Robôs, drones e sensores ajudam nas inspeções agora e podem ser totalmente automatizados em um futuro não muito distante.

Drones e robôs rastejantes equipados com scanners especiais podem ajudar as pás eólicas a permanecerem em serviço por mais tempo, o que pode reduzir o custo da energia eólica em um momento em que as pás estão ficando maiores, mais caras e mais difíceis de transportar. Para isso, pesquisadores da Blade Reliability Collaborative do Departamento de Energia dos EUA e do Laboratório Nacional de Sandia têm trabalhado em maneiras de inspecionar pás eólicas de forma não invasiva em busca de danos ocultos, de forma mais rápida e detalhada do que as inspeções humanas tradicionais com câmeras.

As pás eólicas são as maiores estruturas compostas de uma só peça já construídas no mundo, maiores até do que qualquer avião, e frequentemente são instaladas em máquinas em locais remotos. Uma pá está sujeita a raios, granizo, chuva, umidade e outras forças enquanto passa por um bilhão de ciclos de carga durante sua vida útil, mas você não pode simplesmente deixá-la em um hangar para manutenção.

No entanto, a inspeção e o reparo de rotina são essenciais para manter as pás da turbina em serviço, afirma Paquette. No entanto, os métodos de inspeção atuais nem sempre detectam danos a tempo. A Sandia está se baseando em pesquisas sobre aviônica e robótica para mudar isso. Ao detectar danos antes que se tornem visíveis, reparos menores e mais baratos podem consertar a pá e prolongar sua vida útil, afirma ele.

Em um projeto, a Sandia equipou um robô rastejante com um scanner que busca danos dentro de pás eólicas. Em uma segunda série de projetos, a Sandia combinou drones com sensores que usam o calor da luz solar para detectar danos.

Tradicionalmente, a indústria eólica tem duas abordagens principais para inspecionar pás eólicas, diz Paquette. A primeira opção é enviar alguém com uma câmera e uma lente teleobjetiva. O inspetor se desloca de pá em pá, tirando fotos e procurando por danos visíveis, como rachaduras e erosão. A segunda opção é semelhante, mas em vez de ficar em pé no chão, o inspetor desce de rapel por uma torre de pás eólicas ou manobra uma plataforma em um guindaste para cima e para baixo na pá.

Nessas inspeções visuais, você só vê danos superficiais. Muitas vezes, porém, quando você consegue ver uma rachadura na parte externa da lâmina, o dano já é bastante grave. Você está diante de um reparo caro ou pode até ter que substituir a lâmina.

Essas inspeções têm sido populares por serem acessíveis, mas não conseguem detectar danos antes que se tornem um problema maior, diz Paquette. Os robôs e drones rastejantes da Sandia visam tornar a inspeção interna não invasiva de pás eólicas uma opção viável para o setor.

A Sandia e as parceiras International Climbing Machines e Dophitech construíram um robô rastejante inspirado nas máquinas que inspecionam barragens. O robô pode se mover de um lado para o outro e para cima e para baixo em uma pá eólica, como alguém pintando um outdoor. Câmeras a bordo capturam imagens de alta fidelidade para detectar danos na superfície, bem como pequenas demarcações que podem indicar danos maiores no subsolo. Enquanto se move, o robô também usa uma vareta para escanear a pá em busca de danos, usando imagens ultrassônicas de matriz faseada.

O scanner funciona de forma muito semelhante aos aparelhos de ultrassom usados ​​por médicos para ver o interior de corpos, exceto que, neste caso, detecta danos internos às lâminas. Alterações nessas assinaturas ultrassônicas são analisadas automaticamente para indicar danos.

O cientista sênior da Sandia e líder do projeto do robô rastreador, Dennis Roach, diz que uma inspeção ultrassônica de matriz em fases pode detectar danos em qualquer camada dentro das lâminas grossas e compostas.

O impacto ou o estresse excessivo causado pela turbulência criam danos subterrâneos que não são visíveis. A ideia é encontrar os danos antes que eles atinjam dimensões críticas e possam ser corrigidos com reparos mais baratos, o que também reduz o tempo de inatividade das pás. Queremos evitar falhas ou a necessidade de remover uma pá.

