Los robots y la inteligencia artificial son aproximadamente un 14% más precisos en la detección de fallos en las turbinas eólicas, según un proyecto de investigación y desarrollo de Innovate UK.
El proyecto en curso entre Perceptual Robotics y la Universidad de Bristol fue inicialmente por dos años, pero se ha extendido por un año con DNV. Se trata de incorporar la detección de defectos de superficie completamente automatizada en el procesamiento de datos para las inspecciones de turbinas eólicas.
Si bien la captura de imágenes tomadas durante las inspecciones se ha automatizado anteriormente, es la primera vez que el procesamiento de las imágenes se lleva a cabo de forma totalmente automática, dijeron los socios.
El proyecto mostró que el sistema de los socios tenía una mejora del 14 % en la precisión de detección de fallos en comparación con humanos expertos que realizaban las mismas inspecciones, dijeron.
Robots de última generación
El director ejecutivo de Perceptual Robotics, Kostas Karachalios, dijo: “Ha sido un privilegio trabajar en este proyecto con la Universidad de Bristol y DNV para demostrar las ventajas y capacidades de las inspecciones de turbinas eólicas totalmente automatizadas. Hasta ahora, los operadores de aerogeneradores no conocían las capacidades de las inspecciones totalmente automatizadas en comparación con las manuales, ya que ha habido una falta de evaluación comparativa para mostrar comparaciones entre los dos”.
“Hemos demostrado que la incorporación de la detección de defectos de superficie completamente automatizada en nuestro sistema Dhalion mejora la reproducibilidad y la velocidad de las inspecciones actuales de turbinas eólicas, lo que reduce significativamente los costos, aumenta la calidad y reduce los problemas de seguridad. Tener datos tan claros que muestren el valor de las inspecciones totalmente automatizadas demuestra que el camino a seguir en la investigación de turbinas será a través de la robótica”, añadió Karachalios.
Los dos primeros años iniciales del proyecto se centraron en las inspecciones de turbinas eólicas en alta mar antes de extenderse por un año más para considerar la validación de los resultados en entornos tanto en tierra como en alta mar.
Los socios se centraron en demostrar las capacidades del sistema de inspección llevando a cabo una validación y verificación integral del sistema de datos. Determinaron cómo el proceso de recopilación de datos puede ser auditable y rastreable, y analizaron la forma en que se mide el rendimiento para garantizar que sea lo más preciso posible y esté en línea con las expectativas de los clientes.
La participación de DNV en el tercer año ampliado del proyecto brindó orientación experta que permitió a los socios evaluar objetivamente el sistema de inspección y los datos.
José Ricardo Calcagno.
22/05/2022