
2,326
1,099
1,542
4,013
1,630
MINIMO 49,3
MAXIMO 69,9
Promedio 56,98
MINIMO 47,0
MAXIMO 81,8
Promedio 53,65
Tabla 34. Estadísticas Descriptivas de Sonido del 21 al 30 de Abril del 2014
149
Gracias a que en esta época el ambiente era menos hostil se detectaron
niveles de ESDD muy leves y leves, representados en niveles acústicos bajos
en comparación con los del 2013, dando la herramienta para la categorización
del sonido para estos casos, cabe aclarar que en estas medidas los niveles de
humedad fueron altos por lo que si se presentara otra situación como niveles
de humedad por debajo de los descritos no se podría aplicar dichos
parámetros, sin embargo no tendría caso alarmarse pues esos casos seria con
niveles de humedad bajos y no perjudiciales para el aislamiento del aislador.
Calificativo de contaminación [ESDD]
Muy Leve / Leve
Calificativo de contaminación [ES
Mediano
Horas con humedades Altas - de 5:30
pm Día anterior a 7:30 am del Día
Horas con humedades Altas - de
pm Día anterior a 7:30 am del D
Calificativo Acústico para Nivel de
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum [%]
65,80
Max
90
58,10
Min
80
Calificativo Acústico para Nivel de
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum [%]
52,60
Max
80
48,40
Min
65
Calificativo Acústico para Nivel d
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum
66,20
Max
90
57,63
Min
80
Calificativo Acústico para Nivel d
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum
51,55
Max
80
48,50
Min
65
Tabla 35. Categorización del Sonido según las estadísticas descritas en el
estudio
Calificativo de contaminación [ESDD]
Muy Leve / Leve
Calificativo de contaminación [ESDD]
Mediano
Horas con humedades Altas - de 5:30
pm Día anterior a 7:30 am del Día
Horas con humedades Altas - de 5:30
pm Día anterior a 7:30 am del Día
Calificativo Acústico para Nivel de
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum [%]
65,80
Max
90
58,10
Min
80
Calificativo Acústico para Nivel de
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum [%]
52,60
Max
80
48,40
Min
65
Calificativo Acústico para Nivel de
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum [%]
66,20
Max
90
57,63
Min
80
Calificativo Acústico para Nivel de
Contaminación
EA_dB_A
Nivel
Hum [%]
51,55
Max
80
48,50
Min
65
Tabla 36. Categorización del Sonido según las estadísticas descritas en el
estudio
150
Según la Tabla 35 en una categoría de ESDD Muy Leve y Leve, los niveles
acústicos son altos solapándose con los datos de las Tabla 30, esto por los
grandes niveles de humedad presentados en las horas de baja humedad. En el
caso de las zonas de alta humedad
no se alcanza a cruzar dichas
caracterizaciones, pues los valores bajos de contaminación presentes no son
para tal intensidad. Se vuelve a presentar la ausencia de discriminación de
categoriza cercanas de ESDD, pues para niveles de ESDD leves y Muy leves y
medianos, se perciben valores Acústicos muy similares. Por tal es correcto
decretar 2 Categorías de niveles acústicos 1 representando a las categorías
altos y muy altos de ESDD y 2 representando a los niveles mediano, leve y
muy leve.
Cabe aclarar que la realización de promedios, máximos y mínimos, es forma de
aproximación de datos sobre las variables, a futuro esta clase de datos deben
de ser tratados con mayor rigurosidad estadísticamente hablando, ya que se
utilizó de forma determinística para comprobar el funcionamiento y efectividad,
a futuro deberá ser tratada como variables aleatorias.
151
11. Modelado de Datos
Como se mencionó anteriormente, los métodos de Regresión Lineal Simple
como el método de Regresión Lineal Múltiple, pueden utilizarse para explorar y
cuantificar la relación entre una variable llamada dependiente (Y) y una o más
variables llamadas independientes o predictoras, (X1, X2,…, Xn), pero el fin
último de esta clase de modelos es desarrollar una ecuación lineal con fines
predictivos. Conceptualmente la única diferencia entre las regresiones simple y
múltiple es el número de variables independientes, pero ambas siguen la
misma estructura:
( 14 )
Siendo βO, β1,…, βn, los coeficientes de regresión en el modelo, que indica el
peso relativo de dicha variable en la ecuación, y ε el error del modelo, los
llamados residuos.[57]
Gracias a la que finalidad de la regresión es la predicción del comportamiento
de una variable para un determinado valor de otra, es posible predecir los
niveles de contaminación, representados por la corriente de fuga, a través de
otros variables como el sonido o la interacción de este con las variables
climáticas más influyentes en el fenómeno. De manera que es posible detectar
los momentos más críticos, anticipándose por medio del modelo y así generar
el lavado, lo que hace de esta herramienta de prevención muy útil.
152
11.1 Método Regresión Lineal
Para la realización del modelo se identificaron la variable dependiente y las
variables independientes:
Como primer caso se tomó:
o Variable Dependiente: Corriente de Fuga.
o Variables Independientes: Emisiones Acústicas.
Como segundo caso se tomó:
o Variable Dependiente: Corriente de Fuga.
o Variables Independientes: Emisiones Acústicas y la Humedad.
En el primer caso, solo se tuvo en cuenta el sonido para predecir los niveles
de corriente de fuga, siendo así se realizó un modelo de regresión lineal simple.
Para la construcción del modelo se utilizaron datos de 1 periodo de lavado,
más de 10.000, los cuales se introdujeron en el Software de Análisis
Estadístico Statgraphics Centurion arrojando el siente resultado:
Corriente de Fuga (mA) = -2,31566 + 0,0527524*Sonido (dB A)
Regresión Simple - Corriente de Fuga (mA) vs. Sonido (dB A)
Coeficientes
Estimado
Error
Parámetro Mínimos
Estadístico t Valor-P
Estándar
Cuadrados
Intercepto
-2,316
0,019
-125,047
0
Pendiente
0,053
0,000
158,135
0
Tabla 37. Coeficientes de modelo de regresión lineal simple
153
( 15 )
Análisis de Varianza
Suma de
Cuadrado
Fuente
Gl
Cuadrados
Medio
Modelo
344,0
1,0
344,0
Residuo
177,1
12871,0
0,0
Total (Corr.)
521,1
12872,0
Razón-F
Valor-P
25006,8
0,0
Tabla 38. Análisis de Varianza del modelo de regresión lineal simple
Coeficiente de Correlación
0,812525
R-cuadrada
66,02%
R-cuadrado (ajustado para g.l.)
66,02%
Error estándar del est.
