Introduzione
I fulmini rappresentano uno dei fenomeni naturali più affascinanti e al contempo pericolosi. Ogni anno, migliaia di persone e strutture vengono colpite, causando danni significativi e, in alcuni casi, tragiche perdite di vite umane. La capacità di rilevare tempestivamente la presenza di fulmini può essere cruciale per prevenire incidenti e proteggere le infrastrutture. Un sensore rilevatore di fulmini è uno strumento che consente di individuare l'attività elettrica nell'atmosfera, permettendo così di allertare in caso di temporali in avvicinamento. Questo dispositivo trova applicazione in vari campi, dalla meteorologia alla sicurezza industriale, dall'agricoltura alla protezione civile. La sua utilità risiede nella possibilità di prevedere fenomeni atmosferici pericolosi, garantendo così la messa in sicurezza di persone e beni.
Un po’ di teoria
Il meccanismo di rilevazione dei fulmini è piuttosto complesso. Esistono numerosi materiali e progetti di dispositivi disponibili online, ma spesso si tratta di pubblicazioni scientifiche accademiche difficili da comprendere per i meno esperti o di semplici progetti hobbistici. Con questo contributo, vorrei illustrare il funzionamento dei sensori rilevatori di fulmini.
Un fulmine è una scarica elettrica di enorme intensità che emette (o meglio, irradia) una notevole quantità di energia elettromagnetica. Il primo a condurre esperimenti su questo fenomeno fu il fisico russo Alexander Stepanovich Popov alla fine del XIX secolo. Popov scoprì che era possibile rilevare una parte dello spettro emesso dai fulmini utilizzando un rudimentale ricevitore di onde radio, che oggi chiameremmo di banda AM (dai 500 kHz ai 1600 kHz). Vale la pena ricordare che, sebbene Marconi sia considerato l'inventore della radio, altri ricercatori stavano lavorando su dispositivi analoghi nello stesso periodo.
Popov costruì un ricevitore capace di captare e demodulare segnali nell'ordine delle centinaia di kilohertz, presumibilmente privo di selettività, (riceveva con un coherer a limatura di ferro!) e riuscì per primo a realizzare un apparato in grado di segnalare la presenza di scariche atmosferiche anche a grande distanza. Con il passare del tempo, ulteriori studi permisero di determinare con precisione lo spettro delle emissioni delle frequenze caratteristiche di un fulmine (VHF Technique for Locating Lightning, David W. Oetzel e Edward T. Pierce, 1969).
Figura 1. Ampiezza in funzione della frequenza, a 10 Km, di un gruppo di fulmini, fonte Oetzel e Pierce, 1969
L’ emissione prodotta è a banda “larghissima” (in pratica infinita), da frequenze molto basse fino alle bande dei raggi X. L'intensità del fenomeno dell'impulso elettromagnetico (EMP) mostra un comportamento 1/f: le emissioni sono più forti a basse frequenze (da centinaia di Hertz) e si indeboliscono all'aumentare della frequenza. Ulteriori studi permisero di capire che non tutte le scariche emettono lo stesso contenuto spettrale. In particolare i fulmini IC (in Cloud, all’interno della nube) emettono principalmente onde in banda VHF (30-300 Mhz) mentre solo i fulmini CG (cloud to ground, nube suolo) emettono considerevoli onde in campo LF (30-300 Khz) e VLF (3-30 Khz). Evidentemente queste ultime sono prodotte dalla presenza del canale di ritorno che si verifica solo al suolo.
A livello teorico quindi si potrebbe discriminare la presenza di fulmini tramite l’analisi dello spettro di emissione mediante ricevitori selettivi o un unico ricevitore a banda larga e successiva elaborazione mediante trasformata di Fourier. In effetti, il fulmine è una combinazione complessa di diversi eventi: rottura, ritorno di energia, attività nelle nubi e successivo fulmine, che gli conferiscono una firma elettrica unica. Nonostante alcuni risultino invisibili, generano comunque emissioni elettromagnetiche caratteristiche. Si pensi alla formazione dei canali di ionizzazione di stepping e canali di ritorno. Tramite l’analisi spettrale (FFT) si può quindi determinare:
- La presenza di un fulmine
- La tipologia (se in aria IC o al suolo CG)
- Distinguere l’onda prodotta da un fulmine da quella prodotta da un altro fulmine.