Roach prevê os robôs rastreadores como parte de um método único de inspeção e reparo para pás eólicas.

Imagine uma equipe de reparos em uma plataforma subindo uma pá eólica com o robô rastejando à frente. Quando o robô encontra algo, os inspetores podem fazer com que o robô marque o local para que a localização do dano no subsolo fique evidente. A equipe de reparos retifica o dano e repara o material composto. Essa integração única de inspeção e reparo permite que a pá volte a funcionar rapidamente.

A Sandia também trabalhou com diversas pequenas empresas em uma série de projetos para equipar drones com câmeras infravermelhas que usam o calor da luz solar para detectar danos ocultos nas pás eólicas. Esse método, chamado termografia, detecta danos de até 1,25 cm de profundidade dentro da pá.

Desenvolvemos um método que aquece a lâmina ao sol e, em seguida, a gira ou inclina até que ela fique na sombra. A luz solar se difunde na lâmina e se equaliza. À medida que esse calor se difunde, espera-se que a superfície da lâmina esfrie. Mas falhas tendem a interromper o fluxo de calor, deixando a superfície acima e as falhas quentes. A câmera infravermelha detecta esses pontos quentes e os rotula como danos detectados.

Existem dispositivos de termografia terrestre atualmente utilizados em outras indústrias, como a manutenção de aeronaves. Como as câmeras são montadas em drones para essa aplicação, é preciso fazer concessões, diz Ely.

Você não quer algo caro em um drone que possa cair, e você não quer um devorador de energia. Então, usamos câmeras infravermelhas bem pequenas que atendem aos nossos critérios e, em seguida, usamos imagens ópticas e lidar para fornecer informações adicionais.

O Lidar, que é semelhante ao radar, mas usa luz visível em vez de ondas de radiofrequência, mede o tempo que a luz leva para viajar de e para um ponto, determinando a distância entre os objetos. Inspirando-se no programa de pouso em Marte da NASA, os pesquisadores usaram um sensor Lidar e aproveitaram o movimento do drone para coletar imagens de super-resolução. Um drone inspecionando uma pá eólica se move enquanto captura imagens, e esse movimento possibilita a coleta de imagens de super-resolução.

Você usa o movimento para preencher pixels adicionais. Se você tiver uma câmera de 100x100 pixels ou um lidar e tirar uma foto, essa resolução será a única disponível. Mas se você se movimentar enquanto tira as fotos, em uma quantidade de subpixel, poderá preencher essas lacunas e criar uma malha mais fina. Os dados de vários quadros podem ser reunidos para formar uma imagem de super-resolução.

O uso de lidar e imagens de super-resolução também permite que os pesquisadores rastreiem precisamente onde a lâmina está danificada, e o lidar também pode medir a erosão nas bordas da lâmina.

Inspeções autônomas de pontes e linhas de energia já são realidades, e Paquette acredita que elas também se tornarão partes importantes para garantir a confiabilidade das pás eólicas.

A inspeção autônoma será uma área enorme e realmente faz sentido na indústria eólica, dado o tamanho e a localização das pás. Em vez de uma pessoa precisar andar ou dirigir de pá em pá para procurar danos, imagine se as inspeções fossem automatizadas.

Paquette diz que há espaço para uma variedade de métodos de inspeção, desde simples inspeções com câmeras terrestres até drones e rastreadores trabalhando juntos para determinar a saúde de uma lâmina.

Posso imaginar cada usina eólica tendo um drone ou uma frota de drones que decolam todos os dias, voam ao redor das turbinas eólicas, realizam todas as inspeções e depois retornam para carregar os dados. Em seguida, o operador da usina eólica entrará e analisará os dados, que já terão sido lidos pela inteligência artificial, que busca diferenças nas pás em relação a inspeções anteriores e observa possíveis problemas. O operador então implantará um rastreador robótico na pá com suspeita de dano para obter uma análise mais detalhada e planejar os reparos. Seria um avanço significativo para o setor.