로봇, 드론, 센서는 현재 검사를 돕고 있으며, 머지않아 완전히 자동화될 수 있을 것이다.

특수 스캐너를 장착한 드론과 크롤링 로봇은 풍력 터빈 블레이드의 수명을 연장하는 데 도움을 줄 수 있으며, 이는 블레이드가 점점 더 커지고 비싸지고 운송이 어려워지는 현 상황에서 풍력 에너지 비용을 낮추는 데 기여할 수 있습니다. 이를 위해 미국 에너지부 블레이드 신뢰성 협력단과 샌디아 국립 연구소의 연구원들은 기존의 카메라를 이용한 사람의 검사보다 빠르고 정확하게 블레이드의 숨겨진 손상을 비침습적으로 검사하는 방법을 연구해 왔습니다.

풍력 터빈 블레이드는 세계에서 가장 큰 단일 부품 복합 구조물로, 어떤 비행기보다도 크며, 종종 외딴 지역에 설치된 기계에 장착됩니다. 블레이드는 수명 동안 수십억 번의 하중 주기를 거치면서 번개, 우박, 비, 습도 및 기타 여러 요인에 노출되지만, 정비를 위해 격납고에 넣어둘 수는 없습니다.

파케트 박사는 터빈 블레이드의 수명을 연장하려면 정기적인 검사와 수리가 필수적이라고 말합니다. 하지만 현재의 검사 방법으로는 손상을 조기에 발견하지 못하는 경우가 있습니다. 샌디아 연구소는 항공전자 및 로봇 공학 연구 분야의 전문 지식을 활용하여 이러한 문제를 해결하고자 합니다. 파케트 박사는 손상이 눈에 띄기 전에 발견함으로써 더 작고 저렴한 수리로 블레이드를 복구하고 수명을 연장할 수 있다고 설명합니다.

한 프로젝트에서 샌디아 연구소는 풍력 터빈 날개 내부의 손상 여부를 탐지하는 스캐너를 장착한 로봇을 개발했습니다. 또 다른 프로젝트에서는 햇빛의 열을 이용해 손상을 감지하는 센서를 드론에 장착했습니다.

파케트에 따르면, 전통적으로 풍력 발전 산업에서는 풍력 터빈 블레이드를 검사하는 데 크게 두 가지 방식이 있었습니다. 첫 번째는 카메라와 망원 렌즈를 든 검사관을 현장에 보내는 것입니다. 검사관은 블레이드를 하나씩 이동하며 사진을 찍고 균열이나 침식과 같은 눈에 보이는 손상을 찾습니다. 두 번째 방식은 이와 비슷하지만, 지상에 서 있는 대신 검사관이 풍력 터빈 타워에서 로프를 타고 내려가거나 크레인에 설치된 플랫폼을 이용해 블레이드를 오르내리며 검사합니다.

육안 검사로는 표면 손상만 확인할 수 있습니다. 하지만 칼날 바깥쪽에 균열이 보일 때쯤이면 이미 손상이 상당히 심각한 경우가 많습니다. 수리 비용이 많이 들거나 심지어 칼날을 교체해야 할 수도 있습니다.

파케트 교수는 이러한 검사 방식이 저렴하기 때문에 인기를 끌었지만, 문제가 더 커지기 전에 손상을 발견할 수는 없다고 말합니다. 샌디아 연구소의 크롤링 로봇과 드론은 풍력 터빈 블레이드의 비침습적 내부 검사를 업계에서 실현 가능한 방식으로 만드는 것을 목표로 합니다.

샌디아 연구소와 파트너사인 인터내셔널 클라이밍 머신즈(International Climbing Machines) 및 도피테크(Dophitech)는 댐 검사 장비에서 영감을 받아 이동형 로봇을 개발했습니다. 이 로봇은 마치 광고판을 그리는 사람처럼 풍력 터빈 날개를 좌우로, 위아래로 이동할 수 있습니다. 로봇에 장착된 카메라는 고화질 이미지를 촬영하여 표면 손상은 물론, 더 큰 지하 손상을 암시하는 미세한 경계선까지 감지합니다. 또한, 이동 중에는 초음파 탐침을 사용하여 위상 배열 초음파 이미징 기술로 날개의 손상 여부를 스캔합니다.

이 스캐너는 의사가 인체 내부를 살펴보는 데 사용하는 초음파 기계와 매우 유사하게 작동하지만, 이 경우에는 칼날의 내부 손상을 감지합니다. 이러한 초음파 신호의 변화는 자동으로 분석되어 손상 여부를 나타냅니다.

샌디아 연구소의 선임 과학자이자 로봇 크롤러 프로젝트 책임자인 데니스 로치는 위상 배열 초음파 검사를 통해 두꺼운 복합 소재 블레이드 내부의 모든 층에서 손상을 감지할 수 있다고 말합니다.

난류로 인한 충격이나 과도한 스트레스는 눈에 보이지 않는 표면 아래 손상을 일으킵니다. 목표는 손상이 심각한 크기로 커지기 전에 발견하여 비용이 적게 드는 수리로 복구하고 블레이드 가동 중지 시간을 줄이는 것입니다. 궁극적으로 블레이드 고장이나 블레이드 제거 필요성을 방지하는 것이 목표입니다.