- Discriminare l’emissione di una scarica da quella proveniente da altre fonti o alla semplice presenza di rumore di fondo (trasmissioni radio-televisive, ripetitori per i telefoni cellulari, linee elettriche, ecc.).
Geolocalizzazione: ToA e MFD
Più articolato è il discorso della geo-localizzazione, che consiste nel determinare la distanza dei fulmini rispetto a punti di riferimento noti in pratica l’overlay geografico. Generalmente, si utilizzano due metodologie basate su distinti principi fisici.
Il primo, noto come ToA (Time of Arrival), sfrutta una rete di sensori sincronizzati mediante un orologio di precisione, solitamente un GPS. Questo sistema consente di calcolare il ritardo con cui lo stesso fulmine viene rilevato dai vari sensori. Attraverso la triangolazione dei tempi di arrivo e disponendo di un numero adeguato di sensori, è possibile determinare la posizione del fulmine con un alto grado di precisione.
Figura 2. Tecnica del Time of Arrival, fonte web
Il secondo metodo è il Magnetic Finding Direction (MFD), che si basa sul principio del radiogoniometro. Questo metodo prevede l'analisi della ricezione dello stesso segnale su antenne con polarizzazioni opposte o, più frequentemente, su un array di antenne con polarizzazioni diverse. Grazie a questa analisi, è possibile determinare la direzione di provenienza dell'emissione elettromagnetica. Una volta ottenuta la direzione, l'intersezione delle traiettorie consente di determinare il punto di origine del segnale.
Figura 3. Tecnica MFD, fonte web
Rilevatori di fulmini commerciali
Come già accennato, la capacità di riconoscere la "firma" caratteristica di un singolo fulmine dipende dall'analisi spettrale sull'intera banda. Tuttavia, se dal punto di vista teorico il processo è lineare, in pratica la realizzazione di un ricevitore che operi da centinaia di hertz a megahertz è complessa. Questo ricevitore deve scansionare l'intera banda, derivarne lo spettro, discriminare le varie fasi di emissione del fulmine e ricostruirne l'origine, rendendo il compito tutt'altro che banale. Una breve ricerca in rete permette di trovare diversi circuiti realizzati da appassionati.
La problematica comune di tutti questi circuiti è l’incapacità di discriminare un fulmine da un disturbo o rumore. Alcuni si affidano al fatto che il centro banda di alcune frequenze sia praticamente privo di trasmissioni radio, un metodo non particolarmente efficiente. In pratica, qualsiasi arco voltaico (come quello generato dalle candele dei motori o gli accenditori piezoelettrici) viene rilevato come un fulmine. Ovviamente non si considera nessun metodo per la misura di distanza o geolocalizzazione.
L’ AS3935
Una svolta significativa viene data dall’ introduzione, intorno all’anno 2015, di un circuito integrato realizzato appositamente per rilevare le scariche atmosferiche, l’ AS3935 prodotto dalla AMS (ora passata in OSRAM). Tuttora è il più comune (ed unico) sensore a basso costo (circa 30 euro) per impieghi non professionali, spesso associato all’utilizzo con Arduino, facilmente disponibile. Il nome completo del sensore è Franklin Lightning Sensor IC AS3935, davvero incoraggiante. In rete sono reperibili sia il datasheet AS3935_Datasheet_EN_v2.pdf sia una application note 2as3935_dbmanual_en_v1.pdf che presenta l’utilizzo della demoboard relativa.
