Gonzalez-Castro et al 2022a - Revision history

Materiales.Compuestos at 19:50, 14 December 2022

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+  [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image32.png]]
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 Los autores  agradecen el apoyo financiero de la Xunta de Galicia, GAIN y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (IN852A 2016/95).
 [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image33.jpeg|600px]]
 También agradecer a las empresas que han conformado el consorcio NERO: Galventus Servicios Eólicos S.L, Astilleros Triñanes S.L, Fiberglas S.A, Castro Composites S.L y Tecdesoft S.A por su gran trabajo, buena disposición y la oportunidad que nos han brindado de formar parte de su equipo de trabajo.

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+<span id="_Hlk90883380"></span>
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-<div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">
-N.González-Castro<sup>a</sup>, T.Grandal<sup>b</sup>, AMR. Pinto<sup>b</sup>, JMF.Montenegro<sup>b</sup>, R. Ruiz-Lombera<sup>b</sup>, E. Rodríguez- Senín<sup>a</sup></div>
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-<div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">
-<span style="text-align: center; font-size: 75%;"><sup>a</sup> Advanced Materials, AIMEN Technology Center, Porriño, 36418, Spain</span></div>
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-<div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">
-<span style="text-align: center; font-size: 75%;"><sup>b</sup> Robotics and Control, AIMEN Technology Center, Porriño, 36418, Spain</span></div>
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-{| style="width: 87%;border-collapse: collapse;"
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-|  colspan='2'  style="vertical-align: top;"|<big>Monitorización en tiempo real de los procesos de fabricación, reparación y comportamiento en servicio de composite termoestable </big>
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-|  style="border-bottom: 1pt solid black;vertical-align: top;"|<span style="text-align: center; font-size: 75%;"> [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image1.png|54px]] </span>
-|  style="vertical-align: top;"|
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-|  style="border-top: 1pt solid black;border-bottom: 1pt solid black;vertical-align: top;"|<span style="text-align: center; font-size: 75%;">Historia del artículo:</span>
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-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">Recibido 30 de Diciembre 2021</span>
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-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">En la versión revisada 30 de Diciembre 2021</span>
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-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">Aceptado 30 de Diciembre 2021</span>
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-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">Accesible online 21 de Enero 2022</span>
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-|  rowspan='4' style="vertical-align: top;"|<span style="text-align: center; font-size: 75%;">El proyecto NERO nace de la necesidad de controlar y monitorizar los procesos de fabricación, reparación y vida en servicio de estructuras producidas en materiales compuestos, un ámbito en plena expansión y que está experimentando en los últimos años un crecimiento vertiginoso. Los materiales compuestos están considerados actualmente como unos de los materiales estratégicos en los procesos de fabricación del futuro por el alto impacto funcional</span><span style="text-align: center; font-size: 75%;">, y de reducción de peso que aportan en un gran abanico de sectores. De esta forma, los sistemas de monitorización que se han desarrollado en el proyecto contribuirán a salvar algunas de las principales barreras para la introducción de estos materiales en el entorno industrial, como son, el elevado consumo de recursos, bajos ratios de automatización, y un alto porcentaje de rechazos, lo que disminuirá de manera significativa los costes de producción.</span>
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-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">En base a estos antecedentes, NERO ha desarrollado un sistema de monitorización basado en sensores embebidos no invasivos que permiten llevar a cabo procesos de fabricación y reparación de estructuras de material compuesto de forma más eficiente, y medioambientalmente sostenibles, y qué a su vez, proporcionen información del comportamiento estructural durante la vida en servicio de las estructuras fabricadas. Para alcanzar ese objetivo</span><span style="text-align: center; font-size: 75%;">, NERO ha desarrollado mediante técnicas de monitorización ''ad hoc'' basadas en sensores de fibra óptica (FOS), concretamente de tipo FBG y dispersión de Rayleigh, y por otro lado de movilidad iónica (DC), un sistema de monitorización y control de los procesos de fabricación y reparación de composite para tres casos de uso y sectores industriales diferentes.</span>
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-|  style="border-top: 1pt solid black;vertical-align: top;"|<span style="text-align: center; font-size: 75%;">Palabras clave:</span>
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-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">Sensores dieléctricos</span>
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-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">Sensores de fibra óptica</span>