로치는 로봇 크롤러가 풍력 터빈 블레이드에 대한 원스톱 검사 및 수리 방법의 일부가 될 수 있다고 구상하고 있습니다.

수리팀이 작업대에 올라 풍력 터빈 블레이드를 오르고, 로봇이 앞에서 기어가는 모습을 상상해 보세요. 로봇이 손상을 발견하면 검사관은 로봇에게 손상 부위를 표시하도록 하여 표면 아래 손상 위치를 명확하게 파악할 수 있습니다. 수리팀은 손상 부위를 갈아내고 복합 재료를 수리합니다. 이렇게 검사와 수리를 한 번에 처리할 수 있어 블레이드를 신속하게 재가동할 수 있습니다.

샌디아 연구소는 또한 여러 중소기업과 협력하여 드론에 적외선 카메라를 장착하는 일련의 프로젝트를 진행했습니다. 이 카메라는 햇빛의 열을 이용하여 풍력 터빈 날개의 숨겨진 손상을 감지합니다. 열화상 촬영이라고 불리는 이 방법은 날개 내부 최대 1.2cm 깊이까지의 손상을 감지할 수 있습니다.

우리는 칼날을 햇볕에 가열한 다음, 그늘이 질 때까지 칼날을 돌리거나 기울이는 방식을 개발했습니다. 햇빛이 칼날에 스며들어 고르게 퍼집니다. 열이 확산되면서 칼날 표면은 식어야 합니다. 하지만 결함이 있는 부분은 열 흐름을 방해하여 결함 부위 바로 위쪽 표면이 뜨거워지게 됩니다. 적외선 카메라가 이러한 뜨거운 부분을 감지하여 손상으로 표시합니다.

현재 항공기 정비와 같은 다른 산업 분야에서는 지상 기반 열화상 장비가 사용되고 있습니다. 하지만 이 경우에는 드론에 카메라를 장착해야 하므로 몇 가지 타협점이 필요하다고 엘리는 말합니다.

추락 위험이 있는 드론에 값비싼 장비를 달고 싶지 않고, 전력 소모가 심한 장비도 원하지 않습니다. 그래서 저희는 기준에 맞는 초소형 적외선 카메라를 사용하고, 추가 정보를 얻기 위해 광학 이미지와 라이다를 활용합니다.

레이더와 유사하지만 무선 주파수 대신 가시광선을 사용하는 라이다는 빛이 한 지점을 왕복하는 데 걸리는 시간을 측정하여 물체 사이의 거리를 측정합니다. NASA의 화성 착륙선 프로그램에서 영감을 얻은 연구진은 라이다 센서를 사용하고 드론의 ​​움직임을 활용하여 초고해상도 이미지를 촬영했습니다. 풍력 터빈 날개를 검사하는 드론이 이미지를 촬영하는 동안 움직이면서 초고해상도 이미지를 얻을 수 있도록 한 것입니다.

움직임을 이용해 추가 픽셀을 채워 넣는 방식입니다. 100x100 픽셀 카메라나 라이다로 한 장의 사진을 찍으면 그 해상도의 이미지밖에 얻을 수 없습니다. 하지만 사진을 찍으면서 미세하게 움직이면 픽셀 단위까지 빈 공간을 채워 더 세밀한 메쉬를 만들 수 있습니다. 이렇게 여러 프레임의 데이터를 조합하면 초고해상도 이미지를 얻을 수 있습니다.

라이다와 초고해상도 이미징을 사용하면 연구원들이 블레이드 손상 위치를 정확하게 추적할 수 있으며, 라이다는 블레이드 가장자리의 침식도 측정할 수 있습니다.

교량과 송전선에 대한 자율 검사는 이미 현실화되었으며, 파케트는 이러한 자율 검사가 풍력 터빈 블레이드의 신뢰성을 보장하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 믿습니다.

자율 검사는 앞으로 크게 발전할 분야이며, 특히 풍력 발전 산업에서는 블레이드의 크기와 위치를 고려할 때 매우 유용합니다. 사람이 직접 블레이드 사이를 걸어 다니거나 차를 타고 이동하며 손상 여부를 확인하는 대신, 검사가 자동화된다면 어떨까요?

파케트는 지상 카메라 검사와 같은 간단한 검사 방법부터 드론과 크롤러가 협력하여 블레이드의 상태를 확인하는 방법까지 다양한 검사 방법이 적용될 여지가 있다고 말합니다.

저는 각 풍력 발전소에 드론 한 대 또는 여러 대의 드론이 배치되어 매일 이륙하여 풍력 터빈 주변을 비행하며 모든 검사를 수행하고 데이터를 업로드하는 모습을 상상할 수 있습니다. 그러면 풍력 발전소 운영자는 인공지능이 이미 데이터를 분석하여 이전 검사와 비교한 블레이드의 차이점을 찾아내고 잠재적인 문제를 파악한 후, 해당 데이터를 검토합니다. 운영자는 손상이 의심되는 블레이드에 로봇 크롤러를 투입하여 더 자세히 조사하고 수리 계획을 세울 수 있습니다. 이는 풍력 산업에 상당한 발전을 가져올 것입니다.