ロボット、ドローン、センサーは現在、検査に役立っており、そう遠くない将来には完全に自動化される可能性があります。

特殊なスキャナーを搭載したドローンや移動ロボットは、風力発電ブレードの稼働期間を延ばすのに役立ちます。ブレードが大型化し、価格が上昇し、輸送が困難になっている現代において、風力発電のコスト削減につながる可能性があります。この目的のため、米国エネルギー省のブレード信頼性共同研究チームとサンディア国立研究所の研究者たちは、従来のカメラを使った人間による検査よりも迅速かつ詳細に、風力発電ブレードの隠れた損傷を非侵襲的に検査する方法の開発に取り組んでいます。

風力発電ブレードは、世界最大の一体型複合構造物であり、飛行機よりも大きく、しばしば遠隔地の機械に取り付けられます。ブレードは、その寿命期間中に雷、雹、雨、湿度などの外力にさらされ、何十億回もの負荷サイクルに耐えますが、メンテナンスのために格納庫に保管しておくことはできません。

タービンブレードの稼働を維持するためには、定期的な点検と修理が不可欠だとパケット氏は言う。しかし、現在の検査方法では、損傷を早期に発見できない場合もある。サンディア国立研究所は、航空電子工学とロボット工学の研究の専門知識を活用して、この状況を改善しようとしている。損傷が目に見えるようになる前に発見することで、より小規模で安価な修理でブレードを修復し、耐用年数を延ばすことができるとパケット氏は言う。

あるプロジェクトでは、サンディア国立研究所は、風力発電ブレード内部の損傷を調査するスキャナーを搭載した移動ロボットを開発しました。また、別のプロジェクトでは、太陽光の熱を利用して損傷を検知するセンサーを搭載したドローンを開発しました。

パケット氏によると、従来、風力発電業界では風力発電ブレードの検査に主に2つのアプローチを採用してきた。1つ目は、カメラと望遠レンズを持った検査員を現場に派遣する方法だ。検査員はブレードからブレードへと移動し、写真を撮りながら、亀裂や浸食などの目に見える損傷を探す。2つ目は、検査員が地上に立つ代わりに、風力発電ブレードタワーから懸垂下降するか、クレーンに搭載されたプラットフォームでブレードを上下に操作する方法と似ている。

目視検査では表面の損傷しか確認できません。しかし、刃の外側にひび割れが見られる頃には、すでに損傷がかなり深刻になっている場合が多くあります。高額な修理が必要になるか、刃自体の交換が必要になる場合もあります。

こうした検査は費用が手頃なため人気があるものの、損傷が深刻な問題に発展する前に発見することはできないとパケット氏は指摘する。サンディア国立研究所のクロールロボットとドローンは、風力発電ブレードの非侵襲的内部検査を業界にとって現実的な選択肢にすることを目指している。

サンディア国立研究所とパートナー企業のインターナショナル・クライミング・マシーンズおよびドフィテックは、ダムの検査機械に着想を得た移動ロボットを開発しました。このロボットは、まるで看板に絵を描くように、風力発電ブレードの上を左右上下に移動できます。搭載されたカメラは、高精細な画像を撮影し、表面の損傷だけでなく、表面下のより大規模な損傷の兆候となる可能性のある小さな境界も検出します。移動中、ロボットはワンド（棒状のもの）を使って、フェーズドアレイ超音波画像法を用いてブレードの損傷箇所をスキャンします。

このスキャナーは、医師が体内を観察するために使用する超音波装置とほぼ同じ仕組みですが、刃の内部損傷を検出するという点が異なります。超音波信号の変化は自動的に分析され、損傷の有無が示されます。

サンディア国立研究所の上級科学者でロボットクローラープロジェクトのリーダーであるデニス・ローチ氏は、フェーズドアレイ超音波検査により、厚い複合ブレード内部のどの層でも損傷を検出できると語る。

乱流による衝撃や過度のストレスは、目に見えない表面下の損傷を引き起こします。損傷が重大なレベルに達する前に発見し、より安価な修理で修復することで、ブレードのダウンタイムを削減することが目的です。私たちは、故障やブレードの取り外しが必要になる事態を回避したいと考えています。