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-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">Fiber Bragg Grating (FBG)</span>
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-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">Monitorización de curado</span>
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-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">Monitorización en servicio</span>
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-|  style="border-top: 1pt solid black;vertical-align: top;"|
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-|  colspan='2'  style="vertical-align: top;"|<big>Real-time monitoring of thermosetting composite manufacturing, repair and in-service behavior processes</big>
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-|  style="border-bottom: 1pt solid black;vertical-align: top;"|<span style="text-align: center; font-size: 75%;"> [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image2.png|54px]] </span>
-|  style="vertical-align: top;"|
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-|  style="border-top: 1pt solid black;border-bottom: 1pt solid black;vertical-align: top;"|<span style="text-align: center; font-size: 75%;">Keywords:</span>
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-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">Dielectric sensors</span>
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-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">Fiber optic sensors</span>
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-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">Fiber Bragg grating (FBG)</span>
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-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">Cure monitoring</span>
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-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">In- service monitoring</span>
-|  rowspan='2' style="vertical-align: top;"|<span id='_Hlk90883380'></span><span style="text-align: center; font-size: 75%;">NERO project arises from the need to control and monitor the manufacturing, repair, and in-service life structures processes in composite materials, an area in full expansion that has been experiencing rapid growth in recent years. Composite materials are currently considered one of the strategic materials in the manufacturing processes of the future, due to the high functional impact and weight reduction they provide in a wide range of sectors. In this way, the monitoring systems that have been developed in the project will contribute to overcoming some of the main barriers </span><span style="text-align: center; font-size: 75%;">to the introduction of these materials in the industrial environment, such as the high consumption of resources, low automation ratios, and high percentage of rejections, which will significantly lower production costs.</span>
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-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">Based on this background, NERO has developed an advanced monitoring system based on non-invasive embedded sensors, which allow to carry out more efficient and environmentally sustainable manufacturing and repair processes of composite material structures, and which, in turn, provide information on the structural behavior during their service life. The ad hoc monitoring system developed in NERO employs fiber optic sensors (FOS), based on FBG and Rayleigh scattering, and ion mobility (DC) sensors. The monitoring and control system developed was validated for the manufacturing and repair processes of composite in three different use cases and industrial sectors.</span>
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-|  style="border-top: 1pt solid black;vertical-align: top;"|
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 ==1 Introducción ==
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 [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image6.png]]
-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">'''Figura 2.'''  Fases del desarrollo técnico del proyecto NERO</span></div>
+<span style="text-align: center; font-size: 75%;">'''Figura 2.'''  Fases del desarrollo técnico del proyecto NERO.</span></div>
 Una vez concluido el estudio de la evolución físico-química de los materiales durante el proceso de curado, se prosiguió con el estudio del material compuesto, y la replicación de los procesos reales objeto de estudio a escala laboratorio. El objetivo de esta tarea fue el de introducir los sensores (FBG y DC) en los distintos procesos de fabricación estudiados (laminación manual, infusión y ''filament winding''), permitiendo estudiar y caracterizar la sensibilidad de las dos tecnologías de sensores para la detección de los distintos eventos que tienen lugar en los distintos procesos de fabricación y reparación, a la vez que se redefine con mayor precisión la estrategia de colocación de sensores dentro del sistema de fabricación, y su protección frente a posibles daños ocasionados La subsiguiente tarea fue la de establecer una correlación robusta entre los parámetros fundamentales de los procesos de fabricación de materiales compuestos (impregnación de la fibra, curado, exotermia de la reacción, contracción del material,…) y las señalas obtenidas por los sensores. Para ello, se realizó el análisis e interpretación de las señales obtenidas durante las pruebas de fabricación a escala laboratorio que alimentaron el diseño del software de monitorización, permitiendo la obtención de información ''on-line'' del proceso de fabricación.

