로봇, 드론, 센서는 현재 검사에 도움이 되고 있으며, 머지않은 미래에는 완전 자동화될 수도 있습니다.

특수 스캐너를 장착한 드론과 크롤링 로봇은 풍력 터빈의 가동 기간을 늘리는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 풍력 터빈의 크기가 커지고 가격이 상승하며 운반이 어려워지는 시기에 풍력 에너지 비용을 절감할 수 있습니다. 이를 위해 미국 에너지부(DoE)의 블레이드 신뢰성 협력체(Blade Reliability Collaborative)와 샌디아 국립연구소(Sandia National Laboratory)의 연구원들은 카메라를 이용한 기존의 인력 검사보다 빠르고 세부적인 방법으로 풍력 터빈의 숨겨진 손상을 비침습적으로 검사하는 방법을 연구해 왔습니다.

윈드 블레이드는 세계에서 가장 큰 일체형 복합 구조물로, 어떤 비행기보다도 크며, 외딴 지역의 기계에 장착되는 경우가 많습니다. 블레이드는 수명 기간 동안 수십억 번의 하중 사이클을 거치면서 낙뢰, 우박, 비, 습도 등 다양한 요인에 노출되지만, 유지 보수를 위해 격납고에 그냥 넣어둘 수는 없습니다.

하지만 정기적인 검사와 수리는 터빈 블레이드의 작동을 유지하는 데 매우 중요하다고 파켓은 말합니다. 그러나 현재의 검사 방법으로는 손상을 충분히 빨리 발견할 수 없는 경우가 많습니다. 샌디아는 항공 전자 및 로봇 연구 분야의 전문 지식을 활용하여 이러한 문제를 해결하고 있습니다. 그는 손상이 눈에 띄기 전에 발견함으로써 더 작고 저렴한 수리로 블레이드를 수리하고 수명을 연장할 수 있다고 말합니다.

한 프로젝트에서 샌디아는 풍력 터빈 블레이드 내부의 손상을 감지하는 스캐너를 장착한 크롤링 로봇을 개발했습니다. 두 번째 프로젝트에서는 태양광의 열을 이용하여 손상을 감지하는 센서를 드론에 장착했습니다.

전통적으로 풍력 산업은 풍력 날개를 검사하는 데 두 가지 주요 접근 방식을 사용해 왔다고 파켓은 말합니다. 첫 번째 방법은 카메라와 망원 렌즈를 갖춘 사람을 파견하는 것입니다. 검사관은 날개 사이를 이동하며 사진을 찍고 균열이나 침식과 같은 눈에 띄는 손상을 찾습니다. 두 번째 방법은 비슷하지만, 검사관이 땅에 서 있는 대신 풍력 날개 타워에서 하강하거나 크레인 플랫폼을 날개 위아래로 조작합니다.

이러한 육안 검사에서는 표면 손상만 확인할 수 있습니다. 하지만 칼날 바깥쪽에 균열이 보일 때는 이미 손상이 상당히 심각한 상태인 경우가 많습니다. 값비싼 수리를 해야 하거나 칼날을 교체해야 할 수도 있습니다.

파켓은 이러한 검사가 비용이 저렴하기 때문에 인기가 있지만, 더 큰 문제로 번지기 전에 손상을 포착할 수는 없다고 말합니다. 샌디아의 크롤링 로봇과 드론은 풍력 터빈 블레이드의 비침습적 내부 검사를 업계에서 실현 가능한 옵션으로 만드는 것을 목표로 합니다.

샌디아와 파트너사인 인터내셔널 클라이밍 머신즈(International Climbing Machines), 그리고 도피테크(Dophitech)는 댐 검사 기계에서 영감을 받아 기어 다니는 로봇을 제작했습니다. 이 로봇은 마치 광고판을 칠하는 사람처럼 풍력 날개를 따라 좌우로, 위아래로 움직일 수 있습니다. 내장된 카메라는 고해상도 이미지를 촬영하여 표면 손상뿐 아니라 더 큰 지하 손상을 나타낼 수 있는 미세한 경계까지 감지합니다. 이동 중에 로봇은 막대를 사용하여 위상 배열 초음파 이미징을 통해 날개의 손상을 검사합니다.

이 스캐너는 의사가 신체 내부를 검사하는 데 사용하는 초음파 기계와 매우 유사하게 작동하지만, 이 경우 칼날의 내부 손상을 감지합니다. 이러한 초음파 신호의 변화는 손상을 나타내는 데 자동으로 분석됩니다.

샌디아의 수석 과학자이자 로봇 크롤러 프로젝트 책임자인 데니스 로치는 위상 배열 초음파 검사를 통해 두꺼운 합성 블레이드 내부의 모든 층에서 손상을 감지할 수 있다고 말했습니다.

난류로 인한 충격이나 과도한 응력은 눈에 보이지 않는 표면 하부 손상을 유발합니다. 심각한 크기로 커지기 전에 손상을 발견하고, 비용이 적게 드는 수리를 통해 블레이드 가동 중단 시간을 줄이는 것이 목표입니다. 블레이드의 고장이나 제거 필요성을 방지하고자 합니다.