ローチ氏は、ロボットクローラーを風力発電ブレードのワンストップ検査および修理方法の一部にすることを構想している。

修理チームがプラットフォームに登り、ロボットが前を進む様子を想像してみてください。ロボットが何かを発見すると、検査員はロボットにその箇所をマークさせ、表面下の損傷箇所を明確にすることができます。修理チームは損傷部分を削り取り、複合材を修復します。このように検査と修理をワンストップで行うことで、ブレードは迅速に再稼働できます。

サンディア国立研究所は、複数の中小企業と協力し、ドローンに赤外線カメラを搭載する一連のプロジェクトに取り組んできました。赤外線カメラは太陽光の熱を利用して、風力発電ブレードの隠れた損傷を検出します。サーモグラフィーと呼ばれるこの手法は、ブレード内部の最大1.5cmの深さまでの損傷を検出します。

私たちは、ブレードを太陽光で加熱し、その後、ブレードを回転またはピッチングさせて日陰に落とす方法を開発しました。太陽光はブレードに拡散し、均一化されます。熱が拡散するにつれて、ブレードの表面は冷却されるはずです。しかし、欠陥があると熱の流れが妨げられ、欠陥の上の表面が高温になります。赤外線カメラはこれらの高温箇所を検出し、損傷としてラベル付けします。

現在、航空機整備など他の業界では地上設置型のサーモグラフィー装置が使用されています。この用途ではカメラがドローンに搭載されるため、ある程度の妥協が必要だとエリー氏は言います。

ドローンに高価なものを搭載して墜落の危険を冒したり、電力を大量に消費したりするのは避けたいものです。そこで、私たちは基準を満たす非常に小型の赤外線カメラを使用し、さらに光学画像とライダーを使って追加情報を提供します。

ライダーはレーダーに似ていますが、無線周波数ではなく可視光を使用し、光がある地点からある地点まで往復するのにかかる時間を測定することで物体間の距離を測定します。NASAの火星着陸計画に着想を得た研究者たちは、ライダーセンサーを使用し、ドローンの動きを利用して超解像度画像を収集しました。風力発電ブレードを検査するドローンは、画像を撮影しながら移動しており、その動きによって超解像度画像の収集が可能になっています。

動きを利用して、追加のピクセルを埋めます。100×100ピクセルのカメラやライダーで1枚の写真を撮影した場合、得られる解像度はその解像度だけです。しかし、写真を撮影しながらサブピクセル単位で動き回ることで、それらのギャップを埋め、より細かいメッシュを作成できます。複数のフレームのデータをつなぎ合わせることで、超解像度画像を作成できます。

また、ライダーと超解像度画像を使用することで、研究者はブレードの損傷箇所を正確に追跡することができ、ライダーはブレードのエッジの侵食を測定することもできます。

橋梁や送電線の自動検査はすでに現実のものとなっており、パケット氏はそれが風力発電ブレードの信頼性を確保する上でも重要な要素になると考えています。

自動検査は巨大な分野になりつつあり、ブレードのサイズと位置を考えると、風力産業では実に理にかなっています。損傷を探すために人がブレードからブレードへと歩いたり運転したりする代わりに、検査が自動化されたらどうなるか想像してみてください。

パケット氏は、単純な地上カメラによる検査から、ドローンとクローラーを連携させてブレードの状態を判定するまで、さまざまな検査方法を導入する余地があると述べています。

各風力発電所にドローンが1台、あるいは複数台配備され、毎日離陸して風力タービンの周囲を飛行し、すべての点検を行い、戻ってきてデータをアップロードする姿を想像できます。その後、風力発電所のオペレーターが現場に赴き、データを確認します。データは既に人工知能によって読み込まれており、前回の点検時とブレードの違いや潜在的な問題点が特定されます。オペレーターは、損傷が疑われるブレードにロボットクローラーを配備し、より詳細な調査を行い、修理計画を立てます。これは業界にとって大きな進歩となるでしょう。