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 ==Referencias==
-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">[<span id="fn-"></span>([[#fnc-|<sup></sup>]]) ]  Distributed optical sensing for monitoring strain evolution during mechanical testing of composite laminates, ''Polymer Testing'', '''Volume 96''',107076, ISSN 0142- 9418 (2021),</span>
+[1]  Distributed optical sensing for monitoring strain evolution during mechanical testing of composite laminates, ''Polymer Testing'', '''Volume 96''',107076, ISSN 0142- 9418 (2021),
 [https://doi.org/10.1016/j.polymertesting.2021.107076 https://doi.org/10.1016/j.polymertesting.2021.107076].

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 Estos sensores se posicionaron en la primera pared, tras las primeras capas de refuerzo laminadas manualmente, y previo a la aplicación de ''filament winding'', y en el caso de la segunda pared, tras la aplicación del ''parabeam'', y previo a la aplicación de las restantes capas que constituyen el depósito.
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- [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image26-c.png|402px]] </div>
+{|
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 Algunas de las fases más destacables del proceso de fabricación de este demostrador se muestran en la Figura 14, en donde se pueden visualizar secuencias del proceso de fabricación que se alargó durante un total de 9 días, y el aspecto final del demostrador.
+<div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">
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-| [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image27.png|240px]]
+| [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image27.png]]
-| [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image28.tmp|center|306px]]
+| [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a_1263_castro_fig14b.png]]
 |}
 </div>
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-<div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">
-<big>''' [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image29-c.jpeg|138px]] '''</big></div>
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-  [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image30.png|600px]] <span style="text-align: center; font-size: 75%;">''' Figura 15.''' Resultados de la monitorización de curado y deformación de la virola del depósito.</span></div>
+  [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image30.png]]
 ====3.3.1 Validación del sistema de monitorización del comportamiento en servicio====
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 A continuación, en la Figura 16, se muestra a modo de ejemplo la respuesta de los sensores FBG y distribuidos embebidos entre las uniones de fondo y virola. Los picos en la respuesta de los sensores se asocian a las pérdidas de presión de la cámara de aire intermedia, pérdidas provocadas por fugas en la cámara de vacío, debidas a los poros provocados alrededor de la salida de los cables de los sensores. De no producirse ninguna fuga, la señal de estos sensores debería permanecer estable, u oscilar de forma mínima.
 <div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">
-  [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image32.png|462px]] </div>
+[[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image31.png]]
 <div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">
 <span style="text-align: center; font-size: 75%;">'''Figura 16.''' Respuesta de los sensores FBG (arriba) y distribuidos Rayleigh (abajo) ubicados en las uniones entre fondos y virola, durante los ensayos de estanqueidad.</span></div>
 Por lo tanto, se puede decir que los sensores FOS de strain embebidos son capaces de detectar las pérdidas de estanqueidad de los depósitos de doble pared, y que la mejor zona para embeberlos serían las uniones entre fondos y virolas por ser la más sensible. En cuanto a los sensores distribuidos, se ha observado que aportan una gran cantidad de información y precisión en la detección y localización de la zona de fuga. Debido a que ambos sistemas son sensibles a la detección de fugas, y al menor coste asociado al empleo de los sensores puntuales, se apuesta por esta tecnología para una futura implementación industrial.