0,117295
Error absoluto medio
0,0883563
Estadístico Durbin-Watson
0,367, (P=0,0)
Auto-correlación de residuos en 0,816337
retraso
Tabla 39. Coeficiente de determinación y Error estándar del modelo
En el segundo caso, el modelo tuvo en cuenta las variables atmosféricas con
más incidencia en la formación de corriente de fuga y sonido, basándonos en
las correlaciones previamente realizadas, ver Tabla 25, donde observó gran
relación con la humedad y la temperatura; cabe aclarar que éstas no son las
únicas variables que tienen una relación alta con la corriente de fuga, pero son
las más habituales y sencillas de medir. En resumen, al igual que el primer
caso se utilizó 1 periodo de lavado, se introdujeron en el Software de Análisis
Estadístico Statgraphics Centurión y se obtuvo el siente resultado:
Regresión Múltiple- Corriente de Fuga (mA) vs. Humedad (%) & Sonido (dB A)
Coeficientes
Estimado
Error
Parámetro
Estadístico t
Mínimos
Estándar
Cuadrados
CONSTANTE -1,5332
0,0102
-150,0760
Humedad (%) 0,0195
0,0001
174,8420
Sonido (dB A) 0,0098
0,0003
37,0976
Valor-P
0
0
0
Tabla 40. Coeficientes de modelo de regresión lineal Múltiple
154
Análisis de Varianza
Suma de
Cuadrado
Fuente
Gl
Razón-F
Cuadrados
Medio
Modelo
462,272
2
231,136
44900,58
Residuo
75,7694
14719
0,00514773
Total (Corr.) 538,041
14721
Valor-P
0
Tabla 41. Análisis de Varianza del modelo de regresión lineal Múltiple
Teniendo en cuenta el valor de R2 del modelo con la inclusión y substracción
de la temperatura, además de la alta correlación entre ella y la humedad,
asimismo evitar caer en problemas de co-linealidad, se decidió excluir esta
variable mejorando el modelo, por consiguiente son la corriente de fuga, el
sonido y la humedad las variables utilizadas para la realización de este modelo
de regresión lineal múltiple.
Corriente de Fuga (mA) = -1,533 + 0,0194*Humedad (%) + 0,00978*Sonido(dB A)
Coeficiente de Correlación
0,8125
R-cuadrada
85,91%
R-cuadrado (ajustado para g.l.)
85,91%
Error estándar del est.
0,07174
Error absoluto medio
0,05614
Estadístico Durbin-Watson
0,0534,(P=0,00)
Auto-correlación de residuos en 0,9731
retraso
Tabla 42. Coeficiente de determinación y Error estándar del modelo
Observando lo valores R2 (R-cuadrada) y los valores estadísticos, se concluye
que el modelo más acto para este caso es el modelo de regresión lineal
múltiple, representado en la ecuación (16), que incluye la corriente de fuga, el
sonido y la humedad. Este será el utilizado para su validación y comprobación.
155
(16)
11.2 Validación del Modelo y Comprobación de los supuestos
Todo modelo estadístico basado en el método de mínimos cuadrados debe
cumplir con una serie de condiciones o supuestos para garantizar la validez del
modelo. El modelo se hace en base un grupo de hipótesis básicas, las cuales
son la Normalidad, Homocedasticidad e Independencia. Si estos supuestos no
se cumplen, las estimaciones de los coeficientes estarán sesgadas y no
tendrán mínima varianza.[56]
La hipótesis de la Homocedasticidad establece que la variabilidad de los
errores aleatorios no va a depender de los valores de la variable independiente,
aunque esto no siempre será cierto.
En el caso de la Normalidad la hipótesis consiste en que la distribución de los
datos y sus perturbaciones aleatorias deben tener distribución normal.
Por su parte la Independencia es la hipótesis que establece que el valor de la
perturbación aleatoria en el caso no va a estar correlacionada con el valor de
la perturbación en el caso
. Es decir, que los residuos
(constituyen una variable aleatoria) deben ser independientes entre sí. [60]
Para la comprobación y validación de estos supuestos se realizó el cálculo de
los llamados errores aleatorios o residuos, que no es más que la diferencia
entre los predictores y sus valores reales,
156
̌ . [61]
El procedimiento se llevó a cabo en el Software de Análisis Estadístico
Statgraphics Centurión en el cual se obtuvo los siguientes resultados.
11.2.1 Normalidad
Para facilitar el procedimiento el software determina los residuos de manera
rápida y confiable, con estos valores se realizaron las pruebas. Con el fin de
validar este supuesto se utilizó un procedimiento gráfico y un descriptivo.
Primero se esbozó un gráfico es el de probabilidad normal, en el cual en el eje
X está representada la probabilidad acumulada de cada residuo tipificado y el
eje Y se presenta la probabilidad acumulada teórica que corresponde a cada
puntuación típica en una curva normal con media 0 y desviación típica 1. Si los
valores de los residuos se distribuyen muy cercanamente sobre toda la
diagonal del gráfico se puede concluir que los residuos provienen de una
distribución normal.
Gráfico de Probabilidad Normal
99,9
99
porcentaje
95
80
50
20
5
1
0,1
-4
-2
0
SRESIDUOS
2
4
Figura 62. Gráfico de probabilidad normal de los residuos
157
También es posible determinar la normalidad mediante una prueba de
hipótesis. La prueba de hipótesis que se efectuó fue la prueba de kolmogorovSmirnov, teniendo como hipótesis nula y alternativa:
La hipótesis nula es Ho: Los residuos se ajustan a una distribución normal.
La hipótesis alterna es H1: Los residuos no se ajustan a una distribución de
probabilidad normal
Pruebas de Bondadde-Ajuste de
Kolmogorov-Smirnov
DMAS
0,041
DMENOS
0,053
DN
0,053
Valor-P
0,000
Tabla 43. Prueba kolmogorov-Smirnov
Mediante el gráfico de probabilidad normal de los residuos estandarizados se
puede observar que en las colas de las gráficas no se ajustan a la recta, ver
Figura 62, por ende se puede decir que los residuales no provienen de una
población con distribución normal. Dicha conclusión se confirma por la prueba
de kolmogorov-Smirnov, que verifica si la muestra corresponde a una
distribución normal. Según la prueba, debido a que el valor-P más pequeño de
las pruebas realizadas es menor a 0,05, se puede rechazar la idea de que los
residuos provienen de una distribución normal con 95% de confianza.
