En los últimos años, la tecnología de imagen acústica para la detección de defectos en GIS ha desarrollado rápidamente. Esta tecnología permite una localización intuitiva de la fuente de sonido, ayudando al personal de operación y mantenimiento a enfocarse en la ubicación exacta de los defectos en GIS, mejorando así la eficiencia del análisis y resolución de defectos.
La localización de la fuente de sonido es solo el primer paso. Sería aún más ideal si se pudieran identificar automáticamente los tipos comunes de defectos en GIS utilizando inteligencia artificial (IA), junto con recomendaciones inteligentes para estrategias de mantenimiento.

Actualmente, los defectos como tornillos sueltos, movimiento de fuelles y componentes de escudo interno sueltos que causan ruidos anormales pueden ser localizados utilizando la tecnología de imagen acústica.
Sin embargo, debido a las diferencias estructurales entre las unidades GIS de diferentes fabricantes y modelos, así como a las configuraciones de bahías variables en los proyectos de ingeniería, las señales de sonido generadas a menudo tienen características inherentes. Esto añade complejidad y desafíos técnicos al diagnóstico de defectos en GIS mediante imagen acústica.

Para un progreso adicional, se requiere una estrecha colaboración entre especialistas en acústica y expertos en equipos de conmutación de redes eléctricas, integrando el conocimiento del dominio y la experiencia en campo para probar iterativamente, refinar y optimizar los métodos y algoritmos de análisis de señales acústicas y vibratorias basados en la ingeniería.

Con los avances continuos en la tecnología de imagen acústica y la mejora de la eficiencia de los algoritmos de IA, la aplicación de tecnologías más avanzadas reducirá significativamente la carga de trabajo del personal de operación y mantenimiento en el sitio.