DNV lanza un proyecto para la verificación automatizada de los resultados de la inspección de las turbinas eólicas en alta mar

DNV ha puesto en marcha un nuevo proyecto de investigación en colaboración para desarrollar un procedimiento de procesamiento de datos automatizado para la verificación de los defectos detectados en las palas de los aerogeneradores, con el objetivo de crear confianza y generar una mayor aceptación de las técnicas de procesamiento de datos automatizados en toda la industria y para informar sobre la futura regulación.

El proyecto de investigación, que se lleva a cabo en colaboración con la Universidad de Bristol y Percepetual Robotics, investigará la verificación, validación y procesamiento automatizados de los datos de inspección, recogidos por drones autónomos, para mejorar la calidad y el rendimiento de la inspección. El proyecto pretende contribuir al desarrollo de la industria británica de la inspección automatizada.

Los vehículos autónomos y teledirigidos no tripulados y los drones se utilizan habitualmente para realizar inspecciones de activos en los entornos extremos y de difícil acceso de los parques eólicos marinos. Estos vehículos pueden recopilar conjuntos de datos ricos y extensos que incluyen vídeo de alta definición, imágenes, geoposicionamiento y datos de sensores, para proporcionar información sobre la integridad de las estructuras instaladas sin que el personal tenga que acceder a estos lugares peligrosos.

El proyecto de investigación, que tendrá una duración de 12 meses a partir de abril de 2021, abordará la necesidad de procesar de forma totalmente automatizada los datos recogidos, cuando en la actualidad sigue siendo un proceso semiautomatizado que depende de las inspecciones visuales de los datos de las imágenes por parte de expertos formados.

La Dra. Elizabeth Traiger, investigadora principal de DNV en aseguramiento digital, dijo: «La inspección visual de las turbinas eólicas en alta mar, que todavía se realiza de forma manual, es cara, requiere mucha mano de obra y es peligrosa. Las inspecciones visuales automáticas pueden resolver estos problemas.

«Esta colaboración desarrollará y demostrará un sistema de procesamiento automatizado junto con un marco general, con el objetivo de generar una mayor aceptación en el sector e informar sobre la futura normativa. Este proyecto debería ser un trampolín para el crecimiento de la industria de la inspección automatizada».

«Con el aumento del número de aerogeneradores instalados en todo el mundo, incluidos los situados en entornos remotos y difíciles, el volumen de datos de inspección recogidos está superando rápidamente la capacidad de los inspectores cualificados que pueden revisarlos de forma competente. Este proyecto de investigación desarrollará medios para afrontar este reto mediante algoritmos de aprendizaje automático y automatización de procesos», añadió Pierre C. Sames, Director del Grupo de Investigación y Desarrollo de DNV.

En el marco del proyecto, el Visual Information Lab de la Universidad de Bristol, experto en visión por ordenador 3D y procesamiento de imágenes, creará algoritmos para la localización automatizada de imágenes de inspección y defectos mediante tecnología SLAM y de seguimiento 3D.

Perceptual Robotics, una PYME especializada en la inspección visual de turbinas eólicas mediante drones, realizará inspecciones con drones y creará modelos basados en la IA para la detección de defectos con el fin de probar la automatización del proceso en un entorno de producción comercial.

DNV proporcionará su experiencia en inspección, verificará los datos recogidos, validará la metodología y el rendimiento de los algoritmos de IA y proporcionará orientación en cuanto a las prácticas recomendadas por DNV y la CEI, las regulaciones y las redes de la industria.

La investigación cuenta con el apoyo de una subvención de Innovate UK obtenida como resultado de ganar el concurso Robotics for a safer world: extension.

Referencia: dnv.com

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