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-| [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image15.png|270px]]
+| [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a_5862_castro_fig9a.png|270px]]
-| [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image16.png|center|300px]]
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 |}
-'''Figura 9.''' Esquema del posicionamiento de los sensores en cada una de las capas a monitorizar.
+<span style="text-align: center; font-size: 75%;">'''Figura 9.''' Esquema del posicionamiento de los sensores en cada una de las capas a monitorizar.</span></div>
 La fabricación completa del demostrador requirió de un total de 4 días, para así abarcar el proceso de fabricación y desmoldeo de la embarcación, realizándose el curado sin aplicación de calor externo (curado a condiciones ambientales). Los sensores DC se posicionaron en la zona central, para contrastar la evolución del curado con la señal medida por los sensores FBGs, posicionados en ''arrays'' de cuatro o tres sensores.
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 En el primero de estos días se aplicó el ''gel-coat'' sobre el molde, con un tiempo de secado de varias horas, dado que de no estar suficientemente curada esta capa cuando se realiza la aplicación de la resina, se pueden producir defectos superficiales. Una vez esta capa se consideró válida para la aplicación de laminación manual de la resina catalizada, se procedió a la laminación manual de las capas de refuerzo (Figura 10). En este caso, este primer día se realizó la laminación manual de las dos primeras capas de refuerzo, junto con el correspondiente embebido de sensores entre estas. El segundo día de fabricación se realizó la aplicación de otras dos capas de refuerzo, por medio de laminación manual, nuevamente con el correspondiente embebido de sensores entre estas. En este caso, una vez se observó que se había superado el pico exotérmico de estas capas (capa 3 y 4), se procedió a la laminación de las dos últimas capas (capa 5 y 6). La laminación conjunta de cuatro capas de refuerzo implicaría una elevadísima exotermia debido a la acumulación de resina catalizada, y por tanto del calor liberado durante la reacción de curado, que podría ocasionar daños en el material y mermar las prestaciones mecánicas del componente.
+<div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">
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-| [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image17.jpeg|246px]]
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-| [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image18-c.jpeg|center|348px]]
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 |}
-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">'''Figura 10.''' Proceso de fabricación de embarcación .</span>
+<span style="text-align: center; font-size: 75%;">'''Figura 10.''' Proceso de fabricación de embarcación.</span></div>
 Los resultados de la monitorización del curado de este demostrador se analizaron por capas y días. A modo de ejemplo, en la Figura 11 se muestran los resultados de los sensores integrados entre las capas 1 y 2, es decir, los primeros sensores integrados en el demostrador, y que por tanto, monitorizaron el proceso al completo.
-[[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image19.png|600px]]
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-| [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image20-c1.png|center|222px]]
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 '''Figura 11.''' Resultados de la monitorización de la barca por laminación manual (sensores embebidos entre las dos primeras capas de refuerzo).
 Como se puede observar, los sensores FBG embebidos en entre estas capas monitorizaron el proceso de fabricación completo de la embarcación, que se alargó durante 3 días. En las primeras horas se observó una elevación en la temperatura, al igual que de strain, comportamiento que se asocia a la exotermia de la reacción de curado de estas dos primeras capas laminadas, verificándose nuevamente la capacidad de detección de esos eventos independientemente del salto de escala.
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 A partir de la evolución del gradiente de temperatura medido por las FBGs, se realizaron mapas de temperatura de la embarcación, tal y como se muestra en la Figura 12. En esta media sección de la embarcación, se observa como las temperaturas alcanzadas en el lateral fueron ligeramente superiores a las alcanzadas en el centro de la barca, no llegando a superar en ningún momento los 5°C de diferencia. Esto es debido a que se comenzó a laminar por el lateral, no por el centro.
+<div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">
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-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">'''Figura 12.''' Evolución del gradiente de temperatura y strain medido por las FBGs embebidas entre las dos primeras capas de refuerzo, a lo largo del primer día de monitorización.</span>
+<span style="text-align: center; font-size: 75%;">'''Figura 12.''' Evolución del gradiente de temperatura y strain medido por las FBGs embebidas entre las dos primeras capas de refuerzo, a lo largo del primer día de monitorización.</span></div>
 De igual forma, la variación de strain o deformación monitorizada por las FBGs, permitió la creación de mapas de deformación, igualmente útiles para evaluar el grado de curado y su homogeneidad (Figura 12).

