I due incidenti ferroviari mortali avvenuti in Andalusia e poi in Catalogna, insieme alla moltiplicazione dei malfunzionamenti ferroviari, hanno riacceso in Spagna il dibattito sull’uso delle tecnologie IoT per il monitoraggio continuo delle infrastrutture. Il deragliamento parziale di un treno Iryo vicino ad Adamuz, seguito pochi giorni dopo da una collisione mortale in Catalogna dopo il crollo di un muro sulla linea ferroviaria, evidenzia la difficoltà di individuare in anticipo difetti localizzati del binario o del suo ambiente circostante.
Un problema di capillarità dei dati
Se i due eventi sono distinti, rivelano un medesimo punto debole: le infrastrutture ferroviarie oggi producono pochissimi dati strutturali in tempo reale. Le ispezioni programmate, audit o turni tecnici generano puntatori sporadici, ma non flussi continui utilizzabili. Pertanto, la comprensione dei fenomeni dinamici: movimenti laterali, dilatazioni termiche, fatica dei materiali, instabilità idriche, avviene spesso dopo l'incidente e non a monte.
In altri settori industriali (energia, edifici, opere d'arte), l'IoT strutturale ha già spostato la manutenzione correttiva verso la manutenzione predittiva, grazie all'installazione di sensori sui punti sensibili e all'analisi in tempo reale dei dati raccolti. Nel ferroviario, questo spostamento è più recente, anche se la ferrovia accumula importanti vincoli meccanici, ambientali e normativi.
Verso un monitoraggio distribuito sulla ferrovia
La tendenza osservata in Europa è la moltiplicazione di sensori distribuiti lungo la ferrovia, capaci di misurare il binario, il livellamento, la deformazione o l'inclinazione. Questi dati possono poi essere incrociati con parametri ambientali (temperatura, umidità, precipitazioni, vibrazioni), consentendo una diagnosi dinamica e la generazione di soglie di allerta.
Soluzioni come quelle sviluppate dalla società FEELBAT illustrano questo approccio. L’azienda utilizza sensori IoT connessi: DELTA R per le inclinazioni biassiali, DELTA L+ per il monitoraggio dello scartamento dei binari, nonché linee inclinometriche modulari che consentono un monitoraggio continuo delle deformazioni. I sistemi Sigfox o 4G garantiscono il reporting in tempo reale, mentre le piattaforme di analisi centralizzano le misurazioni per individuare tendenze, attivare soglie di allerta (SMS, email) o correlare la temperatura alle micro-deformazioni osservate.
L'azienda sta anche preparando il lancio del sensore DELTA V, dedicato al monitoraggio delle vibrazioni in conformità con le normative locali vigenti per rilevare i segnali precursori legati a movimenti significativi o ripetitivi.
« Le reti stanno diventando più esigenti e i margini di errore più ridotti. Il monitoraggio in tempo reale consente di rilevare segnali deboli che altrimenti sarebbero invisibili. È uno strumento aggiuntivo per rafforzare la sicurezza e la prevenzione, anticipare i rischi e localizzare rapidamente i guasti », spiega Jean-Christophe Habot, CEO dell'azienda FEELBAT.
Una questione strategica per la mobilità spagnola
La domanda ora posta ai gestori della rete spagnola non è se le infrastrutture debbano essere migliorate, ma come possano essere osservate, diagnosticate e monitorate in modo più continuo. In un contesto in cui il ferroviario rimane un pilastro della mobilità spagnola, la questione della prevenzione strutturale appare come un vettore essenziale di sicurezza.
Gli uffici di progettazione e controllo chiedono ora l'integrazione sistematica di tecnologie di monitoraggio strutturale continuo nelle aree considerate sensibili.
Oltre alla prevenzione degli incidenti, i benefici attesi includono la riduzione dei tempi di ispezione, l’ottimizzazione degli interventi di manutenzione, la protezione del personale operativo e la limitazione delle perturbazioni del traffico.