Cuando el administrador ferroviario articula su gestión en base a una estrategia de mantenimiento correctivo, los resultados y conclusiones derivadas de las labores de auscultación de la vía permiten determinar los valores de cada uno de sus parámetros geométricos (nivelación, alineación, alabeo, ancho de vía y peralte), determinando si existen defectos o desviaciones significativas sobre las que hay que actuar, es decir, sobre los que hay que llevar a cabo trabajos de mantenimiento de la infraestructura ferroviaria. Por este motivo, las operaciones de auscultación para la detección de defectos en la vía son imprescindibles de forma periódica en líneas en operación.

Sin embargo, tal y como se ampliará en la siguiente sección, debido a las limitaciones de las tecnologías actuales para la auscultación, estas tareas suelen ser muy costosas, sobre todo si quieren conseguirse altos rendimientos, e implican interrumpir o modificar el tráfico en la línea o trabajar en periodos en los que la infraestructura no está en servicio (como pueden ser periodos nocturnos).

Adicionalmente, tal y como se plantea la auscultación y mantenimiento de vía en la actualidad, las limitaciones de los sistemas de auscultación no son el único problema, ya que es necesario también un cambio de paradigma que permita pasar de un planteamiento correctivo (actuar cuando el daño está en un estado avanzado) a una estrategia de mantenimiento predictivo, a través de la implantación de soluciones tecnológicas que proporcionen información relativa a la predicción de la aparición de defectos que permita actuar en etapas tempranas de evolución de los deterioros.

Este avance tecnológico es vital, ya que frente a una infraestructura cada vez más envejecida, el objeto de los administradores ferroviarios debe centrarse en conseguir reducir notablemente los costes de mantenimiento sin afectar a la seguridad. De hecho, la implantación de estas nuevas filosofías de mantenimiento predictivo en el sector industrial ha conllevado ahorros de hasta 70% de los costes respecto a los planteamientos correctivos tradicionales.

Por tanto, con el objeto de optimizar las labores de auscultación y mantenimiento, y reducir los elevados costes que estas conllevan, el equipo de COREAL ha desarrollado un innovador sistema auscultador de vía ideado para ser instalado de manera rápida y económica en cualquier vehículo ferroviario, de manera que éste durante su circulación en servicio se convierta en un registrador continuo y a tiempo real del estado de la vía, datos que a través de su procesamiento avanzado permiten desarrollar planes de mantenimiento predictivos, específicos y particularizados a la infraestructura ferroviaria sobre la que está operando.

Nuestra solución al problema: sistema para auscultación geométrica de la vía ferroviaria basado en equipamiento de trenes convencionales y empleo de métodos inerciales y procesamiento matemático

Los métodos habituales de inspección de vías pueden agruparse en dos categorías principales:

• Dispositivos de medición de vías operados manualmente
• Trenes dedicados a la inspección de vías

Los dispositivos de medición de vías operados manualmente son herramientas económicas de accionamiento manual que se utilizan para inspeccionar las infraestructuras ferroviarias. La tecnología más relevante de esta categoría es el carro de medición de la geometría de la vía.

• El carro de vía es un sistema que consta de un carro dotado de sensores de precisión capaz de medir todos los parámetros significativos del trazado de la vía. La posición se obtiene mediante puntos de control con posición conocida y midiendo las distancias con un odómetro incorporado.

  

  Como se puede observar en la imagen superior, se trata de un sistema que se opera manualmente (bajas velocidades, necesidad de un operario especializado), que dispone comúnmente de una pantalla en la que se seleccionan las distintas variables para la realización correcta de la medición. Además, los carros pueden combinarse con un GPS o una estación robotizada para almacenar los datos recogidos y determinar la ubicación exacta de los datos medidos.

  Derivadas de su propia naturaleza, las principales limitaciones de este sistema es su bajo rendimiento (el equipo circula a velocidad humana) y la necesidad de que las labores de auscultación sean nocturnas o sea necesario parar el servicio ferroviario.

Por otro lado, en lo que respecta a los vehículos auscultadores de vía, se puede afirmar que es una metodología cada vez más extendida. Dichos vehículos han sido concebidos con el fin de auscultar la vía bajo carga circulante, es decir, el sistema de medición de vía se compone de un eje de medición que se monta debajo del vehículo. Estos vehículos auscultadores permiten numerosos análisis y pueden emplear:

• Técnicas de contacto. Existen elementos que van en contacto con los carriles con la finalidad de detectar los defectos en la geometría de la vía. Los equipos más habituales empleados en la actualidad para la realización de estas tareas son vehículos que incorporan palpadores, máquinas bateadoras-auscultadoras de vía y dresinas-auscultadoras de vía.Así, los vehículos que incorporan palpadores se basan, como ya se ha adelantado, en métodos físicos de contacto ya que los palpadores son elementos dispuestos en los bogies de los trenes auscultadores de modo que van en contacto con los carriles con la finalidad de detectar los defectos en la geometría de la vía. Estos palpadores pueden ser de dos tipos: palpadores horizontales (cuya función es medir la cara interna de los carriles para caracterizar la vía en planta y, para ello, miden la alineación y el ancho de vía) y verticales (cuyo objetivo es medir la superficie de rodadura para caracterizan el alzado tomando medidas de nivelación longitudinal, peralte y alabeo).

  Las máquinas bateadoras-auscultadoras de vía tienen como cometido principal compactar el balasto bajo los extremos de los durmientes. Sin embargo, algunas de ellas pueden ser, a su vez, también bateadoras niveladoras-alineadoras. Estas máquinas, además de batear, miden los defectos del trazado de la vía y los corrigen, colocándola en su posición exacta en planta y alzado, agrupando estas tres operaciones en una única máquina. La metodología de inspección se basa en dispositivos de medida de geometría de la vía como pueden ser los palpadores.

  Por su parte, una dresina es un vehículo automotor acondicionado con los equipos necesarios para realizar trabajos de mantenimiento de vía o catenaria, diseñado para realizar el transporte de operarios que ejecutan las tareas de mantenimiento, y sus mercancías correspondientes. Además, permite la inspección de todos los parámetros geométricos a su paso

  

  Entre las limitaciones principales de estos sistemas encontramos que las velocidades de circulación de estos equipos es menor a las de los trenes en operación, lo que obliga a asignar periodos de tiempo específicos para llevar a  cabo los trabajos, interrumpiendo la normal operación de la misma.