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 <div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">
-  [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image11.png|600px]]  [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image12-c.png|600px]] <span style="text-align: center; font-size: 75%;">''' Figura 6.''' Esquema del posicionamiento de sensores en la fabricación de una sección de pala por infusión.</span></div>
+  [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a_7861_castro_fig6a.png|600px]]
 En este caso el ciclo de curado consistió en 2 h a temperatura ambiente, 16 h de postcurado a 50°C por medio de manta calefactora, y realizando la entrada de resina por medio de la aplicación de -1 atm de vacío, tal y como se muestra en la Figura 7.
 [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image13-c.png|600px]]
-<span style="text-align: center; font-size: 75%;">'''Figura 7.''' Demostrador de infusión de pala de aerogenerador.</span>
+<span style="text-align: center; font-size: 75%;">'''Figura 7.''' Demostrador de infusión de pala de aerogenerador.</span></div>
 Pese al fallo de algunos de los sensores utilizados para la monitorización, se validó la estrategia de encapsulamiento, posicionamiento y monitorización, observándose que el sistema es compatible con este proceso de fabricación y que es sensible a los distintos eventos que tienen lugar durante la fabricación, tal y como se muestra en la Figura 8. En este caso, según los resultados, el curado completo de la pieza se produce a las 15 h, por lo que el proceso de fabricación es susceptible de optimizarse, y en este caso se podría haber reducido en 5 h.
 <div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">
-  [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image14.png|600px]] </div>
+  [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a_7706_castro_fig8.png|600px]]
-'''Figura 8.''' Resultados de la monitorización del demostrador de infusión de pala de grandes dimensiones (sensores entre molde y primera capa de refuerzo).
+<span style="text-align: center; font-size: 75%;">'''Figura 8.''' Resultados de la monitorización del demostrador de infusión de pala de grandes dimensiones (sensores entre molde y primera capa de refuerzo).</span></div>
 En este caso, la multitud de sensores FBGs de strain utilizados, permite realizar un mapeado de los esfuerzos, observándose mayor esfuerzo allí donde la geometría es más compleja, además de detectar el pico exotérmico en torno a las 2,5 h, validando la capacidad del sistema de ser sensible a la entrada de resina, la detección de fallos de vacío o falta de impregnación entre otros.

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-| [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image8.jpeg|234px]]
+| [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image8.jpeg|center]]
-| [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image9.jpeg|center|240px]]
+| [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image9.jpeg|center]]
 |}
 </div>
@@ Line 141: / Line 141: @@
 <div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">
-<span style="text-align: center; font-size: 75%;"> [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image10-c.png|600px]] </span></div>
+<span style="text-align: center; font-size: 75%;"> [[Image:Gonzalez-Castro_et_al_2022a-image10-c.png]] </span></div>
 <div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">

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 De esta necesidad nace el proyecto NERO (Figura 1), en el que, mediante técnicas de monitorización ''ad hoc'' basadas en sensores de fibra óptica (FOS) y movilidad iónica, se desarrolló un sistema de monitorización y control de los procesos de fabricación y reparación de composite adaptado a cada uno de los distintos casos de uso y sectores industriales de relevancia, objeto de estudio en el proyecto, en los que se utilizan de forma intensiva los materiales compuestos, como son: fabricación de embarcaciones (sector naval), fabricación de depósitos de almacenamiento de líquidos corrosivos (sector químico), y reparación de palas eólicas (sector energía). Además, aprovechando los sensores embebidos, el sistema de monitorización desarrollado, además de la fabricación, permitía la monitorización del comportamiento estructural en servicio de los depósitos de almacenamiento, siendo capaz de detectar fugas mediante el diseño de un sistema de alertas [1, 2, 3].
 <div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">
 <span style="text-align: center; font-size: 75%;">'''Figura 1.''' Concepto global del proyecto NERO.</span></div>