158
11.2.2 Independencia
Verificar el cumplimiento del supuesto de independencia entre residuos es de
vital importancia cuando los datos han sido tomados siguiendo una secuencia
temporal, como en nuestro caso. Para demostrar la Hipótesis de independencia
de los residuos, se grafican los residuales en el tiempo y se verifica que no
haya una tendencia o forma en las gráfica. Este procedimiento se realizó en el
Gráfico de Residuos Estudentizados vs Tiempo de toma de Medida
software estadístico, el cual proporcionó el siguiente gráfico:
Residuos Estudentizados
3,9
1,9
-0,1
-2,1
-4,1
-6,1
0
3
6
9
Tiempo de toma de Medida
12
15
(X 1000,0)
Figura 63. Gráfico de Residuos Estudentizados vs tiempo de toma de muestras
De la Figura 63, se muestra una forma o patrón de onda parecido a una
senoidal, parecido con los datos de humedad y sonido, este patrón anula o
viola el supuesto de independencia.
159
11.2.3 Homocedasticidad
El supuesto de igualdad de varianzas implica que la variación de los residuos
debe ser uniforme en todo rango de valores asociados, esto significa que el
tamaño de los residuos es independiente del tamaño de los pronósticos. Por lo
tanto al realizar el diagrama de dispersión no debería mostrar ninguna pauta de
asociación entre pronósticos y residuos.
Para determinar esto se graficó un diagrama de dispersión de los residuos
contra los datos predichos, estos no deben mostrar ningún patrón; pues si
Gráfico
de violando
Residuos
presenta alguna forma conocida
se estaría
dicho supuesto.
0,3
0,2
residuo
0,1
0
-0,1
-0,2
-0,3
0,22
0,42
0,62
0,82
1,02
predicho Corriente de Fuga (mA)
Figura 64. Diagrama de Dispersión de Residuos vs predichos
En el gráfico anterior, Figura 64, la nube de puntos presenta una tendencia en
u o ecuación cuadrática, no es claro que las varianzas sean homogéneas. Para
160
confirmar la falta de Homocedasticidad se realiza una prueba de hipótesis,
conocida como la prueba de Bartlett.
Esta prueba plantea las siguientes hipótesis:
La hipótesis nula es Ho: Los residuos son homocedasticos.
La hipótesis alterna es H1: Los residuos son heterocedasticos.
Residuos Estudentizados por Humedad (%)
Verificación de Varianza
Test
Valor-P
Prueba de Bartlett
1,1
0,0
Residuos Estudentizados por Sonido (dB A)
Verificación de Varianza
Test
Valor-P
Prueba de Bartlett
1,5
0,0
Tabla 44. Prueba de Bartlett.
Según la Figura 64 y la Tabla 44, se aprecia un tendencia cuadrática de los
residuos, además según la prueba de Bartlett, puesto que el valor-P es menor
que 0,05, existe una diferencia estadísticamente significativa entre las
desviaciones estándar, por lo que se rechaza la hipótesis nula, dando como
conclusión la falta de Homocedasticidad.
12. Solución a la violación de supuestos y nuevo modelo
Debido a que no se cumplieron todos los supuestos, no existe sustento
estadístico para el modelo de regresión múltiple realizado, por lo que se buscó
la manera de adecuar el modelo y los datos de su construcción para el
161
cumplimiento de dichos supuestos. A veces el planteamiento del problema
requiere de transformación de datos, en cuyo caso el modelo sigue
considerado lineal, con tal que sea lineal en los parámetros de transformación;
de esta manera se corrige el modelo y se cumplen los supuestos. [56]
Con el fin de lograr estabilizar la varianza se realiza la transformación de BoxCox, la cual determina un exponente λ la cual modifica el modelo de regresión
hallado anteriormente:
(17)
(18)
El procedimiento se llevó a cabo en el software Estadístico Statgraphics
Centurión, el cual suministró el valor del exponente λ y el modelo corregido:
Transformación Box-Cox aplicada: Potencia (λ) = 0,396132
R-cuadrada
R-cuadrado (ajustado para g.l.)
Error estándar del est.
Error absoluto medio
Estadístico Durbin-Watson
87,49%
87,48%
0,06944
0,05427
1,973
(P=0,05)
0,0134
Auto-correlación de residuos en
retraso
Tabla 45. Coeficiente de determinación y Error estándar del modelo
Optimización del modelo mediante exponente λ Box-Cox:
(19)
Corriente de Fuga Box-Cox (mA)= -1,5572 + 0,01049*Sonido (dBA) + 0,02003*
162
Humedad (%)
Dónde:
Corriente de Fuga Box-Cox(mA)= 1 + (Corriente de Fuga(mA)^0,396-1)/ (0,396*0,538^(20)
0,6038)
Por lo que al despejar la Corriente de Fuga (mA):
Corriente de Fuga (mA) = ((Corriente de Fuga Box-Cox(mA)-1)*(0,396*0,538^(21)
0,6038)+1)^(1/0,3961)
De las ecuaciones (19) y (20), es posible despejar finalmente la corriente de
fuga en función del sonido y la humedad, dando como resultado final:
Corriente de Fuga (mA)= ((-1,5572 + 0,01049*Sonido (dBA) + 0,02003* Humedad
(%)) ((0,396*0,538^-0,6038))-(0,396*0,538^-0,6038)+1)^(1/0,396)
Como expuso con anterioridad, la optimización de Box-Cox determino el valor
λ: 0.396, el cual se incluye en la nueva ecuación de regresión múltiple, la
ecuación (22), está a diferencia de la ecuación (16), posee diferentes
coeficientes de regresión lo que mejoro el valor R-cuadrada, aumentando a
87.49%.
12.1 Comprobación de supuestos para nuevo modelo
Para la comprobación de los supuestos, se realizaron varios procedimientos
estadísticos para mejorar los parámetros que no cumplieron anteriormente.
Como primer paso se procede a una aleatorización los datos obtenidos,
posteriormente, al igual que en el modelo anterior, se sustraen los residuos
163
(22)
Estudentizados con Statgraphics Centurión, los cuales se utilizaran para las
pruebas. Con este procedimiento se mejoró el supuesto de independencia.
Gráfico de SRESIDUOS vs Secuencia
3,8
SRESIDUOS
1,8
-0,2
-2,2
-4,2
0
3
6
9
Secuencia
12
15
(X 1000,0)
Figura 65. Diagrama de Dispersión de Residuos vs secuencia, nuevo modelo
Para la comprobación del supuesto se graficaron los residuales en el tiempo y
se verificó que no haya una tendencia o forma en las gráfica, El gráfico de la
Figura 65 muestra un comportamiento muy diferente al presentado en su
primera etapa, ver Figura 63, y no presenta un patrón definido. Por lo anterior
se cumple el supuesto de independencia.