  Adicionalmente, por su propia naturaleza, los palpadores están en contacto continuo con el carril a una presión determinada para que no se despegue, lo que provoca un desgaste continuo en los palpadores y en el carril, lo cual por un lado afecta a la calidad de las mediciones y por otro al deterioro del carril.
• Técnicas basadas en métodos sin contacto. En un intento de superar las limitaciones de los sistemas de inspección por contacto, en los años 90 se desarrollaron vehículos de inspección sin contacto. Los vehículos de laboratorio, que integran diferentes tecnologías, son conducidos por una locomotora o acoplados a trenes que prestan servicios comerciales.

  También pueden ser vehículos específicos autopropulsados.Las tecnologías que incorporan pueden ser de ultrasonidos, sensores térmicos o de corrientes de Foucault, pero destacaríamos las basadas en mediciones ópticas. De manera simplificada, para calcular distancias y medir parámetros geométricos, el sistema de medición óptica sin contacto basado en el láser emite un haz de luz hacia el objeto deseado y mide el tiempo que tarda el pulso en reflejarse en el objetivo y volver al dispositivo.

  Estos vehículos especializados son muy sofisticados y caros, por lo que su número es limitado y sólo se encuentran en países con grandes redes ferroviarias. Este es el caso de España donde se encuentra el tren laboratorio SENECA de Adif para la auscultación de la infraestructura de las líneas de alta velocidad, o el VAI (Vehículo Auscultador de Instalaciones) de Metro Madrid.

  

  Por tanto, destacaríamos que su principal limitación reside en que se trata de vehículos sofisticados que son escasos en número y muy caros, lo que hace su empleo muy complicado debido al gran recorrido que tienen que realizar para desplazarse de un lugar a otro de auscultación.
  Otro inconveniente, al igual que para las máquinas bateadoras, es que ocupan la vía no siendo vehículos comerciales, lo cual disminuye la capacidad de la infraestructura, con el consiguiente coste añadido.

Dada la situación descrita, desde COREAL se detectó la necesidad de desarrollar una solución innovadora que fuera capaz de dar solución a todos los problemas anteriormente descritos, proporcionando unos resultados, en cuanto a la auscultación de la vía se refiere, de calidad igual o superior a los que presentan los sistemas actuales.
Nuestro equipo técnico centró su estrategia en desarrollar una solución basada en el concepto de los sistemas de vehículos auscultadores de vía sin contacto, pero sin tener que emplear vehículos especiales de elevado coste para la auscultación de la vía.

Así se llevó a cabo el desarrollo y validación de un innovador sistema de auscultación basado en métodos inerciales y procesamiento matemático que, con el uso de sensores localizados en los vehículos comerciales, sea capaz de aportar datos en tiempo real del estado de la vía, a partir de los cuales podrá implantarse un mantenimiento predictivo.

Nuestra metodología para desarrollar la solución

Implementada nuestra metodología, tras el análisis del reto tecnológico y objetivos del cliente potencial, llevamos a cabo una investigación que nos permitió definir el mejor enfoque para solucionar el problema, concretando prestaciones y evaluando su idoneidad desde un punto de vista costo-beneficio.
Así, planteamos desarrollar un sistema de auscultación avanzado que, si bien consta de un subsistema para la captación y transmisión de registros en vía, entre ellos las vibraciones ocasionadas por los diferentes defectos de vía a medir, su principal valor reside en el proceso matemático capaz de convertir la señal captada al parámetro de interés (geometría de vía).

Esto es así ya que la captación de los defectos se realiza de una forma indirecta, por lo que el reto tecnológico más relevante durante la creación de la solución fue el desarrollo y validación de una algoritmia matemática avanzada para el procesado de datos, ya que únicamente a través de un proceso de transformación de la señal digital que registran los sensores inerciales en función del tiempo es posible conseguir los resultados y precisión que caracteriza a nuestro sistema.

Respecto al subsistema de captación y registro en vía, la función de los sensores inerciales es captar las vibraciones producidas por la interacción de la rueda del vehículo con la vía para su posterior análisis. En lo que respecta a la ubicación del sensor, se debe tener especial cuidado con las interferencias en la señal provocadas por la posible aparición de fenómenos de resonancia del sistema, es por esto que los acelerómetros deben instalarse en las partes del vehículo que cuenten con frecuencias propias más altas, como las masas no suspendidas.

Además, estos sensores deben conectarse al sistema de adquisición de datos mediante cableado, por lo que su ubicación deberá ser aquella que permita que los cables se dispongan por el interior del vehículo sin excesiva dificultad, de tal modo que se evite el daño debido al movimiento relativo que se da entre las diferentes masas del vehículo. Por todo ello, se determina que el lugar idóneo para instalar los acelerómetros es la caja grasera del vehículo. A continuación, se muestra la ubicación de estos sobre la caja grasera de un tren:

Como se observa en la figura superior, el sensor se instala sobre el cuerpo metálico mediante una unión imantada reforzada con un adhesivo industrial. Esto permite ubicar el sensor sin necesidad de modificar los elementos del vehículo o realizar operaciones mecánicas sobre este, además de permitir un montaje/desmontaje rápido y sencillo.

En cuanto a la conexión del sensor con la unidad de registro, ésta se realiza mediante cables que son anclados a través de bridas a los elementos del vehículo, asegurando de esta manera que no puedan entrar en contacto con partes móviles. Además, se provee al cable de una barrera aislante de protección para evitar el desgaste o rotura por la proyección de piedras u otras partículas.

Por otro lado, se dispone de un sistema de geolocalización GPS que, a medida que se realizan los registros de aceleraciones, asocia coordenadas globales del lugar exacto donde se han producido dichos registros. El módulo GPS junto con su antena se instalará en la cabina del vehículo. La instalación de la antena se puede realizar por unión magnética con el cuerpo del vehículo o mediante sujeción por bridas en algún elemento de este.

Una vez recopilados los datos en forma de ficheros a través del sistema hardware, se procede a realizar su análisis mediante el algoritmo de tratamiento de la señal. El objetivo de dicho tratamiento consiste en caracterizar los parámetros de la vía y sus elementos a partir de la señal vibratoria registrada por el sistema de auscultación colocado en el vehículo, y poder relacionar esta información mediante la asociación de dichos registros con las coordenadas GPS.

