Potencia acústica de plantas industriales multifuente

Un complejo petroquímico, una cantera o una planta de machaqueo son demasiado grandes para la superficie envolvente de ISO 3744 y tienen demasiadas fuentes para medir ninguna por separado. Lo que oyen sus vecinos, a unos cientos de metros, es la planta entera, y lo que necesita un modelo de predicción es un nivel de potencia acústica por banda de octava para ese conjunto, situado en el centro del área de la planta. ISO 8297 es el método de ingeniería (grado 2 de ISO 2204) que lo mide. Sobre el plano de planta se traza un camino cerrado alrededor de la planta, el contorno de medición; los micrófonos se colocan sobre él a intervalos iguales, elevados a una altura que crece con el área que encierra el contorno y apuntando en horizontal hacia la planta; sus niveles por bandas de octava se promedian; y cuatro términos convierten ese promedio en la potencia. El método es para plantas cuya mayor dimensión horizontal está entre 16 m y unos 320 m, que radian de forma más o menos uniforme en todas las direcciones horizontales, y cuyo resultado se usará a por lo menos 1,5 veces esa dimensión de su centro (apartados 0.2 y 1.2).

El contorno es cualquier camino cerrado de forma sencilla alrededor del área de la planta $S_{\mathrm{p}}$, el área que contiene todas las fuentes. Tres requisitos fijan a qué distancia pasa y con qué densidad se muestrea (9.1.1). La distancia de medición media, la media sobre las $N$ posiciones de la distancia $d_i$ de cada posición al punto más cercano del perímetro de la planta,

debe superar $0,05\sqrt{S_{\mathrm{p}}}$ o 5 m, lo que sea mayor, y no debe superar $0,5\sqrt{S_{\mathrm{p}}}$ o 35 m, lo que sea menor. Desde cualquier punto del contorno el área de la planta debe verse dentro de un ángulo de visión de como mucho 180°, es decir, el contorno nunca se mete en un entrante de la planta. Y las posiciones contiguas deben estar a lo sumo a $2\bar{d}$ una de otra. La longitud del contorno $l$, el área que encierra $S_{\mathrm{m}}$ (incluida la planta) y la altura característica de la planta, la altura media de los puntos medios de sus $n$ fuentes, $H=\frac{1}{n}{\sum }_k{h}_k$, se leen en el plano con una exactitud de ±5 % (9.2); si hay diez o más fuentes de menos de 2 m, la NOTA 7 permite contarlas de forma aproximada y tomarlas a 1 m. El micrófono se coloca entonces a

en cada posición (9.3), con su dirección de referencia horizontal y a 90° del contorno, hacia la planta (9.4).

plant_measurement_contour() toma los dos polígonos en metros y reparte las posiciones a lo largo del contorno desde su primer vértice. Sin position_count elige las mínimas que cumplen 9.1.1 c); una distribución propia, y las posiciones que un río o un edificio obligaron a omitir (como mucho el 10 %, 9.1.2.4), se indican con position_count y omitted_positions.

El contorno del ejemplo de más abajo. Trece posiciones son las mínimas que dejan 60 m entre vecinas dentro de $2\bar{d}=61,8$ m; las líneas de puntos son las $d_i$ cuya media es $\bar{d}$, y llegan al punto más cercano del perímetro, que para las posiciones de las esquinas es una esquina de la planta. El entrante de arriba a la derecha no afecta a 9.1.1 b): el contorno queda fuera de la envolvente convexa de la planta, así que ningún punto suyo la ve bajo más de 149°.

import matplotlib.pyplot as plt
from phonometry import emission

plant = [[0, 0], [180, 0], [180, 60], [120, 60], [120, 110], [0, 110]]
contour_m = [[-25, -25], [205, -25], [205, 135], [-25, 135]]
source_heights_m = [3.0, 6.5, 12.0, 9.0, 4.0, 15.0, 7.5, 5.0]
H = emission.plant_characteristic_height_m(source_heights_m, low_source_count=14)
contour = emission.plant_measurement_contour(plant, contour_m, characteristic_height_m=H)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10.5, 5.8), layout="constrained")
contour.plot(ax=ax, language="es")
# Las ocho fuentes de ruido del ejemplo del apartado 3, en el plano y en su leyenda.
source_xy = [(30, 30), (80, 25), (150, 30), (60, 85),
             (100, 90), (20, 95), (130, 15), (95, 45)]
(stars,) = ax.plot(*zip(*source_xy), "*", markersize=11, label="Fuente de ruido del ejemplo")
legend = ax.get_legend()
labels = [text.get_text() for text in legend.get_texts()]
ax.legend([*legend.legend_handles, stars], [*labels, stars.get_label()], fontsize="small",
          loc="upper left", bbox_to_anchor=(1.02, 1.0), borderaxespad=0.0)
plt.show()

