Medio Ambiente

Mantenimiento inteligente de turbinas eólicas en movimiento

Los aerogeneradores deben detenerse completamente para poder ser inspeccionados

Se pierde el 15 % de la producción de energía al año por tener que frenar las turbinas cada vez que se realizan inspecciones en las palas.

¿Cómo optimizar el proceso de inspección de aerogeneradores, reducir costes y habilitar el mantenimiento inteligente?

Uali usa la robótica y la inteligencia artificial en una plataforma de visualización de datos para una evaluación completa del activo. Se reduce así el tiempo de operación y garantiza la seguridad de los trabajadores.

La captura de datos con drones proporciona una alternativa dinámica, segura y eficiente para recopilar información de los elementos críticos de una turbina eólica.

Los drones con cámaras y sensores inspeccionan las aspas de los aerogeneradores

El análisis de datos y aprendizaje automático eficientiza el mantenimiento, ahorrar tiempo y dinero.

  • Detección y categorización de anomalías por tipo:
    ◆ Erosión del borde de ataque
    ◆ Daños por rayos
    ◆ Daños por impacto
    ◆ Descementado
    ◆ Delaminación
    ◆ Grietas longitudinales o transversales
    ◆ Fibras secas
    ◆ Daños en la capa superior
  • Cálculos dimensionales del tamaño de la anomalía, y su posición en el activo.
  • Criticidad de la anomalía para estimar con qué prioridad es necesaria efectuar una reparación.
  • Análisis térmico mediante mapas de calor para la verificación de la fatiga

«la Inteligencia Artificial en computer vision y los drones están transformando la forma en que detectamos fallas en aerogeneradores en movimiento sin necesidad de detenerlos para una inspección, reduciendo pérdidas y aumentando la eficiencia energética.

El desafío es mejorar el modelo de detección para un diagnóstico aún más preciso y efectivo ante ciertas condiciones climáticas»

Victoria Gardella, Uali

 

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