El algoritmo procesará los datos de aceleración (vibración) que se obtienen en el dominio del tiempo. Mediante la aceleración se puede obtener, vía integración, los desplazamientos que la han producido y, filtrándolos y transformándolos al dominio de la frecuencia, se puede correlacionar dicha señal con la causa que lo provoca mediante un análisis a partir de un modelo matemático de la interacción del eje del vehículo con la vía.
Una vez terminado dicho proceso se puede volver al dominio del tiempo para finalmente obtener en el dominio del espacio la correlación de los defectos y características de la vía con las coordenadas de los puntos donde se han registrado.

Los resultados de este análisis se presentan al cliente a través una plataforma web, donde se muestran todos los parámetros geométricos de vía para los tramos y sus elementos, indicando el estado de calidad de la vía. De esta forma será capaz de cuantificar y predecir el momento en el que se va a originar una degradación, es decir, permitirá anticiparse en la medida de lo posible evitando que las tareas de mantenimiento se realicen en estados avanzados de avance.

Conclusiones

Nuestro equipo ha desarrollado un sistema con la capacidad de caracterizar el estado de la vía que puede ser integrando en cualquier vehículo ferroviario, de manera que es capaz de auscultar todos los parámetros geométricos a medida que el vehículo avanza durante su operación normal.

Nuestra solución innovadora, permite llevar a cabo un control del estado de la red e implantar técnicas de mantenimiento predictivo sin afectar al servicio de la vía, de modo que los administradores ferroviarios posean una herramienta que posibilita la optimización de las operaciones de mantenimiento, a la vez que se mejora la seguridad, calidad y el nivel servicio de sus infraestructuras.

Para obtener más información sobre esta solución innovadora, no dude en descargar nuestro brochure específico.

Adicionalmente, si busca mejorar la productividad de su sector industrial, no dude en consultar otras soluciones desarrolladas por nuestro equipo o contactarnos para desarrollar de manera conjunta una solución tecnológica a medida que responda a su problemática concreta.

 Referencias

Falamarzi, A., Moridpour, S., & Nazem, M. (2019). A review on existing sensors and devices for inspecting railway infrastructure. Jurnal Kejuruteraan, 31(1), 1-10.
Real, J., Salvador, P., Montalbán, L., & Bueno, M. (2011). Determination of rail vertical profile through inertial methods. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part F: Journal of Rail and Rapid Transit, 225(1), 14-23.7
Real Herráiz, J. I., Montalbán Domingo, M. L., Real, T., & Puig, V. (2012). Development of a system to obtain vertical track geometry measuring axle-box accelerations from in-service trains. Journal of Vibroengineering, 14(2), 813-826.
Real, T., Montrós Monje, J., Montalbán Domingo, M. L., Zamorano, C., & Real Herráiz, J. I. (2014). Design and validation of a railway inspection system to detect lateral track geometry defects based on axle-box accelerations registered from in-service trains. Journal of Vibroengineering, 16(1), 234-248.

Las correas transportadoras son un sistema de transporte formado por una banda continua que se mueve entre dos tambores con un polín tensor intermedio. La banda es arrastrada por fricción por uno de los tambores, que a su vez es accionado por un motor. El otro tambor suele girar libre, sin ser accionado, y su función es servir de retorno a la banda. La banda se encuentra soportada por rodillos o polines intermedios, tanto de guiado como de retorno, entre los dos tambores.

Así pues, las correas transportadoras se componen de una serie de equipos y elementos básicos como son el tambor motriz (motor, reductor, rodamientos, cojinetes, etc.), el tambor de cola, los polines tensores, los rodillos o polines intermedios y la banda, entre otros.

Esquema general correa transportadora de banda.

Uno de los principales desafíos a los que se enfrentan estas correas es el desgaste acelerado causado por el propio entorno y naturaleza de su operación, que se traducen en obstrucciones y erosión en los sistemas mecánicos por el depósito de partículas de polvo u otros componentes, fruto de la actividad minera o portuaria. Sin duda, esto produce disminución de la vida útil de los elementos que las componen, que conducen en muchas ocasiones a detenciones inesperadas.

Las inversiones económicas para mantener las correas transportadoras en buen estado son enormes. Según estudios llevados a cabo por expertos internacionales, el costo de mantenimiento de las correas transportadoras puede suponer hasta un 30–50% del costo de operación de una explotación minera.

Por poner un ejemplo que dé cuenta del orden de magnitud de las inversiones para mantenimiento necesarias también en las terminales portuarias, en la terminal Europees Massagoed Overslagbedrijf BV en Rotterdam, sólo en el año 2013 las correas transportadoras supusieron un costo de mantenimiento de 5 millones de dólares para una facturación total de 175 millones de dólares.

Entrando en un análisis más exhaustivo, alrededor de un 52% de esta inversión se emplea en el mantenimiento de los elementos rotativos (tambor motriz o tambor de cola, entre otros), un 18% a los polines intermedios, un 4% a la banda y un 26% al resto de componentes. Hay que destacar, que dentro de ese 52% de costo de mantenimiento de los elementos rotativos, el 46% se debe a fallos en los cojinetes, no existiendo en el mercado antes de nuestra solución una tecnología capaz de detectar los fallos en este elemento de forma fiable.

Adicionalmente al mantenimiento, el operador debe considerar el costo asociado a los periodos de inactividad de una correa transportadora debido a detenciones no programadas originadas por fallas en distintos elementos de la correa. Según datos aportados por el personal de la mina de oro de Queensland (Australia), una hora de inactividad de una correa transportadora puede suponer unas pérdidas económicas de 40.000 – 50.000 dólares.

Si analizamos las causas de detenciones no planificadas de las correas transportadoras, éstas se deben principalmente a fallas en los tambores (54% del tiempo de inactividad total), correspondiendo un 28% a los polines intermedios, un 9% a la banda y otro 9% a otros elementos.

Ante la inexistencia de soluciones en el mercado capaces de resolver esta situación de manera óptima, se identificó la necesidad de desarrollar una herramienta que fuera capaz de caracterizar los defectos en etapas tempranas de todos los elementos de la correa, haciendo posible pasar de la filosofía de mantenimiento actual de tipo correctivo (actuar una vez el fallo se ha producido) a otra de carácter predictivo (en la que el daño pueda ser anticipado y, en consecuencia, se puedan tomar acciones antes de que se produzca el fallo fatal del elemento).