Respecto al cumplimiento de la normalidad, se consulta más detalladamente
acerca de la prueba, en la cual se conoció que las pruebas de modelado por
regresión lineal simple y múltiple son pruebas robustas que admiten
desviaciones de la curva normal, basándose en esto no es necesario que los
residuos estudientizados se acojan 100% a la curva de normalidad, siendo así
164
en la Figura 66, se puede decir que los residuos de los datos
transformados provienen de una distribución normal.
Gráfico de Probabilidad Normal
99,9
99
porcentaje
95
80
50
20
5
1
0,1
-4,2
-2,2
-0,2
1,8
3,8
SRESIDUOS
Figura 66. Normalidad de los residuos, nuevo modelo
Por último, el cumplimiento de la hipótesis de la homocedasticidad.
Observando las desviaciones de normalidad y la prueba aplicada al primer
modelo, la Prueba de Bartlett, se consultó sobre la misma descubriendo que
esta es sensible a las desviaciones de la normalidad. Es decir, si las muestras
provienen de distribuciones no normales, entonces la prueba de Bartlett puede
simplemente estar probando para no normalidad. La prueba de Levene y la
prueba de Brown-Forsythe son alternativas a la prueba de Bartlett que son
menos sensibles a las desviaciones de la normalidad. [62]
Por lo mencionado anteriormente, se analizó cuál de estas dos pruebas sería la
más adecuada, el test de Levene utiliza en lugar de la media de la mediana; la
165
definición basada en la mediana como la opción que proporciona una buena
robustez frente a muchos tipos de datos que no son normales, manteniendo
una buena potencia estadística. Pero Brown y Forsythe realizaron estudios que
indican que el uso de la media truncada funciona mejor cuando los datos
subyacentes seguían una distribución de Cauchy (una distribución de cola
pesada) (nuestro caso). Por lo anterior el método elegido es el de Brown y
Forsythe. [63]
El método utiliza 2 poblaciones del mismo acontecimiento, en nuestro caso el
periodo de lavado se divide en 2 partes iguales originando las poblaciones de
igual número de datos, n1 y n2, a estos grupos de datos se les calcula la
mediana de los residuos y la diferencia entre cada uno de ellos con la mediana
hallada. Por último se halla el promedio de estas diferencias que se resta
individualmente con su valor original, de esta manera se halla d 1 y d2, para el
valor de s, la varianza, se aplica la suman cuadrados de los valores hallados y
se divide entre la población total menos 2. [64]
Como se muestra en las siguientes formulas:
(23)
√
∑(
∑(
166
(24)
Al hallar el estadístico de Brown y Forsythe, se compara con la probabilidad
de t-Student con 1% de significancia y 99% de confianza. Si el estadístico de
Brown y Forsythe es mayor que el t-Student, se rechaza la idea de que los
datos sean homocedasticos, y no se cumple el supuesto, caso contrario si el
estadístico de Brown y Forsythe es menor al t-Student. [64]
Se rechaza la homocedasticidad si |
|
|
|
Se acepta la homocedasticidad si |
|
|
|
De modo que se realizaron las pruebas dando como resultado:
|
Como |
|
| |
|
|
|
| |
|
| se acepta la hipótesis de la homocedasticidad de los
datos, dando el sustento estadístico que se necesitaba al nuevo modelo,
incluso se logra observar en el gráfico de residuos contra predichos donde no
se observa un patrón.
167
Gráfico de Residuos
Rediduo Estudentizado
5
3
1
-1
-3
-5
0,55
0,65
0,75
0,85
predicho Corriente de Fuga (mA)^0,396
0,95
Figura 67. Residuos contra predichos, nuevo modelo
Después de los análisis estadísticos realizados con anterioridad, se puede
concluir que el modelo último cumple con todos los supuestos y presenta el
mejor funcionamiento, este es el modelo de la ecuación (22):
Corriente de Fuga (mA)= ((-1,5572 + 0,01049*Sonido (dBA) + 0,02003*
Humedad (%)) ((0,396*0,538^-0,6038))-(0,396*0,538^-0,6038)+1)^(1/0,396)
El cual fue el transformado y optimizado por la estadística de Box Cox,
generando que se cumpla con
la Normalidad, Homocedasticidad e
Independencia. El modelo presenta un R-cuadrada (R2) del 87.49%, Por lo cual
se cumplen los objetivos segundo y tercero de esta investigación.
168
12.2 Prueba de Funcionamiento
Por último punto de la investigación, se realizó un grupo de pruebas del
modelo, las cuales se compararon con datos históricos, los resultados se
observan en la Figura 68 y Figura 69. Al comparar los datos pronosticados con
los valores reales de corriente de fuga, se observan valores muy cercanos a los
reales por ello una gran similitud de las gráficas, esto para varios periodos de
lavado, de esta manera es posible detectar corrientes de fuga muy altas a
través del sonido y la humedad, por lo que se espera que esta sea una
herramienta para la detección de altos de contaminación en aisladores.
Gráfica de valor real de I_fuga vs Pronostico del Modelo
1
Corriente de Fuga (mA)
Moldeo con Opt. BoxCox
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
1
422
843
1264
1685
2106
2527
2948
3369
3790
4211
4632
5053
5474
5895
6316
6737
7158
7579
8000
8421
8842
9263
9684
10105
10526
10947
11368
11789
12210
12631
13052
13473
13894
14315
Corriente de Fuga [mA]
0,9
Figura 68. Datos reales vs datos pronosticados por modelo, periodo de Lavado
1
169
Gráfica de valor real de I_fuga vs Pronostico del Modelo
Corriente de Fuga (mA)
1
Moldeo con Opt. BoxCox
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
1
369
737
1105
1473
1841
2209
2577
2945
3313
3681
4049
4417
4785
5153
5521
5889
6257
6625
6993
7361
7729
8097
8465
8833
9201
9569
9937
10305
10673
11041
11409
11777
12145
12513
Corriente de Fuga [mA]
0,9
Figura 69. Datos reales vs datos pronosticados por modelo, periodo de Lavado
2
El modelo mostró un buen comportamiento con intervalos de confianza del
95%, como se expone en la Tabla 46. Los intervalos de confianza muestran
con qué precisión pueden estimarse los coeficientes dados la cantidad de datos
disponibles, y el nivel de ruido que está presente. En la Figura 70 y Figura 71
se describe la probabilidad de falla y los datos predichos contra los observados.
