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

特殊なスキャナーを搭載したドローンやクローラーロボットは、風力タービンのブレードの寿命を延ばすのに役立ち、ブレードが大型化、高価格化、輸送困難化している現状において、風力発電のコスト削減につながる可能性がある。そのため、米国エネルギー省のブレード信頼性共同研究グループとサンディア国立研究所の研究者たちは、カメラを使った従来の人間の検査よりも迅速かつ詳細に、風力タービンのブレードに隠れた損傷を非侵襲的に検査する方法に取り組んでいる。

風力タービンのブレードは、世界で製造される最大の一体型複合構造物であり、飛行機よりも大きく、遠隔地の機械に取り付けられることが多い。ブレードは、その寿命の間に何十億回もの負荷サイクルを経て、落雷、雹、雨、湿度などの外的要因にさらされるが、メンテナンスのために格納庫に着陸させることはできない。

パケット氏によると、タービンブレードを稼働させ続けるためには、定期的な点検と修理が不可欠だという。しかし、現在の点検方法では、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、航空電子機器とロボット工学の研究で培った専門知識を活用して、この状況を変えようとしている。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が可能になり、ブレードの寿命を延ばすことができる、とパケット氏は述べている。

あるプロジェクトでは、サンディア国立研究所は、風力タービンのブレード内部の損傷を探知するスキャナーを搭載した這行ロボットを開発した。別のプロジェクトでは、太陽光の熱を利用して損傷を検出するセンサーを搭載したドローンを開発した。

パケット氏によると、従来、風力発電業界では風力タービンのブレード検査に主に2つの方法があったという。1つ目は、カメラと望遠レンズを持った検査員を派遣する方法だ。検査員はブレードからブレードへと移動しながら写真を撮り、ひび割れや浸食などの目に見える損傷を探す。2つ目は、これと似ているが、地上に立つのではなく、検査員が風力タービンのタワーをロープで降りたり、クレーンに取り付けたプラットフォームをブレードに沿って上下に動かしたりする。

こうした目視検査では、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える頃には、すでに損傷はかなり深刻になっていることがよくあります。そうなると、高額な修理費用がかかるか、場合によっては刃を交換しなければならなくなるでしょう。

パケット氏によると、これらの検査は費用が手頃なため人気があるものの、損傷が深刻化する前に発見することはできないという。サンディア国立研究所の這行ロボットとドローンは、風力タービンブレードの非侵襲的な内部検査を業界にとって実現可能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、ドフィテックは、ダムの点検機械にヒントを得た這行ロボットを開発した。このロボットは、まるで看板に絵を描くように、風力タービンのブレード上を左右上下に移動できる。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、より大きな地下の損傷を示す可能性のある小さな境界線も検出する。移動中、ロボットはプローブを使ってフェーズドアレイ超音波画像でブレードの損傷をスキャンする。

このスキャナーは、医師が体内の様子を観察するために使用する超音波装置とよく似た仕組みで動作しますが、この場合は刃の内部損傷を検出します。超音波信号の変化が自動的に分析され、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あり、ロボットクローラープロジェクトのリーダーでもあるデニス・ローチ氏は、フェーズドアレイ超音波検査によって、厚い複合材製のブレード内部のどの層でも損傷を検出できると述べている。

乱流による衝撃や過負荷は、目に見えない内部損傷を引き起こします。重要なのは、損傷が深刻な規模に拡大する前に発見し、より安価な修理で修復することで、ブレードの稼働停止時間を短縮することです。私たちは、ブレードの故障や取り外しといった事態を未然に防ぎたいと考えています。

ローチ氏は、このロボット式クローラーを、風力タービンのブレードのワンストップ検査・修理方法の一部として構想している。

修理チームがプラットフォームに乗って風力タービンのブレードを登り、その前をロボットが這って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場所をマークさせ、表面下の損傷箇所を明確にすることができます。修理チームは損傷箇所を研磨して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、ブレードを迅速に稼働状態に戻すことができます。

サンディア国立研究所はまた、一連のプロジェクトにおいて複数の小規模企業と協力し、太陽光の熱を利用して風力タービンのブレード内部の損傷を検出する赤外線カメラを搭載したドローンの開発に取り組んだ。このサーモグラフィーと呼ばれる手法は、ブレード内部の最大1.2センチメートル（0.5インチ）の深さまでの損傷を検出できる。

私たちは、刃を太陽光で加熱した後、刃を回転または傾斜させて日陰にするという方法を開発しました。太陽光は刃全体に拡散し、温度を均一にします。熱が拡散するにつれて、刃の表面は冷えるはずです。しかし、欠陥があると熱の流れが阻害され、欠陥部分より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部分を検知し、損傷として検出します。

航空機整備など、他の産業では現在、地上設置型のサーモグラフィ装置が使用されている。しかし、今回の用途ではカメラをドローンに搭載するため、何らかの妥協が必要になるとエリー氏は述べている。

墜落の恐れがある高価なものをドローンに搭載したくはありませんし、電力消費の激しいものも避けたいところです。そこで、当社の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用いて追加情報を取得しています。

レーダーに似ているが、無線周波数波ではなく可視光を用いるライダーは、光が地点間を往復するのにかかる時間を測定することで、物体間の距離を判定する。NASAの火星着陸機計画からヒントを得て、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高解像度画像を収集した。風力タービンの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するため、その動きによって超高解像度画像を取得することが可能になる。

動きを利用して、追加のピクセルを埋めることができます。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100ピクセル分だけです。しかし、撮影中にサブピクセル単位で動き回ることで、その隙間を埋めて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組み合わせることで、超高解像度の画像を作成できます。

ライダーと超解像イメージングを用いることで、研究者はブレードの損傷箇所を正確に追跡できるだけでなく、ライダーはブレードのエッジの侵食も測定できる。

橋梁や送電線の自動点検は既に実現しており、パケット氏はそれらが風力タービンブレードの信頼性を確保する上でも重要な役割を果たすようになると考えている。

自律型検査は今後大きな分野となるでしょう。特に風力発電業界では、ブレードの大きさや設置場所を考えると、非常に理にかなっています。人がブレードからブレードへと歩いたり車で移動したりして損傷を探す代わりに、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。

パケット氏によれば、地上からの単純なカメラ検査から、ドローンとクローラーが連携してブレードの状態を判断する方法まで、さまざまな検査方法の余地があるという。

各風力発電所にドローン、あるいは複数のドローンが毎日離陸し、風力タービン周辺を飛行して点検を行い、データをアップロードする様子を想像してみてください。その後、風力発電所のオペレーターが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取られており、過去の点検結果との差異や潜在的な問題点が特定されています。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投入し、より詳細な点検を行い、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。