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Automatisiertes Inspektionssystem für Offshore-Windkraftanlagen

© IWR© IWRIlmenau - Wie jedes andere Bauwerk auch, müssen Offshore-Windenergieanlagen (WEA) regelmäßig gewartet und untersucht werden. Der Einsatz von Tauchern, videobasierten Verfahren oder Sonar liefert keine ausreichenden Ergebnisse. Eine deutliche Verbesserung verspricht ein neuer Ansatz zur automatisierten Inspektion.

Die Wartung und Inspektion von Offshore-WEA ist aufgrund des Standortes auf See aufwändig und teuer. Ein neuer, multivariater Sensorträger, der im Rahmen eines Forschungs-Projektes entwickelt wird, soll hier für Abhilfe sorgen und gleichzeitig die Qualität der Untersuchungsergebnisse steigern.

Flexibler Sensorträger für multivariate Inspektionen und Analysen
Bei der Wartung und Inspektion von Offshore-WEA ist eine detaillierte Schadenserkennung mit den bisherigen Verfahren i.d.R. nicht möglich. Einen deutlichen Fortschritt bei den Analysen ermöglicht die zusätzliche Unterstützung durch maritime Informations- und Robotertechnologie. Im Rahmen eines Forschungs-Projektes unter Leitung der Wölfel Engineering GmbH + Co. KG aus Höchberg soll ein neues multivariates Analyse- und Inspektionssystem für Offshore-WEA auf der Basis des flexiblen MISO-Inspector (multi input sindle output) Sensorträgers entwickelt und getestet werden. Völlig flexibel und damit angepasst an unterschiedliche Aufgabenstellungen können verschiedenste Sensoren angedockt werden, die zusammen mittels ROV (Remotly operated vehicle) oder anderen Robotikträgern unter oder über Wasser Inspektionsaufgaben durchführen können.

Neben den bereits existierenden Sensortechnologien, die im MISO-Inspector genutzt werden können, soll in dem Projekt auch neuartige Sensorik für den Einsatz unter Wasser weiterentwickelt und getestet werden. Dazu gehört u.a. eine neuartige Hyperspektralkamera, die eine berührungslose Erfassung, Unterscheidung und Analyse von Materialien ermöglicht. Da es für Ingenieure allein mit Unterwasserfotos bislang schwer bis unmöglich ist, Rost bzw. andere Schäden von Bewuchs, Verschmutzungen etc. zu unterscheiden, ergeben sich völlig neue Möglichkeiten für die Identifikation von Schäden.

Automatisierte und selbstlernende Befunderstellung
Zentraler Bestandteil des MISO-Inspectors ist die „multivariate Signalanalyse“. Nach dem Prinzip des „multiple input – single output“ werden Daten von unterschiedlichen Sensoren verarbeitet und für die Schadensanalyse fusioniert. In nur einem ROV-Tauchgang kann so das 3D-Modell der Struktur mit den SHM-Daten (Structural Health Monitoring) abgeglichen und die Untersuchungsergebnisse verschiedener, sich ergänzender Sensoren vorausgewertet werden. Die Befunde werden dann auf dem digitalen 3D-Modell örtlich markiert. Sollte ein Befund weiteren Aufklärungsbedarf haben, können die betreffenden Stellen nochmals gezielt angefahren und untersucht werden. Dabei lernt das System durch selbstlernende Algorithmen. Durch die Kombination der einzelnen Technologiebausteine entsteht so ein intelligentes Inspektionssystem, das die automatisierte Inspektion von Offshore-Anlagen ermöglicht und dabei gleichzeitig und wesentlich den Arbeitsaufwand und die Risiken von menschlichen Einsätzen reduziert.

Das Forschungsprojekt wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie mit 1,84 Millionen Euro unterstützt. Neben Wölfel Engineering sind die Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung, BALTIC Taucherei- und Bergungsbetrieb Rostock, Cubert, Eon Climate & Renewables, Fraunhofer IOSB und die Schweißtechnische Lehr- und Versuchsanstalt Mecklenburg-Vorpommern an dem Projekte beteiligt. Assoziierter Partner ist DEA Deutsche Erdöl.




© IWR, 2019


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