Tabla de contenido
Publicidad
Se trata de un avance significativo respecto de los modelos Haldane clásicos, que
no predicen el gas libre (microburbujas). La ventaja del modelo Suunto RGBM es una
mayor seguridad gracias a su capacidad para adaptarse a una amplia variedad de
situaciones. Suunto RGBM tiene en cuenta varias circunstancias de inmersión fuera
del rango de los modelos sólo basados en el gas disuelto gracias a:
Monitorización continua de las inmersiones en varios días
•
Reflejo de las inmersiones repetitivas con intervalos cortos
•
Reacción ante una inmersión a mayor profundidad que la inmersión anterior
•
Adaptación a los ascensos rápidos que provocan una alta acumulación de micro-
•
burbujas (burbujas silenciosas)
Información de la uniformidad con las leyes físicas reales en cinética de gases
•
10.2.1. Descompresión adaptativa de Suunto RGBM
El algoritmo Suunto RGBM adapta sus predicciones tanto a los efectos de la acumu-
lación de microburbujas como a los perfiles de inmersión adversos de la serie de in-
mersiones actual. También cambia estos cálculos en función del ajuste personal que
usted seleccione.
El patrón y la velocidad de la descompresión en la superficie se ajusta de acuerdo
con la influencia de las microburbujas.
En las inmersiones repetitivas, el ajuste también puede aplicarse a la sobrepresión
de nitrógeno máxima permitida de cada grupo de tejidos teórico.
En función de las circunstancias, el algoritmo Suunto RGBM adapta las obligaciones
de descompresión mediante uno o varios de los métodos siguientes:
Reducir los tiempos de inmersión sin parada de descompresión
•
116
Publicidad
Tabla de contenido