로치는 로봇 크롤러를 풍력 날개에 대한 원스톱 검사 및 수리 방법의 일부로 생각합니다.

로봇이 기어가며 풍력 블레이드를 타고 플랫폼 위로 올라가는 수리팀을 상상해 보세요. 로봇이 무언가를 발견하면, 검사관은 로봇에게 해당 지점을 표시하여 지하 손상 위치를 명확하게 파악할 수 있습니다. 수리팀은 손상된 부분을 갈아내고 복합 재료를 수리합니다. 이렇게 검사와 수리를 한 번에 처리하여 블레이드를 신속하게 다시 사용할 수 있도록 합니다.

샌디아는 또한 여러 소규모 기업과 협력하여 일련의 프로젝트를 진행했습니다. 드론에 적외선 카메라를 장착하여 햇빛의 열을 이용하여 풍력 날개의 숨겨진 손상을 감지하는 방식입니다. 열화상 카메라라고 불리는 이 방법은 날개 내부 최대 1.2cm(0.5인치) 깊이의 손상을 감지합니다.

저희는 햇볕에 칼날을 가열한 후, 그늘에 놓일 때까지 칼날을 굴리거나 기울이는 방식을 개발했습니다. 햇빛이 칼날로 확산되어 열을 균일하게 만듭니다. 열이 확산되면서 칼날 표면은 냉각될 것으로 예상됩니다. 하지만 흠집은 열 흐름을 방해하여 그 위 표면과 흠집을 뜨겁게 만드는 경향이 있습니다. 적외선 카메라는 이러한 뜨거운 부분을 감지하고 감지된 손상으로 표시합니다.

현재 항공기 정비와 같은 다른 산업 분야에서도 지상 기반 열화상 장비가 사용되고 있습니다. 엘리는 이러한 용도로는 카메라가 드론에 장착되기 때문에 양보가 필요하다고 말합니다.

추락 위험이 있는 드론에 값비싼 장비나 전력 소모가 큰 장비는 원치 않으실 겁니다. 그래서 저희는 저희 기준에 맞는 아주 작은 적외선 카메라를 사용하고, 광학 이미지와 라이더를 활용하여 추가 정보를 제공합니다.

레이더와 유사하지만 전파 대신 가시광선을 사용하는 라이더는 빛이 한 지점을 통과하는 데 걸리는 시간을 측정하여 물체 사이의 거리를 측정합니다. NASA의 화성 착륙선 프로그램에서 영감을 얻은 연구진은 라이더 센서를 사용하고 드론의 ​​움직임을 활용하여 초고해상도 이미지를 수집했습니다. 풍력 날개를 검사하는 드론은 이미지를 촬영하는 동안 움직이며, 이러한 움직임을 통해 초고해상도 이미지를 수집할 수 있습니다.

움직임을 활용하여 추가 픽셀을 채웁니다. 100x100픽셀 카메라나 라이다를 사용하여 사진을 한 장 찍으면 그 해상도만 남게 됩니다. 하지만 사진을 찍는 동안 픽셀 단위까지만 움직이면 그 빈틈을 메우고 더욱 미세한 메시를 만들 수 있습니다. 여러 프레임의 데이터를 조합하여 초고해상도 이미지를 만들 수 있습니다.

라이더와 초고해상도 이미징을 사용하면 연구자들은 칼날의 손상된 위치를 정확하게 추적할 수 있으며, 라이더는 칼날 가장자리의 침식도 측정할 수 있습니다.

교량과 전선에 대한 자율 검사는 이미 현실이 되었으며, 파켓은 이것이 풍력 날개의 신뢰성을 보장하는 데에도 중요한 부분이 될 것이라고 믿고 있습니다.

자율 검사는 매우 광범위한 분야가 될 것이며, 날개의 크기와 위치를 고려하면 풍력 산업에 특히 적합합니다. 사람이 날개에서 날개로 걸어가거나 차를 몰고 가서 손상을 찾는 대신, 검사가 자동화된다면 어떨까요?

파켓은 간단한 지상 카메라 검사부터 드론과 크롤러를 함께 사용하여 블레이드의 상태를 판별하는 것까지 다양한 검사 방법이 적용될 여지가 있다고 말합니다.

각 풍력 발전소가 매일 드론을 한 대 또는 여러 대 운용하여 풍력 터빈 주변을 비행하며 모든 검사를 수행하고 돌아와 데이터를 업로드하는 모습을 상상해 보세요. 그러면 풍력 발전소 운영자가 현장에 와서 데이터를 검토하게 되는데, 인공지능이 이전 검사에서 블레이드의 차이점을 파악하고 잠재적 문제점을 파악한 후, 운영자가 손상된 블레이드에 로봇 크롤러를 배치하여 더욱 자세히 살펴보고 수리 계획을 세울 것입니다. 이는 업계에 큰 진전이 될 것입니다.