Nuestra solución al problema: detección y predicción de defectos en tiempo real a partir de su temperatura y respuesta inercial

Actualmente en Chile el mantenimiento de las correas transportadoras, tanto en el ámbito portuario como minero, se lleva a cabo tradicionalmente en base a resultados de inspecciones visuales y mantenimiento correctivo. Sin embargo, empiezan a aparecer en el mercado algunas prácticas que combinan las inspecciones visuales con distintas tecnologías de inspección no destructiva, basadas en la termografía, los ultrasonidos o el análisis de vibraciones, con el objetivo de reducir la subjetividad y limitaciones asociadas a las prácticas tradicionales.

Sin embargo, estas técnicas presentan importantes limitaciones. Por ejemplo, las soluciones basadas en termografía, que estudian los niveles de temperatura de las máquinas para detectar problemas electromecánicos tienen como principal limitación su incapacidad para diagnosticar los problemas, ya que sólo los detecta una vez se presentan en estados muy avanzados.

Por otro lado, existen las soluciones basadas en ultrasonidos que parten del análisis de las ondas de sonido de alta frecuencia producidas por las máquinas cuando éstas presentan algún tipo de problema. Sin embargo, su uso está limitado a los cojinetes y no es capaz de detectar el motivo de la falla ni de proporcionar un diagnóstico.

Finalmente, tenemos las soluciones basadas en análisis de vibraciones, las cuales se sustentan en el estudio de las señales vibratorias emitidas por la maquinaria rotativa, lo que permite aplicar ciertos métodos de procesado de señales para extraer la información contenida en esos registros de vibraciones. Su principal limitación es el enmascaramiento de las señales, presentando precisiones de detección de fallas bajas, en torno al 40-50%.

En base a las limitaciones de los sistemas existentes y las tecnologías presentadas en el estado del arte, nos fijamos como objetivo desarrollar una solución propia que a través del desarrollo de filtros y tratamiento matemático avanzado de datos registrados in situ, fuera capaz de conseguir diagnósticos precisos y en etapas tempranas de todos los elementos fundamentales que conforman una correa transportadora.

Nuestra metodología para desarrollar la solución

A través de nuestra metodología, partiendo de los requisitos definidos como resultado del análisis e investigación llevado a cabo, planteamos desarrollar un sistema de monitorización global de los diferentes elementos de la correa que permitiera llevar a cabo el diagnóstico de manera sencilla, automática, inalámbrica y en tiempo real, generando a su vez un plan de mantenimiento predictivo.

Partiendo de este planteamiento, y tras un análisis exhaustivo del estado del arte, determinamos que el mejor enfoque era combinar dos tecnologías diferentes:

• Análisis de vibraciones del tambor motriz, tambor de cola y polín tensor; y
• Análisis de temperatura de los polines intermedios.

Partiendo de estas premisas, y tras diseñar y ensamblar nodos sensores con acelerómetros de sensibilidad y robustez necesaria, comenzamos con el desarrollo completo de algoritmos para caracterizar la señal vibratoria de ciertos elementos rotativos (tambor motriz, tambor de cola y polín tensor), incluyendo un pre-procesado (filtrado) que permitiera extraer el ruido de la señal registrada.

Así, para desenmascarar las señales que presentasen ruido proveniente de diversas fuentes y pudiesen inducir a fallo, se desarrolló un filtro auto adaptativo encargado de eliminar el ruido que dificulta el análisis de las señales vibratorias. Este filtrado además incorporó un algoritmo capaz de actualizar los parámetros de filtrado para minimizar el error y acercarse lo máximo posible a la señal real de los elementos cuya señal queda enmascarada (como pueden ser los rodamientos o cojinetes).

Por último, tras obtener la señal procesada, se desarrolló un algoritmo de identificación de patrones, mediante el cual, con una comparación de patrones vibratorios, el sistema es capaz de determinar la existencia de falla, reconociendo el tipo de defecto existente y el elemento en el que se produce.

Configuración instalación nodos acelerómetros en tambor motriz

En paralelo, se generó una programación matemática necesaria para que el sistema fuese capaz de obtener a través de la temperatura registrada si existe un funcionamiento anormal de algún rodillo o polín intermedio.

El razonamiento para adoptar este enfoque consiste en que cuando un polín intermedio se encuentra en mal estado debido al desgaste de los rodamientos que lo hacen girar adecuadamente, éste comienza a vibrar. Estas vibraciones producen un aumento de temperatura que sobrepasa el umbral normal de funcionamiento. Así, las temperaturas de funcionamiento normales oscilan entre 20˚ C y 50˚ C, dependiendo de la temperatura ambiente. Si la temperatura de un polín aumenta a temperaturas más altas, que oscilan entre 80 ° C y 120 ° C, entonces eso es una clara señal de una posible falla. Mediante la incorporación de estos sensores térmicos en los polines estos sobrecalentamientos se pudieron monitorizar de forma que fue posible detectar los rodillos o polines intermedios que se encontraban en mal estado.

Gracias a las numerosas pruebas llevadas a cabo durante el desarrollo de la solución se pudo obtener y calibrar diferentes valores umbral de temperatura de referencia en función de la posición del polín, su velocidad de giro y la temperatura ambiente, que permiten diagnosticar el defecto y su causa.

Configuración instalación nodos sensores de temperatura en polines intermedios.

Como último paso de nuestra metodología, la solución final fue validada en varias correas transportadoras de Puerto Panul y Puerto Mejillones, consiguiéndose en ambos demostrar la alta fiabilidad de nuestra solución y sus ventajas respecto a la competencia.

Imagen de uno de los nodos instalados en el tambor motriz (izquierda) e instalación por parte de uno de nuestros ingenieros del nodo router para asegurar la transmisión de los datos de manera segura

Conclusiones

Nuestro equipo ha desarrollado un sistema integrado compuesto por un innovador software y elementos de hardware que permite detectar defectos en cualquier elemento fundamental de las correas transportadoras, de manera que se pueda implementar una estrategia de mantenimiento predictivo que minimice la inversión necesaria y evite en todos los casos las paradas inesperadas.

Gracias a la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial, la caracterización y análisis de patrones vibratorios y perfiles de temperatura de los diferentes elementos permite diagnosticar fallos enmascarados en etapas tempranas, algo que no era posible hasta el momento.

Para obtener más información sobre esta solución innovadora, no dude en descargar nuestro brochure específico.

Adicionalmente, si busca mejorar la productividad de su sector industrial, no dude en consultar otras soluciones desarrolladas por nuestro equipo o contactarnos para desarrollar de manera conjunta una solución tecnológica a medida que responda a su problemática concreta.