Se traza un primer contorno en el plano de planta, se reparten sobre él las posiciones y se comprueban allí 9.1.1 a) y b); si no se cumplen, se traza otro (9.1.2.3; la NOTA 6 cuenta con que baste una iteración). Se miden $l$, $S_{\mathrm{m}}$ y $H$ en el plano, se elevan los micrófonos a la altura de 9.3 (tan alto como se pueda por encima de 5 m si no se alcanza, y se indica) y se orientan hacia la planta. Toda la cadena se comprueba con un calibrador de clase 1 en cada serie. Con la planta en el modo de funcionamiento que se quiere describir, se leen los niveles por bandas de octava de 63 Hz a 4 kHz en cada posición (pueden añadirse 31,5 Hz y 8 kHz), al menos 1 min por banda si el ruido es estable y con un sonómetro integrador en cualquier otro caso; si se usa un sonómetro convencional, una aguja que oscila menos de 5 dB indica un ruido estable, y el nivel es la media del máximo y el mínimo (9.5.2); con un sonómetro integrador, el $L_{\mathrm{eq},T}$ se toma cuando ya no se mueve más de ±0,5 dB (9.5.3). Con la planta parada, se lee el ruido de fondo en las mismas posiciones. El viento debe mantenerse estable durante una serie, no debe haber superficies reflectantes detrás de los micrófonos, y la serie completa se repite para cada modo de funcionamiento (apartados 6 y 8).

El apartado 10 son nueve pasos. Los niveles, corregido antes cada uno por ruido de fondo según la Tabla 2 (9.5.4, en la sección siguiente), se promedian energéticamente por banda (paso 1):

Un nivel que supera ese promedio en más de 5 dB indica que el contorno pasa demasiado cerca de una parte de la planta; 10.2 pide un contorno más alejado y, si no es factible, sustituye cada uno de esos niveles por $\overline{L_p}+5$ dB y vuelve a promediar, obteniendo $\overline{L_p^{\ast }}$ (pasos 2 y 3). plant_sound_power() hace esto último con un SoundPowerWarning y registra en capped qué niveles sustituyó. Cuatro términos llevan después el promedio a la potencia (pasos 4 a 8):

con $S_0=1$ m². Cada uno tiene una lectura sencilla. El término de área es la superficie de medición de ISO 3744: sobre un contorno circular de radio $r$, $2S_{\mathrm{m}}=2\pi r^2$ es el hemisferio que lo cubre y $hl$ la franja de pared de altura $h$ a su alrededor, de modo que una fuente puntual sobre el suelo en el centro devuelve su propia potencia a medida que los micrófonos bajan al suelo. El término de proximidad descuenta lo que las fuentes cercanas añaden al promedio; no lleva factor 10, y la NOTA 11 dice que queda entre −0,9 dB y −1,9 dB cuando se cumple 9.1, que son $\lg (0,5/4)$ y $\lg (0,05/4)$, sus valores en los dos extremos de 9.1.1 a). El término del micrófono compensa un micrófono direccional, cuyo ángulo a −3 dB $\theta$ debe superar 30° (7.1); es 0 dB para uno omnidireccional. El término de absorción atmosférica devuelve lo que el aire se lleva a lo largo de la mitad de la raíz del área de medición. El nivel ponderado A es la suma de las bandas con la ponderación A $C_j$ (paso 9), $L_{W\mathrm{A}}=10\lg {\sum }_{j}10^{0,1(L_{Wj}+C_j)}$ dB, con los valores por bandas de octava del Anexo E de ISO 3744:2010 que usan todos los métodos de potencia acústica de esta biblioteca; una banda de 31,5 Hz, que el Anexo E no pondera, queda fuera.

