Perdas por vazamento em plantas de transporte de vapor representam um grande desperdício de dinheiro e impacto ambiental em refinarias e plantas que possuem sistemas aquecidos. Os vazamentos ocorrem por corrosão das paredes da tubulação e por falhas em componentes como válvulas e purgadores. Um vazamento de vapor implica diretamente em desperdícios com consumo de água tratada e consumo de combustível para o aquecimento de água. Atualmente a inspeção de pontos de vazamentos ao longo de quilômetros de tubulações é realizada por inspeção local humana com o auxílio de equipamentos de medição portáteis. Isso traz problemas em relação ao tempo para a realização da inspeção total da planta, implicando em somente análises intermitentes. Além disso, a inspeção local expõe o técnico a acidentes e coloca em risco a segurança operacional da planta.

O sistema MISS - Mixed Inspection Sensor System - consiste em uma rede de alta redundância de sistemas sensores, empregando tecnologias para medição de temperatura e vibração como sensores distribuídos a fibra óptica e câmeras de infravermelho para o monitoramento de ativos em tempo real.

Sistemas de sensoriamento óptico distribuído realizam o monitoramento contínuo e simultâneo de temperatura e sinal acústico (Distributed Acoustic and Temperature Sensing – DATS) ao longo de dezenas de quilômetros de um cabo óptico, sendo a fibra óptica interna ao cabo o próprio elemento sensor em toda a sua extensão, com resolução espacial de até 1 metro e alta sensibilidade. O sistema utiliza cabo óptico padrão de telecomunicações, sendo sua instalação de baixa complexidade. O sensoriamento provido é de cobertura de área ampla, densa e permanente, com pouca ou nenhuma necessidade de manutenção.

Em locais específicos, como válvulas e banco de purgadores, câmeras de imageamento por infravermelho são instaladas. Os equipamentos de sensoriamento distribuído e as câmeras são ligados a rede wireless e enviam dados e recebem parâmetros de servidores locais ou da nuvem.

O sistema MISS realiza a detecção e quantificação de eventos baseado nos parâmetros de temperatura e vibração. Os dados gerados são processados empregando algoritmos de identificação de padrões, como de aprendizagem de máquina, e de processamento de imagem para geração de informações em tempo real e de análises de tendências históricas, permitindo decisões para manutenção, mitigação de riscos e de perdas, promovendo dessa forma um aumento da segurança operacional, eficiência energética e a transformação digital dos mais distintos ambientes.