Referencias

Ašonja, A., & Adamović, Ž. (2010, September). The Economic justification of the Automatic lubrication Using. In 14th International Research/Expert Conference” Trends in the Development of Machinery and Associated Technology” TMT 2010, Mediterranean Cruise (pp. 11-18).

Thieme, K. R. (2014). Economic Justification of Automated Idler Roll Maintenance Applications in Large-Scale Belt Conveyor Systems; Economische rechtvaardiging van geautomatiseerde applicaties voor rollenonderhoud in grootschalige systemen van bandtransporteurs.

Zimroz, R., & Król, R. (2009). Failure analysis of belt conveyor systems for condition monitoring purposes. Mining Science, 128(36), 255.

A nivel país, la producción tanto de uvas como de vinos se concentra en dos regiones: la región de Maule y la región de O’Higgins, con unas tasas anuales de crecimiento del 3,15% y 7,40% respectivamente. Sin embargo, existe una gran amenaza a este crecimiento asociada al desarrollo exponencial de enfermedades en viñedos que pueden derivar en bajadas de rendimientos y pérdidas de competitividad en el mercado. 

A nivel mundial, la Food and Agriculture Organisation de las Naciones Unidas estima que las pérdidas anuales debidas a plagas se sitúan entre el 20% y el 40% de la producción global, lo que se traduce en alrededor de 232 mil millones de dólares por año. En la misma línea, la Fundación para la Innovación Agraria de Chile, en su informe Detección de virus y fitoplasmas en vid, señala que:

• Se ha observado que los síntomas de enfermedades producidas por dichos agentes producen una reducción en la producción cercana al 23%.
  Esto tiene como consecuencia directa una bajada muy significativa de la rentabilidad, incurriendo en una reducción en el margen neto que conduciría a un déficit inasumible para el productor. Esta situación es especialmente comprometida en la región de O’Higgins, pues según datos de la Oficina de Estudios y Políticas Agrarias (ODEPA) más del 76% de las explotaciones de viñedos corresponden a terrenos de menos de 20 hectáreas, lo que podría implicar, en general, una menor capacidad financiera para enfrentar déficits económicos tan significativos.
• Durante las últimas décadas, gran parte de la superficie de vides ha sido reemplazada por nuevas variedades utilizando los mismos suelos e infraestructura, prácticas que han provocado el aumento de las poblaciones de nematodos, insectos, hongos y bacterias.

Frente a esta amenaza, el mejor enfoque es ser capaces de llevar a cabo una detección temprana, rápida y fiable de enfermedades que puedan afectar a los viñedos, ya que de esta manera se podrán diseñar y adoptar medidas correctoras tempranas consistentes en el rápido aislamiento y retiro de los ejemplares afectados, evitando así que estas enfermedades se propaguen por todo el cultivo provocando importantes pérdidas asociadas a la producción. 

La limitación para adoptar este enfoque reside en que en la actualidad no existe en el mercado una tecnología para diagnóstico del estado de salud de viñedos de elevada precisión, a un bajo costo y en tiempo real.  De hecho, en la actualidad los productores vitivinícolas confían en inspección visual y juicio experto para el control del desarrollo de estas enfermedades, ya que las alternativas son costosas y no siempre disponibles, además de ser técnicas con una baja fiabilidad, tal y como ampliaremos a continuación. 

Nuestra solución al problema: detección de enfermedades a través del tratamiento de imágenes multiespectrales tomadas desde un dron.

Como ya hemos indicado, la mayor parte de los productores vitivinícolas llevan a cabo la tarea de inspección mediante observación visual y juicio experto.  Esa forma de inspección consiste en llevar a cabo una observación general sobre las plantaciones tratando de visualizar, en base a criterios subjetivos adquiridos empíricamente, si el vegetal posee algún síntoma que denota la enfermedad del mismo. Hacerlo de esta manera implica un gran consumo de tiempo y recursos ya que la observación directa depende del nivel de visión del individuo experto en enfermedades de viñedos que la ejecute y de su evaluación subjetiva del momento (un solo inspector puede tardar horas en inspeccionar solamente una hectárea). A su vez, este método tiene un margen de error relativamente alto, ya que la detección de síntomas o anomalías en las plantaciones dependen de la subjetividad de los observadores, de la altura y tamaño de la vid, o del factor climatológico, entre otros.

Otras de las técnicas no intrusivas disponibles para la detección de enfermedades son aquellos modelos de predicción que estudian la evolución de hongos en la vid con el fin de prever las infecciones. Estos modelos utilizan variables meteorológicas como la temperatura, la lluvia y la humedad relativa. Por ejemplo, en el caso concreto de la afección/enfermedad Mildiu (hongo Plasmopara viticola) – enfermedad muy conocida por los viticultores debido a los graves daños que ocasiona en el viñedo-, el sistema propuesto se basa en el modelo Goidanich. Este modelo recoge información meteorológica (temperatura media y humedad relativa), y estima cuando se producirá la fructificación asexual del hongo, momento idóneo para tratar la vid con productos de contacto que impidan la germinación de zoosporas. La mayor limitación de esta técnica es un error relativo muy alto. 

Por otro lado, en lo referente a técnicas intrusivas de detección de enfermedades en viñedos, las herramientas tecnológicas desarrolladas se basan en la utilización conjunta de técnicas moleculares de detección de virus (ELISA y RT-PCR) y citoplasmas (nested-PCR) en vides viníferas y de mesa. Esto consiste en el muestreo en campo de las vegetaciones a analizar y su posterior procesamiento y análisis en laboratorio. Cabe señalar que la técnica inmunológica ELISA (Enzyme Linked Inmuno Sorbent Assay) se utiliza como apoyo (para el caso de detección de virus) de la técnica génica PCR (Polymerase Chain Reaction), que es adecuada para la detección tanto de virus como de citoplasmas. La limitación de esta forma de analizar la infección de los viñedos es su muy alto costo y que además implica un gran consumo de tiempo.

Partiendo de esta realidad, junto a los propios productores vitivinícolas identificamos la necesidad de desarrollar una solución disruptiva capaz de superar las limitaciones técnicas y económicas de estas prácticas de inspección de viñedos existentes a nivel nacional e internacional. 