Todo lo que el plano decide sobre el resultado vive en un cociente, $\bar{d}/\sqrt{S_{\mathrm{p}}}$. A la izquierda, el término de proximidad en todo el intervalo que admite 9.1.1 a): un decibelio de un extremo a otro, y nunca más negativo que −1,9 dB. A la derecha, la incertidumbre de la Tabla 1 en el mismo intervalo; la tabla imprime cuatro filas y no dice nada entre ellas, así que un cociente entre dos filas toma la de abajo, el intervalo más ancho. La planta del ejemplo está en 0,24, en la fila de $+2,0/-2,5$ dB.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from phonometry import emission

ratio = contour.distance_ratio  # la planta del ejemplo, del contorno de arriba
ratios = np.geomspace(0.05, 0.5, 200)
fig, (axl, axr) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12.5, 5.2))
axl.semilogx(ratios, np.log10(ratios / 4.0), label="dLF = lg(d / (4 raíz(Sp)))")
axl.axhline(-0.9, linestyle="--")
axl.axhline(-1.9, linestyle="--")
axl.plot([ratio], [np.log10(ratio / 4.0)], "o", label="La planta del ejemplo")
axl.set(xlabel="d / raíz(Sp)", ylabel="Término de proximidad dLF [dB]")
axl.legend(loc="lower right")
rows = sorted(emission.PLANT_METHOD_UNCERTAINTY_DB)
lowers = [emission.PLANT_METHOD_UNCERTAINTY_DB[row][0] for row in rows]
uppers = [emission.PLANT_METHOD_UNCERTAINTY_DB[row][1] for row in rows]
# Cada fila impresa vale hasta la siguiente: una banda sombreada con bordes discontinuos.
for start, stop, lower, upper in zip(rows[:-1], rows[1:], lowers, uppers):
    axr.fill_between([start, stop], lower, upper, alpha=0.25)
    axr.hlines([lower, upper], start, stop, linestyles="--")
axr.errorbar(rows, [0.0] * len(rows), yerr=[[-v for v in lowers], uppers], fmt="none",
             capsize=6, label="Fila impresa de la tabla 1")
axr.axvline(ratio, linestyle=":", color="C3", label="La planta del ejemplo")
axr.set(xscale="log", ylim=(-4.2, 5.4), xlabel="d / raíz(Sp)",
        ylabel="Intervalo del 95 % [dB]")
axr.legend(loc="upper left")
plt.show()

Si la planta puede pararse, el ruido de fondo se lee en las mismas posiciones, y cada nivel se corrige con la tabla en decibelios enteros de 9.5.4 antes del promedio: 1 dB para una diferencia de 6, 7 u 8 dB, 0,5 dB para 9 o 10 dB, nada por encima de 10 dB y «Measurement invalid» por debajo de 6 dB. Una diferencia entre dos filas se redondea al decibelio entero más próximo, con las mitades hacia arriba; los dos extremos se toman tal como se imprimen, así que 5,9 dB es una medición no válida y 10,2 dB no se corrige. plant_background_correction_db() lee la tabla por sí sola, y plant_sound_power() rechaza una determinación con un nivel a menos de 6 dB de su ruido de fondo, porque la tabla no tiene corrección que darle. Si la planta no puede pararse, los niveles quedan sin corregir, el informe lo dice, y la NOTA 1 advierte de que la incertidumbre puede ser entonces mayor que la de la Tabla 1.

El ejemplo es una planta de machaqueo y cribado en forma de L, de 180 m por 110 m, en el plano de la figura anterior, con un contorno a 25 m. Para poder comprobar el resultado, los trece micrófonos leen lo que pondrían allí ocho fuentes de potencia conocida: cada una radia sobre el suelo como un hemisferio y pierde $\alpha r$ en el aire de la Tabla 3. El ruido de fondo, leído con la planta parada, queda entre 13 dB y 24 dB por debajo.

