Uso de la inteligencia artificial para la inspección de instalaciones eólicas

Las turbinas eólicas industriales son un auténtico desafío a nivel de inspección y mantenimiento, este proceso abarca la revisión de torres de hasta 120 metros de altura y palas de rotor con la dimensión de un edificio de 22 pisos.

Tradicionalmente, la verificación de las palas de los aerogeneradores, precisaba que los técnicos bajaran en rápel por las turbinas ancladas en áreas remotas, para captar fotografías de las fisuras o daños en las aspas. Además, se necesitaba involucrar a alguien en tierra que hiciera fotos con un telescopio y una cámara, es por ello, que la labor requería mucho tiempo y se convertía en todo un reto.

No obstante, hace un año y medio, Siemens Gamesa Renewable Energy, transformó este proceso con drones autónomos y una solución digital denominada Hermes. De esta forma, el dron captura imágenes de alta resolución y con gran rapidez, mientras que Hermes analiza las fotos para detectar posibles fallas o daños a la pala. Esta nueva propuesta da como resultado inspecciones más seguras, rápidas y precisas.

Turbinas eólicas de Siemens Gamesa en Noruega

Actualización del proceso de inspección

Como mejora de este proyecto, la compañía inició la migración a Microsoft Azure y la incorporación de Azure AI (Inteligencia Artificial) para procesar el reconocimiento de imágenes. Estos avances permitirán a Siemens Gamesa agilizar aún más las inspecciones de las palas, garantizando que las energías renovables sean más asequibles y aseguren un futuro más sustentable.

“La IA, la nube, y big data, nos permiten movernos al siguiente nivel de desempeño, en términos de innovación y en disminuir el costo normalizado de la energía renovable”, señaló el director de Servicios Digitales de Siemens Gamesa, Christian Sonderstrup, quien ha instalado tecnologías de energía eólica en 90 países.

Por otra parte, los drones utilizados, son fotógrafos rápidos y precisos que capturan alrededor de 400 imágenes de las tres palas de una turbina en 20 minutos. Estas imágenes generan una visión global del estado de las aspas e indican las reparaciones pertinentes, pero la necesidad de clasificarlas manualmente ha representado un gran desafío.

La integración de los servicios Azure AI acelerará en gran medida el proceso, gracias al reconocimiento de imágenes, capaz de unir y clasificar fotos en un modelo preciso de todo un rotor en 34 segundos. Así mismo, estas herramientas pueden diferenciar las aspas del agua, el cielo y otros elementos, distinguir grietas y defectos.

Turbinas eólicas marítimas de Siemens Gamesa en Reino Unido

Las inspecciones más rápidas y precisas significan menos tiempo de inactividad de las turbinas, detección certera de fallas, mejor mantenimiento predictivo y menos reparaciones costosas, todo lo anterior contribuye a una energía eólica más económica.

Adicionalmente, la nube también ayudará a optimizar los proyectos. Para Karner-Gotfredsen: “El hecho de que ahora podamos tener los datos ordenados y consolidados automáticamente en Hermes a través de la nube, nos ahorra muchas horas de trabajo al no tener que gestionar discos duros“.

Esta estrategia digital se enfoca en la productividad y la extensión digital de las ofertas actuales de negocio. Finalmente, comenta Sonderstrup: “Queremos ser el líder digital en energía renovable” y que la “Inteligencia Artificial, cloud y Big Data serán los facilitadores de ese viaje.”

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