Parámetro
Estimación
Error
Estándar
Límite
Inferior
Límite
Superior
CONSTANTE -1,55724 0,00988862 -1,57662 -1,53786
Humedad (%) 0,0200333 0,000107695 0,0198222 0,0202444
Sonido (dB
0,0104933 0,000255284 0,009993 0,0109937
A)
Tabla 46. Intervalos de confianza del 95% para las estimaciones de los
coeficientes
170
Modelo de Regresión Estimado
Figura 70. Probabilidad de falla del modelo
Gráfico de Corriente de Fuga (mA)^0,394
0,99
observado
0,89
0,79
0,69
0,59
0,49
0,49
0,59
0,69
0,79
0,89
0,99
predicho
Figura 71. Datos predichos por el modelo contra los reales
171
13. Resultados y análisis de la investigación
13.1 Conclusiones
El trabajo y los resultados obtenidos en el desarrollo de esta investigación se
elaboraron con objetivo responder la pregunta: ¿Cómo se relacionan los
cambios de emisiones acústicas de aisladores eléctricos con sus niveles de
contaminación?
Para llegar a su respuesta se estableció un grupo de objetivos, descritos en el
trabajo, los cuales se cumplieron a cabalidad, gracias a la obtención de
información que muestra la relación de la contaminación presente en aisladores
y las emisiones
acústicas producidas por estos, la cual resultó ser
directamente proporcional, es decir, ambos aumentan o disminuyen de forma
conjunta, de manera que es posible detectar el grado de contaminación
presente en el aislador a través del sonido emitido por este. No obstante es
incorrecto observar estos parámetros de forma independiente, pues lo estudios
revelaron una dependencia fuerte con la climatología del sitio, más
exactamente entre el sonido y la humedad, aunque por lo consultado esto se
presenta de manera indirecta.
Por ende se hace necesario tener en cuenta la humedad relativa presente en el
ambiente donde se desenvuelve dicho fenómeno, puesto que dicho parámetro
climático puede variar de manera indirecta la intensidad del sonido del aislador.
172
Por lo que al notar una baja en la intensidad del sonido no necesariamente
significa que la contaminación haya bajado, sino que la humedad disminuyo, de
manera análoga un aumento de sonido, puede deberse a un amento en la
humedad.
Sin embargo, es indudable que si el sonido producto de descargas parciales es
mayor, mayor es la probabilidad de una falla por flámeos y arcos eléctricos,
debido a la acción conjunta de la contaminación, la humedad y la corriente de
fuga.
Otro aspecto examinado en esta investigación es la ciclicidad de los
parámetros en estudio, sobresaliendo la humedad pues esta rige el
comportamiento de la corriente de fuga, por ende del sonido; siendo un ciclo
recurrente a lo largo de una temporada seca, siendo repetitiva de forma anual.
Una conclusión bien referenciada es la ineficacia de los lavados con agua
tratada, no son una solución muy efectiva a los problemas de contaminación,
pues durante su labor aumentan la humedad en el aislador por ende la
corriente de fuga y el sonido, siendo un proceso de mantenimiento riesgoso y
con probabilidad de falla. Sobre todo que partes de las impurezas se mantienen
sobre el aislador persistiendo la problemática.
Según los estudios climáticos se detectó que la velocidad de viento determina
la tasa de deposición en las cadenas de aisladores, a mayor velocidad del
173
viento mayor deposición, es una buena idea generar barreras naturales como
arboles de gran envergadura y altura para reducir dicho efecto.
Una conclusión respecto al modo de obtener los niveles de presión sonora
(SPL) de la manera más adecuada y confiable es con la utilización de la curva
de ponderación A, es mucho mejor que la curva de ponderación C.
Una Sección del estudio se realizó en un grupo de aisladores poliméricos, los
cuales presentaron una menor emisión acústica que los aisladores en
porcelana, por lo cual se concluye que este estudio no es aplicable a aisladores
poliméricos.
Los modelos de regresión lineal se acogen muy bien a esta clase de
fenómenos,
brindando información muy cercana a la real, sin embargo la
comprobación de los supuestos de
Normalidad, Homocedasticidad e
Independencia es necesario para su validación. Si no se desea realizar este
proceso se sugiere buscar otro tipo de modelado para evitar este
inconveniente, por ejemplo modelos que no se basen en mínimos cuadrados o
estadística no paramétrica.
Según los estudios estadísticos, la predicción de corriente de fuga mediante
variables climatológicas es muy buena, los modelos de regresión presentan un
mínimo de error, lo que puede ser de utilidad en futuros estudios aunque no
tengan en cuenta el sonido. Además la alta correlación entre algunas de las
174
variables climáticas como temperatura, humedad, radiación solar, puede dar
paso a la eliminación de algunas variables haciendo el modelo más simple y
evitando problemas de multi-co-linealidad.
13.2 Principales Contribuciones
Los principales aportes de esta investigación se resumen a continuación:

Un enfoque novedoso para detectar los grados de contaminación de
aisladores de manera confiable.

Una categorización de sonido en función de las variables climáticas, más
exactamente la humedad y el nivel de contaminación representado por la
ESDD.

Realización de un Modelo que permite tomar decisiones en la programación
del mantenimiento de los asisladores, basado en la correlación del
comportamiento de las Emisiones acústicas en los aisladores y la corriente
de fuga.

Metodología referenciada y confiable para la realización de otros estudios
de este ámbito la cual podrá brindar información relevante y de fácil
entendimiento a los operadores de la subestación.
175

Acercamiento entre la estadística multi-variada no paramétrica, con proceso
físico eléctricos como la contaminación en aisladores eléctricos.

Opción validad para la optimización de tiempos en el mantenimiento de
aisladores de porcelana en alta tensión mediante lavado por agua tratada
por modelo de regresión múltiple.
13.3 Futuras investigaciones y proyectos
Es indudable que la temática abordada y en la cual se desarrolló la
investigación es una fracción de un sin número de posibles investigaciones
dentro el mantenimiento de subestaciones y líneas de alta tensión. En el caso
de esta investigación se empleó con la idea de buscar una manera tomar
decisiones adecuadas y oportunas en el momento de lavado de aisladores,
buscando una mejora económica en este proceso de mantenimiento.