import numpy as np
from phonometry import emission

plant = [[0, 0], [180, 0], [180, 60], [120, 60], [120, 110], [0, 110]]
contour_m = [[-25, -25], [205, -25], [205, 135], [-25, 135]]
# (x, y, altura del punto medio) en metros y LW de 63 Hz a 8 kHz, dB re 1 pW.
sources = [
    ((30, 30, 3.0), [108, 110, 109, 106, 103, 99, 93, 85]),  # machacadora primaria
    ((80, 25, 6.5), [104, 106, 106, 104, 101, 97, 91, 83]),  # machacadora secundaria
    ((150, 30, 12.0), [100, 103, 105, 104, 102, 99, 94, 87]),  # torre de cribado
    ((60, 85, 9.0), [98, 100, 101, 99, 96, 92, 86, 78]),  # transferencia de cintas
    ((100, 90, 4.0), [101, 102, 100, 97, 94, 90, 84, 76]),  # grupo electrógeno
    ((20, 95, 15.0), [97, 99, 100, 98, 95, 91, 85, 77]),  # apilador
    ((130, 15, 7.5), [99, 101, 101, 98, 95, 91, 85, 77]),  # caseta de compresores
    ((95, 45, 5.0), [96, 98, 99, 97, 94, 90, 84, 76]),  # bombas
]
bands = np.array([63, 125, 250, 500, 1000, 2000, 4000, 8000], dtype=float)
alpha = emission.plant_air_absorption_db_per_m(bands)  # Tabla 3, 15 °C y 70 %


def levels_at(contour, sources):
    """Lo que leen los micrófonos: divergencia hemisférica y alpha r."""
    h = contour.prescribed_microphone_height_m
    squares = 0.0
    for (x, y, z), lw in sources:
        dx = contour.positions_m[:, 0] - x
        dy = contour.positions_m[:, 1] - y
        r = np.sqrt(dx**2 + dy**2 + (h - z) ** 2)[:, None]
        level = np.array(lw) - 10 * np.log10(2 * np.pi * r**2) - alpha * r
        squares = squares + 10 ** (level / 10)
    return np.round(10 * np.log10(squares), 1)  # una fila por posición


# Catorce motores y bombas de menos de 2 m se cuentan por la NOTA 7, a 1 m.
H = emission.plant_characteristic_height_m(
    [z for (_x, _y, z), _lw in sources], low_source_count=14
)
contour = emission.plant_measurement_contour(plant, contour_m, characteristic_height_m=H)
print(f"H = {H:.2f} m, N = {contour.positions_m.shape[0]}, "
      f"d = {contour.mean_distance_m:.1f} m, h = {contour.prescribed_microphone_height_m:.2f} m")
# H = 3.45 m, N = 13, d = 30.9 m, h = 8.25 m

levels = levels_at(contour, sources)
background = levels - np.array([14, 13, 15, 17, 19, 20, 22, 24])
result = contour.sound_power(levels, bands, background_levels_db=background)
print(np.round(result.mean_level_db, 1))
# [63.8 65.8 65.6 63.2 60.2 56.  49.1 39.9]
print(f"dLS = {result.area_term_db:.2f} dB, dLF = {result.near_field_term_db:.2f} dB")
# dLS = 49.03 dB, dLF = -1.22 dB
print(np.round(result.sound_power_level_db, 1))
# [111.6 113.6 113.5 111.2 108.5 104.8  99.4  92.1]
print(f"LWA = {result.a_weighted_sound_power_level_db:.1f} dB, Tabla 1: {result.uncertainty_db}")
# LWA = 113.5 dB, Tabla 1: (-2.5, 2.0)

El término de área sube el promedio 49 dB, porque la superficie ronda los 80 000 m², y el término de proximidad devuelve 1,2 dB. El término de absorción atmosférica es nulo por debajo de 250 Hz y de 4,4 dB en 8 kHz, donde la mitad de la raíz de 36 800 m² de aire son unos 96 m a 0,046 dB/m. Las ocho fuentes radian entre todas 113,0 dB(A); ISO 8297 obtiene 113,5 dB(A), y de 0,3 dB a 0,7 dB más en las bandas hasta 4 kHz, muy dentro de los $+2,0/-2,5$ dB de la Tabla 1.

A la izquierda, la figura que dibuja result.plot(): la potencia por banda junto a la media en el contorno de la que sale, y entre ambas los cuatro términos. A la derecha, la misma potencia frente a lo que radian las fuentes, con el intervalo de la Tabla 1. El método no sabe nada de las fuentes: lee trece niveles, un plano y una altura, y queda a medio decibelio de la verdad en las bandas que pesan en $L_{W\mathrm{A}}$.

