Lightning alert: lightning risk warning

• Grant number: 21/05079-0
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: June 01, 2021
• End date: January 31, 2022
• Field of knowledge: Physical Sciences and Mathematics - Geosciences - Meteorology
• Principal Investigator: Moacir Lacerda
• Grantee: Eduardo Marcos de Jesus
• CNAE: Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
• Associated research grant: 20/05692-1 - Lightning Alert: lightning risk warning, AP.PIPE

Abstract

Procedimentos industriais de manutenção, de construção, manobras com material inflamável, ou atividades socio-esportivas em áreas abertas devem ser interrompidas quando da queda de raios de forma a aumentar a segurança das pessoas e reduzir perdas econômicas. No entanto, o tempo de interrupção gera perdas econômicas consideráveis e incômodos à população (paralisação de procedimentos médicos, perda de produtos armazenados em freezers, perda de tempo nos congestionamentos pela queima de faróis, interrupções de atividades em escolas, e em treinamento de agremiações esportivas, etc)(Cooper, 2016; Gosh, 2019; Jensenius, 2013; Heinen, 2017). Além disso, o ideal é retomar o mais rápido possível as atividades sem comprometer desnecessariamente a produção, garantindo também a máxima segurança das pessoas e bens. Neste sentido, sistemas que viabilizem a tomada de decisão para interromper e retornar as atividades sob risco de descargas elétricas tem grande valia econômica e humana. Neste projeto, buscaremos desenvolver um algoritmo que automatiza a metodologia de emissão de alertas de risco de queda de raios em determinada área a partir da integração de três tecnologias disponíveis: Sistema de localização de descargas elétricas (SLT), sensor de radiação eletromagnética de variação lenta (SREVL) e sensores de campo eletrostático (SCE) apoiados por imagem de vídeo em tempo real (MÓDULO DE APOIO). A combinação destas tecnologias permite emitir alertas mesmo quando uma tempestade se desenvolve sobre o local, mas não tem atividade elétrica detectável ou mesmo quando uma tempestade elétrica distante está ativa e raios estão ocorrendo. Além da integração dos diversos sistemas, a novidade da proposta é obter os parâmetros que automatizam a emissão de alertas de queda de raios utilizando dados de uma rede de SCE para monitorar a atividade elétrica da nuvem de tempestade durante seus diversos estágios e localizar os processos de pré-descargas eletrostáticas que antecedem de dez a vinte minutos a ocorrência da primeira descarga nuvem solo (Araujo, 2017). Os modelos clássicos de emissão de alerta usam simplesmente limiares de campo elétrico, o que produz baixa probabilidade de acerto e alta taxa de falso alarme. Este projeto utilizará inicialmente um conjunto de dados previamente coletado e disponibilizado publicamente pelo Laboratório STORM-T da USP. Este conjunto de dados compreende a rede de raios STARNET como sendo o SLT e medidas coincidentes de campo elétrico por um SCE e de uma antena alenta do tipo SREVL que conta o número de raios intra-nuvem e nuvem-terra. A partir das medidas de raios da STARNET, o algoritmo a ser desenvolvido irá calcular a orientação e velocidade de propagação da parte ativa das tempestades elétricas e a distância que se encontra da área a ser protegida, bem como a taxa de raios antes e depois da área a ser protegida. Estes parâmetros por sua vez, propiciam a emissão de alertas com antecedência de pelo menos meia hora, bem como a retomada das atividades com maior segurança. O novo produto consiste em fazer uma sinergia entre os diversos sistemas de proteção existentes (SLT e SCE) e já acessíveis à empresa. Serão estudadas as melhores condições de operação do novo sistema a partir da integração desses sistemas de alerta e os critérios de emissão de alerta a partir da análise de situações reais que ocorrerão ao longo da pesquisa. Os resultados esperados são os critérios de alerta combinando essas tecnologias que efetivamente serão o produto final, pois pretende-se colocar no mercado um sistema que já dê esse alerta, automaticamente, mas que possa ser adaptado para cobrir situações novas.

Scientific publications

(References retrieved automatically from Web of Science and SciELO through information on FAPESP grants and their corresponding numbers as mentioned in the publications by the authors)

RODRIGUES, FRANCIANE; LACERDA, MOACIR; IEEE. Warning of lightning risk for the first lightning produced by a thunderstorm using electric field mill network records. 2022 36TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON LIGHTNING PROTECTION (ICLP 2022), v. N/A, p. 4-pg., 2022-01-01. (09/15235-8, 21/04873-5, 21/05079-0, 20/05692-1, 21/03776-6)