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
123