true_lw = 10 * np.log10(sum(10 ** (np.array(lw) / 10) for _p, lw in sources))
lower, upper = result.uncertainty_db
fig, (axl, axr) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12.5, 5.4), layout="constrained")
result.plot(ax=axl, language="es")
x = np.arange(bands.size)
axr.errorbar(x, result.sound_power_level_db, yerr=[[-lower] * x.size, [upper] * x.size],
             fmt="o", capsize=4, label="LW de ISO 8297 con el intervalo de la tabla 1")
axr.plot(x, true_lw, "D", markerfacecolor="white", label="Potencia que radian las ocho fuentes")
axr.set_xticks(x)
axr.set_xticklabels([f"{f:g}" for f in bands])
axr.set(xlabel="Frecuencia [Hz]", ylabel="Nivel de potencia acústica LW [dB]")
axr.legend()
plt.show()

check_plant_measurement() contrasta el contorno y las lecturas con los requisitos de ISO 8297 que dependen de ellos y devuelve un único veredicto. No puede usarse en un if por descuido: su valor de verdad lanza una excepción, y la respuesta es passes.

check = emission.check_plant_measurement(
    contour, result, measurement_time_s=120.0, leq_range_db=0.6
)
print(check.passes, [r.key for r in check.failures], [r.key for r in check.deviations])
# True [] []
row = check.requirement("position_spacing")
print(f"{row.clause}: {row.value:.1f} m {row.comparison} {row.limit:.1f} m")
# 9.1.1 c): 60.0 m <= 61.8 m

Las filas son los apartados 1.2 (la mayor dimensión de la planta, de 16 m a unos 320 m), 9.1.1 a) a c), 9.1.2.4 (posiciones omitidas), 9.3 (el micrófono a por lo menos 5 m), 7.1 (el ángulo a −3 dB de un micrófono direccional por encima de 30°), 6 b) (el ruido de fondo al menos 6 dB por debajo), 9.5.1 a) (las siete bandas de 63 Hz a 4 kHz), 9.5.1 (un minuto por posición) y, si se da leq_range_db, 9.5.3 (una lectura integrada que no se mueve más de ±0,5 dB, un recorrido de 1 dB). Otras cuatro son recomendaciones: la norma permite no cumplirlas siempre que el informe lo diga, así que se listan en deviations y no deciden passes. La primera es la altura de 9.3 en sí, que es una altura a la que situarse y no un mínimo: la fila se cumple cuando los micrófonos están a esa altura dentro del ±5 % con que 9.2 lee $H$ y $S_{\mathrm{m}}$ en el plano, y un micrófono más bajo (tan alto como se pueda, si no se alcanza esa altura) o más alto es una desviación que hay que indicar. Las otras son el ruido de fondo «preferably more than 10 dB» por debajo, un nivel más de 5 dB por encima del promedio (10.2) y los «approximately 320 m» de 1.2.

El veredicto sobre el ejemplo, dibujado por check.plot(). El margen más justo es el de la separación: trece posiciones dejan 60 m entre vecinas frente a los 61,8 m que permite $2\bar{d}$, y por eso no bastarían doce. Los micrófonos están a la altura prescrita, así que esa fila conserva entero el ±5 % que le concede el plano. Una fila queda justo en cero, la de las bandas de octava: las siete bandas exigidas, de 63 Hz a 4 kHz, están todas entre las ocho medidas, y su recuento no puede pasar de siete.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10.0, 8.1), layout="constrained")
check.plot(ax=ax, language="es")
plt.show()

La Tabla 3 imprime $\alpha$ por banda de octava a 15 °C y 70 %, «taken from ISO 3891», y pide los valores a la temperatura y la humedad de la medición cuando el tiempo atmosférico difiere notablemente. plant_air_absorption_db_per_m() devuelve la tabla tal como se imprime si no se da el tiempo atmosférico. Con una temperatura y una humedad relativa, evalúa el coeficiente de atenuación del Anexo A de ISO 3891, la fórmula SAE ARP 866A, en la banda de tercio de octava centrada en cada octava, con la misma implementación que usan los datos NPD para el aire del aeropuerto; ISO 3891 no da frecuencia de evaluación por debajo de 50 Hz, así que la banda de 31,5 Hz conserva el 0 de la Tabla 3. Como la fórmula no devuelve la Tabla 3 a 15 °C y 70 % (véase la figura), pasar esas mismas condiciones no equivale a no pasar ninguna: en 8 kHz da $0,5\times 0,0148\sqrt{S_{\mathrm{m}}}\approx 0,0074\sqrt{S_{\mathrm{m}}}$ dB más en la potencia, 1,4 dB sobre los 36 800 m² del ejemplo. El tiempo atmosférico se pasa cuando difiere notablemente de 15 °C y 70 %, que es cuando lo pide la Tabla 3; la norma no pone número a «notablemente».