Figura 4. Breakout del AS3935, passo 2,54 (fonte web). Si noti in alto il componente MA5532-AE, un induttanza da 100 uH
Figura 5. l' AS3935, MLPW-16 (4mmx4mm) package, fonte web
Riporto la traduzione di parte della descrizione generale riportata sul datasheet: “L'AS3935 è un sensore di fulmini IC completamente integrato e programmabile che rileva la presenza e l'approssimarsi di attività di fulmini potenzialmente pericolosa nelle vicinanze e fornisce una stima della distanza dalla testa della tempesta. L'algoritmo di rilevamento dei fulmini incorporato controlla il modello del segnale in ingresso per respingere i potenziali disturbi di origine umana. L'AS3935 può anche fornire informazioni sul livello di rumore e informare l'unità esterna (ad esempio, un microcontrollore) in caso di condizioni di rumore elevato, grazie al generatore di rumore di fondo e ai blocchi di valutazione del rumore di fondo.”
Va specificato che i meccanismi di identificazione e geolocalizzazione sono ottenuti grazie all’impiego di un algoritmo proprietario, tuttavia un’ulteriore ricerca può rivelare qualche dettaglio utile. Nell’articolo di presentazione “Designing truly portable lightning detectors” del dicembre 2012 (a mio parere un po’ troppo commerciale) su Electronics Product riportato sul sito https://www.electronicproducts.com/designing-truly-portable-lightning-detectors a firma Varghese e Leoncavallo (della stessa AMS) emergono ulteriori elementi. A parte il riferimento a Popov al quale si attribuisce la costruzione di un ricevitore in media frequenza con downconverter e filtri passa basso (!) viene ribadita, con enfasi, la sostanziale inutilità di circuiti privi di meccanismi di riconoscimento. Riporto la traduzione “Popov è stato in grado di ascoltare il segnale prodotto dai fulmini utilizzando un semplice sistema con un amplificatore, un down-mixer e un filtro passa-basso. Una tecnologia simile è ancora in uso oggi nei rilevatori di fulmini personali venduti ai consumatori. Sebbene l'American Meteorological Society non riconosca l'affidabilità o il valore di questi dispositivi portatili, possono, nelle giuste condizioni, rilevare i fulmini in una piccola area. Ma non solo questi dispositivi rudimentali sono costosi, ma sono anche di utilità limitata, poiché non possono stimare la distanza dalla testa della tempesta, né possono differenziare in modo affidabile i fulmini da varie fonti di interferenza. Falsi inneschi possono derivare da dispositivi elettrici come forni a microonde, reattori fluorescenti, motori, motori di automobili e flash di fotocamere. Dopo alcuni falsi allarmi, le persone tendono semplicemente a spegnere tali rilevatori. Questi sensori non sono in grado di rilevare i fulmini tra nuvole (che di solito precedono i fulmini tra nuvole e terra), il che può effettivamente essere molto utile per riconoscere una tempesta. Inoltre, poiché tali sistemi si basano su soluzioni discrete, non sono ottimizzati per ridurre al minimo il consumo di corrente e quindi la durata della batteria è limitata a un paio di settimane. Come spesso accade con le torce elettriche a batteria, i consumatori scoprono che quando ne hanno veramente bisogno, non funzionano. Ciò di cui c'è bisogno è un dispositivo affidabile e che fornisca una capacità di avviso tempestiva. Dovrebbe essere in grado di essere integrato in un dispositivo personale in modo che sia sempre a portata di mano. Dovrebbe distinguere in modo affidabile i segnali dei fulmini da altre fonti di EMP e misurare con precisione la distanza da una tempesta che si trova a 30 km o più di distanza.”
Continua quindi citando l’algoritmo “La chiave per fornire questo tipo di capacità è l'uso del pattern matching algoritmico, eseguito in tempo reale. In un nuovo sensore di fulmini a singolo chip (vedere la barra laterale, "Un sensore di fulmini unico"), un algoritmo incorporato nell'hardware del chip può analizzare in modo affidabile un segnale che è stato rilevato da un'antenna esterna e determinarne la natura. L'algoritmo analizza prima il segnale per determinare se ha la firma di un vero fulmine; se non ha la firma corretta del fulmine, il sensore lo identifica come un disturbo artificiale, riducendo così al minimo i falsi allarmi. Quando viene rilevato un vero segnale di fulmine, il sensore calcola la distanza stimata dall’ inizio della tempesta.”