En este sentido, esta tesis contribuye en el campo del mantenimiento de
aisladores de líneas y subestación alta, a una manera alterna a las habituales
de detectar los grados de contaminación en los aisladores de alta tensión. Sin
embargo, estos resultados necesitan desarrollar mejoras en muchos aspectos
lo cual requiere de más estudios. Lo cual da pie a la creación de posibles
proyectos de Investigación que se pueden desarrollar a partir de este trabajo y
de los resultados obtenidos, los posibles proyectos que contribuirían en el área
y se basaría en los resultados obtenidos consisten en:
176
o Se necesita la creación de sensores acústicos de mayor sensibilidad y
discriminación de frecuencias con el fin de captar las descargas parciales a
una distancia segura sin mucho acercamiento y discriminado los sonidos de
otras direcciones.
o La manera de caracterizar realizada en esta investigación es una de varias
formas, idear otra forma de caracterización, por ejemplo se podría captar el
sonido de los aisladores contaminados y determinar en función de sus
bandas de octavas su comportamiento, además de las zonas críticas.
o La creación de software también es una de las ramas que influencia este
estudio, con la creación de un software que capte el sonido con micrófonos,
sería posible software discriminar frecuencias y sonidos ajenos a la
muestra, realizar un análisis de tiempo real de las distintas frecuencias y
formas de ondas allí captadas, para un posterior análisis y categorización
de sonidos y niveles determinado su grados de nocividad, en tiempo real.
o Extender el estudio en líneas de alta tensión en la intemperie y otras zonas,
con el fin de determinar el comportamiento acústico y comprarlo con el de
las subestación.
o Realizar un estudio similar en aisladores poliméricos, para determinar a qué
frecuencias se producen las descargas parciales por contaminación.
177
o Un estudio de Acústica sobre los diferentes tipos y formas de Aisladores de
1 campana llegaría a ser muy útil, de manera que al colocar un numero de
aisladores en zonas contaminadas, es posible superponer las ondas
sonoras de varios aisladores se estimaría los niveles acústicos.
o El estudio se realizó en aisladores cerámicos en audio frecuencia, por lo
que realizar el estudio en aisladores de diferentes tipos y materiales,
además de otros espectros de sonido (ultrasonido e infrasonido) generados
por los mismos.
o La creación de mejores pantallas anti-viento y la realización del estudio con
múltiples puntos de media, con diferentes ángulos de medida.
o La creación de otro tipo de modelo que permita con mayor exactitud medir
el comportamiento del sonido en función de la contaminación.
o Por último pero no menos importante, la recomendación a la Universidad de
seguir desarrollando una temática o línea de investigación en este tema,
conjunto con el apoyo estadístico, fundamental para este proyecto. Dando
pie a una rama interdisciplinar conjunta de ingenieros electricista,
electrónicos industriales, sistemas, entre otras áreas.
178
14. Bibliografía y Referencias
[1]
MINISTERIO DE MINAS Y ENERGÍA and CIDET - corporación centro de
investigación y desarrollo tecnológico, REGLAMENTO TÉCNICO DE
INSTALACIONES ELÉCTRICAS (RETIE), 6 de Agost., no. 18. Bogotá,
2008, p. 164.
[2]
A. H. Cano, “Materiales Dieléctricos Y Aislantes Primera Parte Ingeniero
Adolfo Cano Hencker Introducción,” Bol. Técnico Gamma-Corona, vol. No
40, no. 67, pp. 1–9, 2005.
[3]
G. Aponte, J. C. Castro, V. H. Sánchez, M. Castro, A. Espinosa, and N.
Rosales, “Contamination Level Evaluation on Colombian North Cost,” vol.
7, no. 2, pp. 190–195, 2009.
[4]
D. Committee, IEEE Guide for Cleaning Insulators, vol. 1995. 1995.
[5]
I. M. Loardo and R. D. P. S. . Energía, “Experiencia en el uso de
aisladores poliméricos en zonas de alta contaminación,” CIER, vol. No57,
pp. 51–54, 2010.
[6]
J. C. Q. Suárez, M. M. Melgarejo, J. R. Mayoral, M. A. Q. Suárez, F. D.
Reyes, and J. C. Norro, “Modelo predictivo para la determinación de
contaminación salina en aisladores eléctricos .”
[7]
G. Montoya, I. Ramirez, and J. I. Montoya, “Correlation among ESDD ,
NSDD and leakage current in distribution insulators,” IEE Proc.-Gener.
Transm. Distrib. May 2004, vol. 151, no. 3, 2004.
179
[8]
Z. Tingtao, L. Tianyu, C. Ke, and H. Xiaoguang, “On-line monitoring
system of insulator leakage current based on ARM,” 2011 6th IEEE Conf.
Ind. Electron. Appl., pp. 365–369, 2011.
[9]
A. C. A. Cavallini, S. C. S. Chandrasekar, G. C. M. G. C. Montanari, and
F. P. F. Puletti, “Inferring ceramic insulator pollution by an innovative
approach resorting to PD detection,” IEEE Trans. Dielectr. Electr. Insul.,
vol. 14, pp. 23–29, 2007.
[10] R. A. De Lima, E. Fontana, J. F. Martins-Filho, T. L. Prata, G. O.
Cavalcanti, R. B. Lima, S. C. Oliveira, and F. J. M. M. Cavalcanti,
“Satellite telemetry system for pollution detection on insulator strings of
high-voltage transmission lines,” Microw. Optoelectron. Conf. IMOC 2009
SBMOIEEE MTTS Int., pp. 574–577, 2009.
[11] X. Jiang and Q. Xia, “Influence of Contamination on Deteriorated
Insulators Detection with Infrared Imaging Method,” pp. 457–460, 2010.
[12] R. Diaz, J. E. Candelo, and J. Betancur, “Software Tool to Detect Hot
Spots on Electrical Insulators,” pp. 1–6, 2013.
[13] CENELEC and British Standards Institution (BSI), “High-voltage test
techniques - Partial discharge measurements,” 2001.
[14] M. E. Garzon and M. R. Cárdenas Barrero, “Diagnóstico de redes de
distribución aereas de 11.4 hasta 34.5 kv con la técnica de ultrasonido.,”
p. 51.
180
[15] C. M. Pei, N. Q. Shu, L. Li, Z. P. Li, and H. Peng, “An acoustic emission
method for on-line monitoring the contamination-causing flashover of
insulator,” 2008 Int. Conf. Electr. Mach. Syst., pp. 1667–1671, 2008.
[16] C. T. P., G. P. A., and B. T. R., “Monitoreo en línea de accesorios de
instalaciones eléctricas subterráneas mediante emisiones acústicas,”
Ingenería Investig. y Tecnol., vol. XIII, pp. 249–256, 2012.
[17] T. Tsuji, S. Matsumoto, T. Sakata, S. Nakayama, M. Otsubo, C. Honda,
Y. Nakahara, and H. Noguchi, “Basic study on acoustic noise of polluted
insulator and waveform analysis method,” IEEE, Int. Symp. Electr. Insul.,
pp. 694–697.