La Tabla 3 y la fórmula de la que se tomó. Coinciden en 63 Hz y de 250 Hz a 2 kHz hasta la cifra impresa, y no en tres filas: 125 Hz, donde la fórmula da 0,000 59 dB/m y la tabla 0; 4 kHz, 0,025 05 frente a 0,026; y 8 kHz, 0,061 frente a 0,046. La propia Tabla 9 de ISO 3891 imprime 0,1, 2,5 y 6,1 dB/100 m en esas bandas a 15 °C y 70 %, y ningún tiempo atmosférico hace que la fórmula reproduzca la Tabla 3 en todas sus filas. ISO 8297 no dice cómo obtuvo sus valores por octavas a partir de los datos en tercios de octava de ISO 3891, así que la tabla se usa tal como se imprime y la diferencia se declara aquí en lugar de corregirse.

x = np.arange(bands.size)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10.0, 5.6))
for temperature_c, humidity in ((15.0, 70.0), (0.0, 80.0), (30.0, 40.0)):
    coefficient = emission.plant_air_absorption_db_per_m(
        bands, temperature_c=temperature_c, relative_humidity_percent=humidity
    )
    ax.plot(x, 1000 * coefficient, marker="o",
            label=f"ISO 3891 anexo A, {temperature_c:g} °C y {humidity:g} %")
ax.plot(x, 1000 * emission.plant_air_absorption_db_per_m(bands), "X",
        label="Tabla 3 de ISO 8297 tal como se imprime (15 °C, 70 %)")
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels([f"{f:g}" for f in bands])
ax.set(xlabel="Frecuencia [Hz]", ylabel="Coeficiente de atenuación [dB/km]")
ax.legend()
plt.show()

Para la planta del ejemplo, medida en una tarde cálida y seca, el tiempo atmosférico solo mueve el término del aire: frente a la Tabla 3, la potencia en 8 kHz sube 2,4 dB y $L_{W\mathrm{A}}$ 0,1 dB. De esos 2,4 dB, 1,4 dB son el salto de la Tabla 3 a la fórmula, que ya se da a 15 °C y 70 %; el aire cálido y seco añade por sí mismo 1,0 dB.

warm = contour.sound_power(levels, bands, background_levels_db=background,
                           temperature_c=25.0, relative_humidity_percent=40.0)
print(np.round(warm.sound_power_level_db - result.sound_power_level_db, 2))
# [0.03 0.07 0.04 0.08 0.08 0.19 0.34 2.4 ]
reference = contour.sound_power(levels, bands, background_levels_db=background,
                                temperature_c=15.0, relative_humidity_percent=70.0)
print(np.round(warm.sound_power_level_db - reference.sound_power_level_db, 2))
# [0.01 0.01 0.02 0.05 0.1  0.19 0.43 0.97]
print(f"LWA = {warm.a_weighted_sound_power_level_db:.1f} dB")
# LWA = 113.6 dB

El método sirve también para averiguar lo que aportan partes concretas de una zona industrial y para comparar instalaciones (0.2 b y c). Cada parte se mide alrededor de su propio contorno, y partial_plant_contributions() las junta: las partes radian de forma incoherente, así que el conjunto es la suma energética de sus potencias banda a banda, y la contribución de cada parte es su nivel menos esa suma. La NOTA 2 es la advertencia que la acompaña: la potencia de una planta medida alrededor de un solo contorno puede diferir de la suma de las potencias de sus fuentes, así que una suma de partes no es la misma determinación que la zona entera medida de una vez. Aquí la planta de machaqueo comparte su zona industrial con una planta de aglomerado asfáltico 120 m al este.

# Una planta de aglomerado asfáltico en la misma zona industrial, de 60 m por
# 40 m, con su propio contorno a 15 m y sus propias tres fuentes.
asphalt_plant = [[300, 20], [360, 20], [360, 60], [300, 60]]
asphalt_sources = [
    ((315, 40, 4.0), [106, 105, 103, 100, 97, 93, 87, 79]),  # tambor secador y quemador
    ((340, 30, 8.0), [100, 102, 101, 98, 95, 91, 85, 77]),  # extractor y filtro de mangas
    ((350, 52, 12.0), [95, 97, 97, 95, 92, 88, 82, 74]),  # torre de mezcla
]
asphalt = emission.plant_measurement_contour(
    asphalt_plant,
    [[285, 5], [375, 5], [375, 75], [285, 75]],
    characteristic_height_m=emission.plant_characteristic_height_m([4.0, 8.0, 12.0]),
)
asphalt_result = asphalt.sound_power(levels_at(asphalt, asphalt_sources), bands)
print(f"LWA = {asphalt_result.a_weighted_sound_power_level_db:.1f} dB")
# LWA = 105.4 dB