Il sensore non analizza tutto lo spettro di frequenze, ma è centrato su una frequenza in “banda stretta” di 500 Khz, analogamente a quanto svolto dai circuiti precedenti. Questa cosa viene giustificata citando "Review of Measurements of the RF Spectrum of Radiation from Lightning" (Meteorology and Atmospheric Physics , Vol. 37, No. 3, 1987) D.M. Le Vine ha stabilito che è possibile rilevare una firma di fulmine con un sistema a banda stretta, anche se alcuni dettagli nella forma del segnale vengono persi.
Il confronto di un singolo evento di fulmine mostra i dati a banda stretta possono fornire le informazioni necessarie per identificare la scarica in un temporale. In pratica questa frequenza costituisce un compromesso tra il livello di segnale (ricordando che all’aumentare della frequenza l’ampiezza degrada) e la dimensione fisica dell’antenna. Considerare il livello di segnale più elevato, a bassa frequenza, significherebbe utilizzare enormi antenne, mentre l’analisi in alta frequenza tratterebbe livelli di segnale molto bassi, della stesso ordine di grandezza del rumore.
Memorizzando le variazioni di ampiezza ( l’asse x è il tempo) di una scarica (che sono peculiari se si tratta di un fulmine) e confrontandolo con i segnali ricevuti si riesce a discriminare se quello ricevuto è un fulmine. Sempre dall’articolo riporto “[…] i segnali ricevuti da un'antenna esterna vengono immessi direttamente nel front-end analogico (AFE), dove vengono amplificati e demodulati. Il circuito watchdog monitora continuamente l'uscita dell'AFE e avvisa il blocco Lightning Algorithm integrato in caso di segnale in arrivo. Il blocco Lightning Algorithm convalida il segnale controllando il pattern del segnale in arrivo e determinando l'energia del segnale. Il blocco può distinguere tra segnale di fulmine e disturbi artificiali. I segnali classificati come disturbi artificiali vengono rifiutati e il sistema torna automaticamente in modalità di ascolto per ridurre al minimo il consumo di corrente.
Figura 6. Schema a blocchi del AS3935
Segue quindi il circuito applicativo:
Figura 7. Schema applicativo
Notiamo Il circuito risonante parallelo composto da L1 C1, che in pratica costituisce l’antenna accordata sui 500 Khz. Dal momento che la frequenza è strettamente legata all’immagine del pattern di riconoscimento, è prevista una procedura di calibrazione della frequenza per garantirne l’associazione. La resistenza R1 abbassa il fattore di merito, di fatto, ampliando la banda (indicativamente 33 Khz). La frequenza di centro banda dello stadio di sintonia è determinata dalla formula:
f = 1/6,28 x radiceq di L1C1
dove L1 è l’induttanza della bobina e C1. Il fattore di merito Q è invece dato dal rapporto Q = f/Bw dove Bw è la larghezza di banda del circuito antirisonante.
Il radioricevitore è del tipo ad amplificazione diretta e dispone di AGC, per regolare il guadagno in funzione del livello atteso all’uscita. Viene quindi confrontato con il rumore presente e, quindi, inviato al blocco di discriminazione. Così viene riconosciuto SE l’ingresso è un fulmine. Il datasheet quindi riporta “L'algoritmo Lightning è costituito da una logica cablata. I falsi eventi (disturbatori artificiali) che potrebbero innescare l'AS3935 vengono rifiutati, mentre gli eventi Lightning avviano calcoli per stimare la distanza dalla testa della tempesta. L'algoritmo Lightning è suddiviso in tre sottoblocchi:
1. Validazione del segnale: verifica che il segnale in arrivo può essere classificato come fulmine.
2. Calcolo dell'energia: calcolo dell'energia del singolo evento.
3. Stima della distanza statistica: in base al numero di eventi memorizzati (fulmini), viene calcolata una stima della distanza.