Nuestra metodología para desarrollar la solución

A través de nuestra metodología, partiendo de los requisitos definidos como resultado del análisis e investigación llevado a cabo, pudimos definir el mejor enfoque para solucionar el problema, concretando prestaciones técnicas y llevando a cabo una cuantificación costo-beneficio. Así, planteamos cuales deberían ser los requisitos, los que enumeramos a continuación: 

• Medición de grandes áreas de forma rápida y eficaz.
• Discretización de la zona de cultivos en elementos individuales y obtención de parámetros relevantes de forma automatizada.
• Clasificación de la discretización en “enferma” y “no enferma”, indicando también tipo de enfermedad y grado de avance.
• Información de gran precisión en un plazo de 24-48 horas y a un bajo costo, posibilitando la toma de decisiones en etapas tempranas.
• Sistema no intrusivo, con nula injerencia en los cultivos. 

Partiendo de este planteamiento, y tras un análisis exhaustivo del estado del arte, determinamos que el mejor enfoque era desarrollar un sistema integral de control del estado de salud de viñedos (detección de enfermedades) mediante imágenes espectrales tomadas desde aeronaves no tripuladas (drones). 

Esquema de nuestra solución para diagnosticar del estado de salud de viñedos

El principio en el que se basa esta innovadora solución es en investigar las perturbaciones fisiológicas mediante el registro de los cambios en la reflectancia foliar en la porción infrarroja cercana del espectro, que no es perceptible a simple vista. Mediante este planteamiento podemos analizar el estrés biótico y abiótico a partir de las diferencias en las características espectrales del dosel del cultivo. 

Para identificar aquellos parámetros espectrales más característicos para la detección de enfermedades en vides, llevamos a cabo un análisis de diferentes documentaciones científicas que nos permitieron detectar que uno de los índices más utilizados es el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada). Este es un buen parámetro para evaluar el contenido de clorofila de la hoja, el cual está directamente relacionado con el estado de salud de las plantas. Además, a partir de la información recopilada, ha sido posible implementar 8 índices espectrales que se pueden calcular en cada árbol individual.

Por tanto, volviendo a la configuración y funcionamiento de la solución, el sistema de adquisición (dron) realiza un vuelo sobre el terreno a aproximadamente 30 metros de altura empleando un vehículo aéreo no tripulado equipado con una cámara multiespectral de cinco bandas. 

Pruebas para la validación del dron equipado con la cámara multiespectral.

Tras el vuelo del dron equipado con la cámara multiespectral los datos son enviados a un servidor en la nube. Con las imágenes espectrales se genera la ortofoto y se realiza una corrección atmosférica. Tras ello, se identifican los árboles y calculan los índices espectrales de cada unidad, siendo una red neuronal la que permite asignar el estado de salud. 

Por tanto, el tratamiento de las imágenes captadas en el vuelo de dron es llevado a cabo a través de una algoritmia especifica desarrollada para ejecutarse en diferentes etapas. 

• La primera de ellas consiste en conseguir el tratamiento y corrección de las imágenes obtenidas ya que estos datos deben prepararse de forma que se elimine la distorsión debido a las variaciones espaciales ocurridas en el proceso de captura de la información, y por la necesidad de ajustar la información espacial a un sistema de referencia determinado. Así, se consigue la orto-rectificación de las imágenes multiespectrales y la corrección atmosférica permite la calibración de los valores de radiación a reflectancia utilizando la irradiancia entrante total.

Ejemplo de ortofoto de imágenes

• Una vez conseguido lo anterior, el siguiente desafío consistía en llevar a cabo la identificación y conteo de los diferentes árboles mediante el análisis de imágenes de alta definición tomadas desde un dron, para identificar cada unidad individual de árbol obteniendo un mapa geolocalizado de estos y contabilizando la cantidad en una determinada área.

Resultado de  algoritmos de detección y conteo 

• Como tercera etapa se procedió a la selección de variables representativas y la clasificación del estado de salud de los viñedos en base a las enfermedades que se quiere identificar. Para ello se tomaron en cuenta los índices y parámetros que puedan representar estados de salud de plantas, tales como pueden ser NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada). 

Imagen con los 8 índices espectrales sobre los árboles

Para ello se desarrolló de un algoritmo de clasificación, basado en las redes neuronales tipo perceptrones multicapa que es entrenada mediante el método de entrenamiento de la máxima verosimilitud, que seleccionarán los parámetros más representativos de cada enfermedad, así como un coeficiente de ponderación, en base a sucesivos entrenamientos llevados a cabo en campo. 

Tras obtener el diagnóstico de enfermedades a través del procesamiento descrito, éste se entrega al cliente a través de una plataforma digital para que pueda realizar la gestión de sus viñedos. Esta plataforma permite visualizar el estado de salud de las plantaciones analizadas de manera discretizada y posicionadas sobre el mapa, entregando características geométricas, mapa de índices espectrales, identificación del estado de salud de cada vid, filtrado en el mapa por enfermedades y estadísticas generales y datos históricos.

Además, antes de transcurrir 48 horas, el cliente recibe un informe del vuelo realizado, un documento en formato electrónico con los resultados del vuelo, que incluye discretización de las vides, información y ubicación geolocalizada de las vides afectadas por alguna enfermedad y el grado de avance de la misma junto a un posible plan de acción dependiendo de la enfermedad detectada.

Conclusiones

Nuestro equipo ha desarrollado un sistema integrado de software y hardware que permite verificar el estado de salud de los cultivos de vid de un determinado lote en tiempo real, de manera precisa, y a bajo costo, resultando de gran ayuda a los viticultores que quieran disminuir el riesgo de propagación de enfermedades y la consecuente pérdida económica.

Gracias a la aplicación de la Inteligencia Artificial, el análisis de imágenes espectrales tomadas desde drones son tratadas mediante complejos algoritmos que incluyen redes neuronales, para conseguir desarrollar un sistema de diagnóstico del estado de salud de viñedos capaz de detectar si las plantas de vid analizadas sufren algún tipo de enfermedad, qué tipo  de enfermedad les afecta y su grado de avance

Para obtener más información sobre esta solución innovadora, no dude en descargar nuestro brochure específico sobre la misma. 

Adicionalmente, si busca mejorar la productividad de su explotación vitivinícola no dude en consultar nuestras otras soluciones para este sector industrial o contactarnos para desarrollar de manera conjunta una solución tecnológica a medida que responda a su problemática concreta. 

Referencias

Carolina Buzzetti Horta (2018). Una mirada al mercado vitivinícola nacional e internacional.

Fundación para la Innovación Agraria de Chile (2015). Experiencias de innovación para el emprendimiento agrario. Resultados y lecciones en detección de virus y fitoplasmas en vid: proyecto de innovación entre IV región de Coquimbo y VII región del Maule.

