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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

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