Nel caso in cui il segnale in arrivo non abbia la forma caratteristica del fulmine, la convalida del segnale fallisce e l'evento viene classificato come disturbatore. In tal caso il calcolo dell'energia e la stima della distanza statistica non vengono eseguiti e il sensore torna automaticamente alla modalità di ascolto. Il lasso di tempo più breve tra due fulmini che l'AS3935 può risolvere è di circa un secondo. Una volta che un segnale è classificato come disturbatore, il sensore viene disattivato per un ulteriore periodo di tempo di 1,5 s. Poiché la durata dei segnali disturbatori può variare, questo tempo di inattività del sensore impedirà al sensore di attivarsi ripetutamente a causa di eventi disturbatori più lunghi.
Validazione del segnale
Durante la fase di convalida del segnale, viene analizzata la forma del segnale in arrivo. Il sensore può distinguere tra segnali che mostrano il modello caratteristico dei fulmini e disturbi artificiali come impulsi casuali.
Rimane la problematica della determinazione della distanza. Sempre dall’articolo “[…] Se il segnale in arrivo viene identificato come proveniente da un evento di fulmine, il blocco Statistical Distance Estimation determina la distanza dalla testa della tempesta, in genere entro 2 ms. […].”
Dal datasheet “L'AS3935 può rilevare la presenza di un temporale in avvicinamento con attività di fulmini e fornire una stima della distanza dal bordo anteriore del temporale, dove il bordo anteriore del temporale è definito come la distanza minima dal sensore al bordo più vicino del temporale. L'algoritmo di stima della distanza cablato incorporato dell'AS3935 emette un'interruzione sul pin IRQ (vedere Gestione delle interruzioni) ogni volta che viene rilevato un fulmine. La distanza stimata che viene visualizzata nel registro di stima della distanza non rappresenta la distanza dal singolo fulmine ma la distanza stimata dal bordo anteriore del temporale […]” e di seguito, più importante “[..]L'AS3935 genera una valutazione della distanza stimata alla testa di una tempesta in avvicinamento. Questa valutazione viene eseguita sulla base di calcoli statistici. Il blocco di stima della distanza statistica dove viene calcolata la distanza stimata alla testa della tempesta. L'output del blocco di calcolo dell'energia viene memorizzato insieme alle informazioni temporali in una memoria interna dell'AS3935. Tutti gli eventi memorizzati nella memoria vengono quindi correlati con una tabella di consultazione per fornire la stima della distanza alla testa della tempesta. L'algoritmo ripulisce automaticamente la memoria dai dati obsoleti […]” Ovvero si confronta con una tabella ottenuta per via empirica.
Figura 8. Grafico della distanza
Rimane un ultimo dato non confortante, ovvero la discrepanza tra la descrizione delle capacità di rilevamento degli eventi (cloud-to-ground e intra-cloud) e la percentuale effettivamente rilevata, che si attesta intorno al 40%. Le cause possono essere attribuite a diversi fattori tecnici e fisici:
1. Emissioni VLF: come giustamente menzionato, gli eventi intra-cloud (cloud-to-cloud) emettono onde elettromagnetiche in banda VLF (Very Low Frequency) in misura significativamente inferiore rispetto agli eventi cloud-to-ground. Questo può ridurre la capacità di rilevamento di questi eventi, specialmente se il sistema di rilevamento si basa prevalentemente sulla ricezione di segnali VLF. A questo proposito tuttavia la descrizione segnala “Detection of both types of lightning phenomena Detects both cloud-to-ground and intra-cloud (cloud-to-cloud) flashed”. Di questo non so fornire una spiegazione.
2. Sensibilità del sistema: la sensibilità del sistema di rilevamento agli eventi intra-cloud potrebbe non essere sufficiente per captare una percentuale elevata di tali eventi. Ricordiamo che come antenna il sensore sta usando una semplice induttanza.
3. L’algoritmo di discriminazione: prevede che il sensore, in caso di disturbi, interrompa la ricezione per un tempo di 1..1,5 secondi, che può essere significativo per la mancata identificazione di eventi.
Ricordo che l’ AS3935 è stato progettato per essere un sensore di pericolo “arrivo tempesta”, non certo per lo studio dei fenomeni atmosferici.