Martín, M. A., & Mimbrero, M. R. (2015). Desarrollo e implementación de un sistema para detección temprana de enfermedades en vid en entorno R.

Fundación para la Innovación Agraria Chile (2009). Experiencias de innovación para el emprendimiento agrario. Resultados y lecciones en detección de virus y fitoplasmas en vid: proyecto de innovación entre IV región de Coquimbo y VII región del Maule., 31.

El primer año de producción se efectúa en entornos controlados de agua dulce (hatcheries), donde los alevines nacen y se desarrollan hasta salmones juveniles (parr), de peso aproximado entre 100-250 gr. y tamaño entre 12-15 cm. Tras la smoltificación (proceso de adaptación al agua salada) se llevan a balsas jaula en el mar, donde comienzan a ser alimentados con dietas especiales de engorda para, al cabo de dos años, cuando los salmones smolt ya han alcanzado un peso entre los 4-6 kilogramos, ser cosechados o, en el caso de los reproductores, devueltos a las hatcheries para el desove.

La fase en que la producción es más vulnerable es, sin duda, el periodo durante el cual los salmones permanecen en el mar, pues quedan expuestos a condiciones que escapan al control, como la meteorología o la calidad del agua. En este sentido, el problema comenzó cuando la industria salmonera vivió una crisis de gran magnitud entre los años 2007-2008 a raíz de la aparición del virus ISA (Anemia Infecciosa del Salmón), que trajo consigo una caída significativa de la producción, hasta cifras cercanas al 60%. En la actualidad, el virus ISA sigue existiendo, de hecho, han surgido rebrotes (junio 2015).  Como respuesta a esta situación, los cultivadores se han visto obligados a elevar el uso de antibióticos.

Ser capaces de reducir la utilización de antibióticos no solo significaría un ahorro económico considerable sino que el salmón obtenido sería de mucha mayor calidad, aumentando con ello el precio de venta y los beneficios para la piscifactoría. 

Nuestra solución al problema: sexado de salmones en edades tempranas

Este aumento en el uso de antibióticos se podría reducir si, durante la etapa de engorde realizada en el mar, la cría se realizara de manera distinta en función del sexo del salmón, ya que son los machos los que son más propensos al desarrollo de enfermedades, razón principal por la que se ha producido este aumento en el consumo de antibióticos. 

En este sentido cabe destacar que la mezcla de ejemplares de salmón macho con hembra durante su cría produce la maduración temprana de los primeros (que habitualmente conlleva un estancamiento en el aumento de peso), por lo que separar ejemplares machos de hembra provocaría un incremento del tamaño de ambos géneros (al menos en un 9,9% y 11,8%, hembras y machos respectivamente) gracias a evitar la madurez sexual temprana y una disminución de las enfermedades en ambos sexos debido a la transmisión derivada del apareamiento.

Además, desde el punto de vista de la cría de alevines, también sería ventajoso contar con una mayor proporción de hembras en los reproductores de las instalaciones porque, al poder fertilizarse los huevos (ovas) de más de una hembra con el esperma producido por un macho, se conseguirá un mayor número de ovas fertilizadas.

Sin embargo, el análisis y determinación del sexo del salmón en etapas juveniles constituye un desafío para la industria actual. Los métodos utilizados actualmente en Chile se basan en utilizar un equipo de ecografía con el que un experto realiza el sexado en salmones de forma manual a partir de los 400-1.000 gramos de peso, no siendo capaz de identificarlo en edades más tempranas.

La ultrasonografía (ecografía) es un método de diagnóstico por imágenes basado en la utilización de ondas sonoras y la posterior captación del eco que se produce al rebotar la misma en los diferentes órganos y tejidos, por lo que podía constituir una herramienta óptima de partida para nuestros objetivos ya que esta tecnología se usa en el estudio de órganos y partes blandas, medidas de órganos, movimientos fetales, etc. 

Sin embargo, si bien puede ser utilizada para diagnosticar estados de madurez gonadal y gestación en hembras, no permite sexar los salmones juveniles (parr) con precisión, pues resulta complicado identificar sus gónadas a simple vista cuando el grado de maduración de los salmones es tan reducido. Además, estos servicios de acuicultura requieren mucho personal ya que actualmente solo se realizan manualmente.

Frente a las carencias y deficiencias de los medios actuales para la determinación y clasificación sexual del salmón, se detectó la oportunidad de desarrollar y validar un método rápido, automático, barato y fiable para identificar correctamente el sexo del salmón en edades más tempranas, con la finalidad de alcanzar una producción distinguida entre machos y hembras cuando estos sean llevados al mar, con todos los beneficios que esto implicaría.

Nuestra metodología para desarrollar la solución

Implementado nuestra metodología, tras el análisis del reto tecnológico y objetivos del cliente, llevamos a cabo una investigación  que nos permitió definir el mejor enfoque para solucionar el problema, concretando prestaciones y llevando a cabo una cuantificación costo-beneficio.

En este sentido, tras un análisis del estado del arte determinamos que el empleo de ecografías como punto de partida era el adecuado, pero para conseguir un sistema automático e inteligente de diagnosis y diferenciación gonadal del salmón de alta precisión y bajo coste, que hiciera posible la identificación sexual de los salmones en edades muy tempranas (12-15 cm de longitud, con un peso entre 100-200 gr), justo antes de ser llevados a las jaulas de agua salada, era necesario avanzar a través de actividades de investigación y desarrollo. 

Así, era necesario desarrollar elementos de conteo, sexado y separación automática que llevarán a cabo el análisis  automático de cada uno de los peces a través del tratamiento matemático de imágenes ultrasónicas, sin necesidad de que estas fueran interpretadas por ningún experto. 

Para ello, en primer lugar fue necesario desarrollar una algoritmia específica de segmentación de la imagen ya que si bien las imágenes tomadas con el ecógrafo comercial permiten obtener las imágenes brutas, es decir, la representación gráfica de las ecografías en escala de grises, estas imágenes generadas presentan interferencias (ruidos) y ciertas anomalías que podrían entorpecer el posterior trabajo del clasificador. Es por esto que, para la consecución de este primer desafío, se necesitó poner en práctica una serie de técnicas de pre-procesado encargadas de mejorar en lo posible la calidad de la imagen y resaltar únicamente aquellos objetos que se deseaban identificar sobre otros cuerpos que aparecían en la imagen, pero no se correspondían con objetos de interés (a estos últimos se les conocía como artefactos). En otras palabras, se trató de aplicar un primer filtrado conocido como proceso de binarizado cuyo resultado fue el de una imagen en blanco y negro en lugar de una imagen en escala de grises.

