Defecten in windturbinebladen opsporen met röntgen-dronetechnologie en digital twin
SpectX, TNO en partners GE Vernova en LM Wind Power starten een tweejarig project om defecten binnenin windturbinebladen op te sporen met behulp van röntgeninspectie door drones. De bevindingen worden geïntegreerd in een digital twin-model dat door TNO is ontwikkeld waarmee de levensduur van bladen beter kan worden voorspeld. Met de toepassing van deze technologie verminderen niet alleen de inspectietijd en -kosten aanzienlijk, maar verbeteren, door beter planbaar onderhoud, ook de veiligheid en efficiëntie.
De uitdaging van windturbine-inspecties
De inspecties zijn belangrijk om defecten in een vroeg stadium te ontdekken en onderhoud van de windturbinebladen te optimaliseren.
Traditionele inspecties waarbij teams gezekerd aan lijnen aan de slag gaan, zijn arbeidsintensief, duur en niet zonder gevaar. Drones met visuele sensoren worden al gebruikt voor inspecties, maar die kunnen geen defecten opsporen binnenin het blad. Hierdoor blijven alsnog jaarlijkse handmatige inspecties nodig.
Röntgenbeelden
SpectX heeft met Avular en TU/e een inspectiesysteem ontwikkeld dat vanuit de lucht röntgenbeelden van windturbinebladen maakt. Deze technologie wordt in 2025 getest. Met behulp van AI worden deze beelden geanalyseerd om snel defecten te identificeren.
De resultaten worden geïntegreerd in een digital twin-model, ontwikkeld in samenwerking met TNO. Het model voorspelt dan de levensduur van bladen aan de hand van real-time turbinegegevens.
Voorspellende technologie verbetert efficiëntie
Hoewel het SpectX-systeem handmatige inspecties kan vervangen, blijft het proces tijdrovend vergeleken met visuele inspecties. Daarom ontwikkelt het consortium een gerichte inspectiestrategie met behulp van de digital twin.
Deze identificeert potentiële aandachtsgebieden en stuurt drones naar deze specifieke plekken. Deze feedbackloop verbetert continu de voorspellingen, verkort inspectietijden en verhoogt de nauwkeurigheid.
Projectimplementatie en samenwerking
In dit project gaat SpectX plannen ontwikkelen voor een drone-inspectie van de TIADE-onderzoeksturbine in de Wieringermeer, waarbij gegevens worden verzameld om hun AI-modellen te trainen. TNO ontwikkelt methodes om inspectiegebieden te prioriteren en defectdetectie te valideren.
Samen stellen ze communicatieprotocollen op om drones effectief aan te sturen. GE Vernova en LM Wind Power leveren expertise over turbinebladdefecten en bieden toegang tot de TIADE-turbine.
Toekomstperspectieven
Als het project is afgerond zullen de digital twin van TNO en het inspectiesysteem van SpectX gerichte inwendige defectinspecties mogelijk maken, waardoor stilstand, transport- en arbeidskosten worden verminderd. Deze aanpak zal toepasbaar zijn op windturbines van alle groottes, inclusief de nieuwste modellen zoals de Haliade-X en nog grotere toekomstige opvolgers.
Het project wordt mogelijk gemaakt met een subsidie van Energie & Klimaat Onderzoek en Ontwikkeling (EKOO) van de Rijksdienst voor Ondernemend Nederland.