[18] A. L. Cano Hencker, “Consideraciones en la selección de aisladores bajo
condiciones de contaminación atmosférica Ingeniero,” Bol. Técnico
Gamma-Corona, vol. No 5, no. 67, pp. 1–10, 2005.
[19] F. R. Benito, A. Fayos Álvarez, and Universidad politécnica de Valencia,
El transporte de la energía eléctrica en alta tensión, REPROVAL S.
Valencia, España, 2002, p. 525.
[20] B. M. Weedy, Sistemas eléctricos de gran potencia, 2da Edició. Madrid,
España: S.A, Reverte, 1982, p. 520.
[21] J. L. Tora Galván and U. pontificia comillas de Madrid, Transporte de la
energía eléctrica: líneas aéreas a M.A.T. y C.A, Ibersaf in. Madrid,
España, 2001, p. 456.
181
[22] J. Moreno Mohíno, F. Garnacho Vecino, P. Simon Comin, J. Rodrigez
Herrerías, and Union Fenosa, Reglamento de líneas de alta tensión y sus
fundamentos técnicos. Madrid, España: Parafino S.A, 2012, p. 481.
[23] G. E. Harper, Fundamentos de instalaciones eléctricas de mediana y alta
tensión, 2da Edició. Mexico D.F: Limusa S.A, 2005, p. 500.
[24] G. E. Harper, Elementos de diseño de subestaciones eléctricas. Mexico
D.F: Limusa S.A, 2005, p. 618.
[25] H. MORALES SINAÍ and A. MARTÍNEZ SÁNCHEZ, “INFLUENCIA DE LA
HUMEDAD Y CONTAMINACIÓN SOBRE AISLADORES EPDMSILICONADOS,” INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL, 2009.
[26] C. Terrell, L. C. Cliffort, and W. John H., Manual del montador electricista:
el libro de consulta del electrotécnico, 3ra Edició. New York: Editorial
REVERTÉ S.A, 1994.
[27] D. G. Fink, H. W. Beaty, and J. M. Carroll, Manual práctico de electricidad
para ingenieros, 11va Edici. New York: Reverte S.A, 1984, p. 259.
[28] A. L. Cano Hencker, “Aisladores de suspensión,” Bol. Técnico GammaCorona, vol. 2, no. 67, pp. 1–4, 2005.
[29] J. D. Pabón, J. Zea, G. León, G. Hurtado, O. C. González, and J. É.
Montealegre, “La atmósfera , el tiempo y el clima.” IDEAM, Bogotá,
Colombia, p. 113, 2000.
182
[30] Á. Brenes and V. F. Saborío, Elementos de climatología: su aplicación
didáctica a Costa Rica. San José, Costa Rica: EUNED, 1995, p. 95.
[31] R. L. Llorca and I. B. Carrascosa, Prácticas de atmósfera, suelo y agua.
Valencia, España, 2006, p. 107.
[32] Escuela Naval Almirante Padilla and (CIOH) El Centro de Investigaciones
Oceanográficas e Hidrográficas del Caribe, “Climatología de los
principales puestos del caribe colombiano, Barranquilla.” Cartagena de
Indias, p. 12, 2010.
[33] L. Fernández-Cano, J. H. Togores, and L. Hidalgo, “Ingeniería y
mecanización vitícola.” Mundi-Prensa, España, p. 707, 2001.
[34] Ministerio De Agricultura, Plan Frutícola Nacional, Desarrollo de la
Fruticultura en el Atlántico, Cali. Barranquilla, 2006, pp. 1–58.
[35] Departamento técnico Gamma – Aisladores Corona, “Guía para la
limpieza de aisladores según Norma IEEE STD 957-1995 - Segunda
parte,” Bol. Técnico Gamma-Corona, vol. 50, no. 67, p. 14, 2007.
[36] H. E. Martínez Darlington, Contaminación de Aisladores de Líneas
Aéreas de Alta Tensión, Editorial. Madrid, España: editorial académica
española, 2013, p. 125.
[37] CALVO - MANZANO, Acústica físico-musical. Madrid, España, 1991, p.
100.
183
[38] Universidad politécnica de Valencia, “El Ruido,” Valencia, España, 2003.
[39] J. L. Parrondo Gayo, S. V. Suarez, R. B. Tajadura, J. G. Pérez, and C. S.
Morros, Acústica ambiental. Oviedo, España: Universidad de Oviedo,
2006, p. 153.
[40] J. M. M. Esteller, Instalaciones de megafonía y sonorización, Editorial .
Madrid, España: Editorial Paraninfo, 2012, p. 352.
[41] A. H. Cromer, Física en la ciencia y en la industria. New York, EE.UU:
Reverte S.A, 2006, p. 900.
[42] C. P. Vega, “Sonido y audición,” Cantabria, España, 2010.
[43] E. Falch and K. Akustikk, “Guia ambiental, MANEJO DE PROBLEMAS
DE RUIDO EN LA INDUSTRIA MINERA,” Bergen/Lima, 1997.
[44] H. Haberle, Electrónica de telecomunicación. Barcelona, España: Reverte
S.A, 1980, p. 309.
[45] V. F. Ruiz, Equipos de sonido: Casetes, CD audio y amplificadores,
Ediciones. Barcelona, España: Ediciones CEAC, 2005, p. 440.
[46] Extech Instruments, “Manual del usuario Extech, Registrador medidor de
nivel de sonido Modelo 407764.” p. 12, 2010.
[47] R. Hernández Sampieri, C. Fernández Collado, and P. Baptista Lucio,
Metodología de la investigación, Primera ed. MÉXICO: MCGRAW-HIL.
184
[48] M. Afendi M. Piah, “Identification of acoustic signals of surface discharges
on glass insulator under different contamination levels,” Int. Conf. Electr.
Control Comput. Eng. 2011, pp. 511–514, Jun. 2011.
[49] NTC Standard – Publication 1170 NTC, “Electrotecnia. Aisladores Tipo
Suspensión de Porcelana Fabricados por Proceso Húmedo y de Vidrio
Templado.” NTC, Bogotá, Colombia, p. 30.
[50] J. D. L. O. Jiménez, J. A. Lafaurie Suárez, and R. A. Miranda Castro,
“Determinación del Comportamiento de Aisladores Contaminados de
Subestaciones Eléctricas,” FUNDACIÓN UNIVERSIDAD DEL NORTE.
[51] S. F. CHICA and R. P. LUNA, “EVALUACIÓN DE LA SEVERIDAD DE LA
CONTAMINACIÓN SOBRE AISLADORES CERÁMICOS FUERA DE
SERVICIO EN COMPARACION CON AISLADORES NUEVOS,”
Universidad del Norte, 2012.