La rete blitzortung.org
Un caso particolare è la rete blitzortung,org. L'obiettivo di questo progetto è realizzare una rete di localizzazione dei fulmini a basso budget e altamente precisa in tutto il mondo, basata su un elevato numero di siti ricevitori distanziati l'uno dall'altro, in genere separati da 50 km - 250 km. Le stazioni trasmettono i loro dati a un server di elaborazione centrale, dove le posizioni dei fulmini vengono calcolate in base ai tempi di arrivo dei segnali. L’hardware delle stazioni viene acquistato ed assemblato da volontari, pertanto tutti i dettagli costruttivi sono disponibili in rete. Il progetto, nato nel 2012, ha visto numerosi upgrade con il passare del tempo ( System Green, System Red e, l’ultimo nato, SystemBlue) mantenendo comunque la stessa filosofia progettuale.
Figura 9. Hardware Blitzortung (System Blue)
La geolocalizzazione avviene tramite un sistema ToA (Time of Arrival) gestito dal ricevitore GPS presente in ogni stazione, combinato con un sistema MFD per la direzione. La rete di sensori permette inoltre la triangolazione del medesimo evento nello stesso istante, permettendone di ricavarne la posizione.
Il ricevitore, a differenza del AS3935 è multi banda, ovvero analizza il segnale su 2 distinte bande (LF e HF) con 3 antenne, in quanto le due HF presentano polarizzazioni opposte per il calcolo della direzione. Lo schema a blocchi presente su sito è particolarmente esplicativo.
Figura 10. Schema a blocchi del hardware Blitzortung, fonte Blitzortung
I segnali ricevuti da ogni antenna vengono preamplificati e amplificati, quindi convertiti da un ADC veloce ed elaborati dalla CPU. L’analisi di tre segnali è più complesso ma presumibilmente permette di semplificare l’algoritmo di riconoscimento per discriminare se è un fulmine o un disturbo.
Alcuni modelli permettono la connessione di una quarta antenna per l’asse Z, disponendo quindi un quarto gruppo preamplificatore, amplificatore ed ADC.
Figura 11. Antenne Blitzortung, fonte Blitzortung
Figura 12. Scheda da assemblare. Si notino in basso a sx i quattro amplificatori antenna, fonte Blitzortung
Il risultato dell’elaborazione permette la rappresentazione del fulmine su una mappa vettoriale.
Figura 13. Fenomeno temporalesco del 06/08/2024 vicino a Imperia, fonte Blitzortung,org
In ultimo è utile un raffronto con un sensore professionale, ovviamente di altra fascia di costi, l’Advanced Lightning™ Sensor LS7002, prodotto dalla azienda finlandese Vaisala. (Vaisala gestisce reti di sensori a livello globale, come la rete GLD360, che fornisce una copertura quasi mondiale per il monitoraggio dei fulmini).
Figura 14. Vaisala LS7200, fonte Vaisala.com
Riporta: “Comprehensive lightning detection that includes type classification, amplitude, polarity, location, and waveform features. Exceptional data capture with up to 95% network detection efficiency for cloudto-ground lightning and better than 50% network detection efficiency for cloud lightning”
Conclusioni
Con questo articolo si è cercato di approfondire alcune dinamiche sulla rilevazione di scariche atmosferiche mediante analisi dello spettro elettromagnetico emesso, sperando di aver fornito elementi utili a chi si vuole cimentare in questo campo.
Collegamenti esterni
- 2as3935_dbmanual_en_v1.pdf
- NASA Technical Memorandum 87788 “Review of Measurements of the RF Spectrum of Radiation from Lightning” DM Le Vine
- ams_AS3935_Datasheet _EN_v5-1214568.pdf “AS3935 Franklin Lightning Sensor IC” Datasheet
- COLC_S_A0011682606_1-2573507.pdf RFID Transponder Coil – MA5532-AE datasheet
- Deteksi_Lokasi_Petir _Dengan_Metoda _Magnetic_Direct.pdf DE TEKSI LOKA SI PETIR DENGAN METODA MAGNETIC DIRECTION FINDER Syaifa Mulyadi dan Ariadi Hazmi
- WEA-MET-Pro ductSpotlight-LS7002- B212227EN-A.pdf Vaisala sensor brocure 7200