Además, se requirió dar un paso más en el tratamiento de la imagen y se centró el estudio en aquellas zonas de potencial interés (zona abdominal del pez) de forma que se pudiera realizar un recorte de la imagen lo más pequeño posible alrededor la zona que contiene los objetos a detectar (en este caso las gónadas). Dicho en otras palabras, se trató de aplicar un segundo filtrado conocido como segmentación con el objetivo de reducir los falsos positivos durante el posterior procesamiento del clasificador y minimizar el costo computacional del tratamiento de datos.

Esquema del proceso de binarizado, primer paso dentro del módulo de preprocesado 

Una vez conseguido este primer objetivo, el segundo desafío residió en el diseño y desarrollo del módulo de análisis de las gónadas del pez partiendo de una imagen binarizada y segmentada de las zonas potencialmente susceptibles de albergar el estómago y las gónadas del salmón. 

Así, con la finalización de los trabajos vinculados al primer desafío, se estuvo en disposición de una imagen binarizada y segmentada de las zonas potencialmente susceptibles de albergar el estómago y las gónadas del salmón. De esta forma se consiguió reducir el tamaño de la imagen a procesar y eliminar gran cantidad de artefactos que dificultarían la clasificación por sexo del salmón, pero esta imagen todavía era demasiado grande para analizar la existencia de órganos reproductores. Por este mismo motivo, se requería aplicar un proceso basado en histogramas de Gradientes Orientados en las proximidades de las paredes del estómago hasta localizar los órganos reproductores del salmón.

Los Histogramas de Gradientes Orientados (HOG) se basan en la idea de que los objetos (como pudieran ser las gónadas del salmón) pueden ser caracterizados mediante su apariencia. Para ello, los HOG obtienen la orientación del gradiente de cada píxel, generando de este modo la distribución espacial del objeto.

A grandes rasgos, la idea principal que se persiguió fue la de implementar un sistema que dividiera la imagen en pequeñas regiones (conocidas como celdas) y obtuviera para cada una de ellas un histograma a partir de la orientación de los gradientes de los píxeles que la forman. Además, para una mejor respuesta, se debía normalizar el contraste en unas zonas más grandes (denominadas bloques) y utilizar dicho resultado para normalizar las celdas del bloque.

Etapas del descriptor HOG.

De esta forma, la combinación de los histogramas generados para cada una de las celdas proporcionará la representación de la imagen en el espacio de características. Un clasificador bayesiano analiza las regiones de la imagen ultrasónica para caracterizar los píxeles y determinar las gónadas.

Para la determinación final del sexo del salmón se partió de una premisa clave: En caso de localizar órganos reproductivos dentro de las gónadas, dada la temprana edad del espécimen, se tratará de órganos reproductivos femeninos (pues los masculinos tardan más tiempo en desarrollarse).

Así, si el clasificador bayesiano detecta que existen gónadas en al menos 4 de las subdivisiones se considerará un resultado positivo. Esto se realiza para evitar falsos positivos en alguna subdivisión ocasional por alguna estructura similar a las mismas.

Atendiendo a esta premisa, a continuación, se muestran dos imágenes ecográficas de un salmón hembra y de un salmón macho, correctamente clasificadas mediante el algoritmo y donde se aprecian visualmente la presencia de gónadas en el caso de la hembra (en verde), no discerniéndose en el caso del macho (en rojo):

Ecografía de salmón hembra (izquierda) y salmón macho (derecha).

Una vez analizados y clasificados, un separador mecánico de válvulas lleva a cada uno de los salmones juveniles (parr) a una u otra balsa en función de su género.

Separador automático del sistema en base al sexo del salmón

Finalmente, y como última etapa de nuestra metodología, este prototipo fue validado y testeado mediante una serie de pruebas llevadas a cabo con el objetivo de verificar el correcto funcionamiento del sistema.

La campaña de mediciones tuvo lugar en dos granjas acuícolas de agua dulce con el fin de aumentar la representatividad de los resultados. Concretamente, se tomaron ecografías de Salmón Coho y ecografías de Salmón Salar en las instalaciones de la empresa Salmones Austral S.P.A. en el Lago Rupanco. Estas instalaciones se encuentran, respectivamente, en la Región del BioBio y en la Región de Los Lagos.

Banco de peces de donde se extrajeron las muestras para la validación del nuevo sistema

Conclusiones

A través de tratamiento matemático de la imagen en COREAL somos capaces de determinar de manera automática la existencia de gónadas en salmones en edades muy tempranas (12-15 cm de longitud, con un peso entre 100-200 gr), algo que no es posible a través de los métodos manuales de clasificación basados en ecografías empleados en la actualidad. 

En este caso la Inteligencia Artificial hace posible un proceso que permite aumentar la productividad y seguridad en la industria de la acuicultura a la vez que garantiza un producto de mayor precio y calidad para el consumidor. 

Para obtener más información sobre esta solución innovadora, no dude en descargar nuestro brochure específico sobre la misma. 

Adicionalmente, si busca mejorar la productividad de su piscifactoría no dude en contactarnos para desarrollar de manera conjunta una solución tecnológica a medida que responda a su problemática concreta. 

Referencias

AQUA – Acuicultura y pesca. ‘Cosechas de salmónidos en Chile incrementaron un 8,7% en 2017’. (2018)

Ban, M., Hirasawa, K., & Ezure, M. (2008). The Effects of Growth on Sexual Maturation in Sockeye Salmon. Aquaculture Science, 56(4), 605-606.

Davidson, J., May, T., Good, C., Waldrop, T., Kenney, B., Terjesen, B. F., & Summerfelt, S. (2016). Production of market-size North American strain Atlantic salmon Salmo salar in a land-based recirculation aquaculture system using freshwater. Aquacultural engineering, 74, 1-16.

EURE (Santiago) vol.38 no.115 Santiago set. 2012

Harmon, P. R., Glebe, B. D., & Peterson, R. H. (2003). The Effect of Photoperiod on Growth and Maturation of Atlantic Salmon (Salmo Salar) in the Bay of Fundy: Project of the Aquaculture Collaborative Research and Development Program. Fisheries and Oceans Canada.