[52] M. Farzaneh and W. A. Chisholm, Insulators for Icing and Polluted
Environments, 1ra ed. Estados Unidos: IEEE, 2009, p. 680.
[53] H. E. Martínez Darlington, Contaminación de Aisladores de Líneas
Aéreas de Alta Tensión, Editorial. Madrid, España: editorial académica
española, 2013, p. 125.
[54] G. C. Montgomery, Douglas Runger, Probabilidad y Estadística aplicadas
a la Ingeniería, 2da Edició. MCGRAW-HIL, 2000, p. 486.
185
[55] Walpole and Myers, Probabilidad y Estadistica Para Ingeniería y
Ciencias, Novena. San Antonio, Texas: Pearson, 2012, p. 792.
[56] R. Álvarez Cáceres, Estadística multivariante y no paramétrica con
SPSS: aplicación a las ciencias de la salud, Ediciones . Madrid, España,
1994, p. 408 páginas.
[57] D. S. Moore, Estadística aplicada básica. Barcelona, España, 2005, p.
874 páginas.
[58] M. J. Marquez Dos Santos, Estadistica Basica Un enfoque no
parametrico. Mexico, 2000, p. 170.
[59] L. F. Restrepo and J. González, “De Pearson a Spearman,” pp. 183–192,
2007.
[60] UNIVERSIDAD COMPLUTENCE MADRID, “nálisis de regresión lineal: El
procedimiento de Regresión Lineal. Análisis datos y Multivariable.”
UNIVERSIDAD COMPLUTENCE MADRID, UNIVERSIDAD
COMPLUTENCE MADRID, p. 67.
[61] J. Arnau Gras, Métodos y técnicas avanzadas de análisis de datos en
ciencias del comportamiento, Edicions U. Barcelona, 1996, p. 366
páginas.
[62] NIST/SEMATECH, “e-Handbook of Statistical Methods.” [Online].
Available: URL:
http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda357.htm.
186
[63] M. B. Brown and A. B. Forsythe, “Robust Tests for the Equality of
Variances,” J. Am. Stat. Assoc., vol. 69, no. 346, pp. 364–367, Jun. 1974.
[64] J. Neter, M. Kutner, W. Wasserman, and C. Nachtsheim, Applied Linear
Statistical Models, Mcgraw Hil. New York, EE.UU: Mcgraw Hill, 2005, p.
1396.
187
ANEXOS
Pinza de corriente de fuga ETCR 6300
Figura 72. Pinza Amperimétrica ETCR 6300 47
Tomado del manual de Usuario
Estación meteorológica Davis Vantage Pro2 Plus
Figura 73. Estación meteorológica 48
47
Tomado de: http://www.etcr.cc/en/UploadFile/201311/ETCR6300%E5%8C%85%E8%A3%85.jpg
188
Weather Data Specifications
Tomado del manual del usuario de: file:///C:/Users/Benjamin/Downloads/07395240_IM_06312.pdf
48
Tomado de:
http://www.rainmanweather.com/site/sites/default/files/imagecache/product_full/6323_HILLS_1H.jpg
189
Sonómetro Digital Extech
Figura 74. Sonómetro Digital 49
Tomado del manual del usuario
49
Tomado de: http://www.cienytec.com/Imagenes/Productos/sonometro_407764.jpg
190
Conductimetro WTW
Figura 75. Medidor de Calidad del Agua multi-paramétrica WTW Multi 3500i50
Especificaciones
Tomado del manual del usuario de:
http://www.geotechenv.com/Manuals/WTW_Manuals/Multi_350i.pdf
50
Tomado de: http://www.geotechenv.com/Images/Water_Quality/wtw_multi_3400i.jpg
191
Micrófono direccional Shure PG58
Figura 76. Micrófono Shure PG58 51
Especificaciones
Tomado del manual del usuario
51
Tomado de: http://es.audiofanzine.com/microfonodinamico/shure/PG58/multimedia/imagenes/a.play,m.192524.html
192
Software de Análisis Acústico y Estadístico
Figura 77. Logo de Audacity 52
Audacity es un editor de audio libre, fácil de usar, multipista para Windows, Mac
OS X, GNU/Linux y otros sistemas operativos. El interface está traducido
a varios idiomas. Puede usar Audacity para:53
 Grabar audio en vivo.
 Grabar el sonido que se esté escuchando en el equipo si utiliza Windows
Vista o superior.
 Convertir cintas y grabaciones a sonido digital o CD.
 Editar archivos WAV, AIFF, FLAC, MP2, MP3 y Ogg Vorbis.
 Cortar, copiar, unir y mezclar sonidos.
 Cambiar la velocidad o el tono de una grabación.
 Entre otras Funciones.
Figura 78. Logo de SSPS 54
SPSS es un programa estadístico informático muy usado en las ciencias
sociales y las empresas de investigación de mercado. El sistema de módulos
de SPSS, como los de otros programas (similar al de algunos lenguajes de
programación) provee toda una serie de capacidades adicionales a las
existentes en el sistema base. Algunos de los módulos disponibles son: 55






Modelos de Regresión
Modelos Avanzados
Reducción de datos
Clasificación
Pruebas no paramétricas
Pruebas Exacta






52
Tendencias
Análisis Conjunto
Análisis de Valores Perdidos
Muestras Complejas
Validación de Datos
Entre otros.
Tomado de: http://audacity.sourceforge.net/about/features?lang=es
Según: http://audacity.sourceforge.net/about/features?lang=es
54
Tomado de: http://www.estadisticacondago.com/images/stories/spss.gif
55
Según: http://es.wikipedia.org/wiki/SPSS
53
193
Figura 79. Logo STATGRAPHICS Centurion 56
STATGRAPHICS Centurion es un software estadístico para Windows, este
posee más de 150 procedimientos descriptivos que cubren la mayoría de las
áreas de análisis estadístico.
STATGRAPHICS Centurion realiza análisis profundos de datos con gran
confiabilidad sin invertir semanas. Los procedimientos estadísticos que
contiene el software abarcan desde resumenes de estadísticos hasta diseño de
experimentos.






Muestreo Secuencial
Análisis de Correspondencia
Análisis de Correspondencia Múltiple
Fiabilidad de Sistemas Reparables
Modelos de Procesos de Punto en Una Dimensión
Tablas de Frecuencia
Sistemas de Adquisición de datos (Hardware) total de variables de estudio,
Clima, corriente de fuga y emisiones acústicas
Figura 80. Sistemas de Adquisición de datos
56
Tomado de: http://www.statgraphics.com/index.htm
194