area = emission.partial_plant_contributions(
    [result, asphalt_result], names=["Machaqueo y cribado", "Aglomerado asfáltico"]
)
print(f"LWA de la zona = {area.a_weighted_total_db:.1f} dB")
# LWA de la zona = 114.1 dB
print(np.round(area.a_weighted_contribution_db, 1))
# [-0.6 -8.7]

Las fuentes muy elevadas sobre la altura característica de la planta, que el apantallamiento o su propia directividad dejaron fuera de la lectura del contorno, se determinan con la norma que les corresponda (ISO 3744 o ISO 3746, por ejemplo) y se informan junto a la planta (apartado 11, y punto m) del apartado 12); no se suman a su $L_W$.

La planta de machaqueo queda 0,6 dB por debajo del total de la zona y la de aglomerado 8,7 dB por debajo: el control del ruido en la machacadora es donde están los decibelios. area.plot() dibuja el $L_W$ de cada parte y el total banda a banda.

Las dos plantas de la zona y su suma, dibujadas por area.plot(). La planta de machaqueo queda como mucho 1,4 dB por debajo de la suma en cada banda, así que es la que fija la potencia de la zona; la de aglomerado añade 0,6 dB al total ponderado A.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10.0, 5.6), layout="constrained")
area.plot(ax=ax, language="es")
plt.show()

La Tabla 1 declara la incertidumbre propia del método como un intervalo de confianza del 95 % para una determinación, y la hace depender de una sola cosa, $\bar{d}/\sqrt{S_{\mathrm{p}}}$: $+3,0/-3,5$ dB en 0,05, $\pm 2,5$ dB en 0,1, $+2,0/-2,5$ dB en 0,2 y $+1,5/-2,0$ dB en 0,5. El intervalo no es simétrico y se estrecha al alejarse el contorno, porque procede de la dispersión de los niveles alrededor del contorno que causa un reparto irregular de las fuentes; un contorno más alejado ve la planta de forma más uniforme. No incluye un cambio de la emisión en el tiempo, y si no se pudo corregir el ruido de fondo la NOTA 1 dice que puede ser mayor. plant_method_uncertainty_db() lee la tabla, y cada resultado la lleva como uncertainty_db.

• Cubierto

  El método de ingeniería de ISO 8297:1994, cada paso que convierte el plano y las lecturas en números: el contorno y sus posiciones, direcciones y distancias a partir de dos polígonos (plant_measurement_contour), la altura característica con la NOTA 7 (plant_characteristic_height_m), la altura del micrófono de 9.3, el intervalo de 9.1.1 a) y el mayor ángulo de visión de 9.1.1 b) sobre el contorno; la corrección por ruido de fondo de la Tabla 2, la lectura estable de 9.5.2 y la estabilidad de una lectura integrada de 9.5.3; los nueve pasos del apartado 10 (plant_sound_power) con la absorción del aire de la Tabla 3 o del Anexo A de ISO 3891 para el tiempo atmosférico de la medición; la incertidumbre de la Tabla 1; el veredicto sobre 1.2, 6 b), 7.1, 9.1, 9.3, 9.5.1, 9.5.3 y 10.2 (check_plant_measurement); y las partes de una planta juntas (partial_plant_contributions). La norma no imprime ningún ejemplo resuelto, así que el informe de conformidad ancla la cadena en sus tres tablas, la cota de la NOTA 11, la Tabla 9 de ISO 3891 y formas cerradas.

• No cubierto

  Lo que se deja al equipo de medición por decisión, aunque parte de ello lleve un número impreso: la exactitud con que se lee el plano (±5 %, y ±30 % para $\bar{d}/\sqrt{S_{\mathrm{p}}}$), los plazos de calibración de 7.3, las superficies reflectantes y el viento de 6 a) y c), y el informe del apartado 12. La potencia acústica de las fuentes elevadas sobre la planta (apartado 11) corresponde a otras normas y no se suma a la de la planta. La Tabla 3 se usa tal como se imprime allí donde se aparta del coeficiente de ISO 3891 que cita.