Com o aumento do foco nas mudanças climáticas e na escassez de recursos, há uma necessidade crescente de soluções sustentáveis e inteligentes. A energia eólica, uma das fontes de energia renovável que mais cresce e mais importantes, já está levando o mundo em direção a um futuro mais limpo, saudável e livre de fósseis.
Além de acompanhar o ritmo acelerado da tecnologia, os fabricantes de turbinas eólicas, como todos os fabricantes, estão sob pressão para entregar inovação contínua, enquanto enfrentam constantemente os desafios de engenharia de ciclos de desenvolvimento de produtos mais curtos e custos reduzidos – tudo isso sem comprometer os mais altos padrões de qualidade, confiabilidade e segurança.
Uma maneira de alcançar isso é colaborando com parceiros externos. A colaboração não apenas fornece acesso a recursos tecnológicos, habilidades e competências raras, mas também instiga agilidade e eficiência, potencialmente encurtando o tempo de lançamento de novos produtos. Blatigue-2 é uma dessas colaborações.
O projeto, BLATIGUE-2: Testes de fadiga rápidos, inteligentes e eficientes de grandes lâminas de turbinas eólicas, é liderado pela Universidade Técnica Dinamarquesa (DTU), envolve dez parceiros e é uma continuação do Blatigue-1, onde um método de teste de fadiga – melhor do que os testes padrão atuais – foi desenvolvido junto com um exciter que poderia realmente testar lâminas de turbinas eólicas. Esse trabalho inicial continua com o Blatigue-2, onde o exciter e o software serão combinados para criar uma solução de exciter inteligente que aumentará a qualidade dos testes de lâminas, não apenas reduzindo reparos não planejados em lâminas em cerca de 10%, mas também reduzindo significativamente o tempo de lançamento de novos designs de lâminas.
O Gerente de Projeto Kim Branner da DTU Wind explica: “A visão do projeto é criar um método rápido e inteligente para realizar testes. Desenvolveremos novas ferramentas e software, que a indústria precisa. Quando os testes das lâminas forem aprimorados, ocorrerão menos erros, elas se tornarão mais confiáveis e isso também aumentará a competitividade da energia eólica.
O projeto se concentra no desenvolvimento e demonstração de quatro tecnologias, que são partes-chave da solução geral. Essas tecnologias serão comercializadas e levadas ao mercado por quatro dos parceiros. O representante da HBK é o Engenheiro de Pesquisa Sênior, Dmitri Tcherniak, que é responsável pelo desenvolvimento de algoritmos de sensoriamento virtual para o projeto. Essa tecnologia reduzirá significativamente a necessidade de sensores físicos e canais de aquisição de dados, o que reduzirá o CAPEX para investimentos em hardware e sensores e reduzirá as horas de trabalho e o tempo de teste.
Dmitri tem uma longa história de cooperação com a DTU Wind Energy no campo da vibração de turbinas eólicas, análise modal e monitoramento da saúde estrutural. Ele explica como a HBK se envolveu no projeto: "Na verdade, foi apenas devido a boas relações pessoais." Alguém na DTU mencionou o BLATIGUE-2, e eu sugeri desenvolver 'sensoriamento virtual' no âmbito do projeto, pois é bom para o projeto e é bom para a HBK, já que precisamos dominar essa tecnologia.
Então, o que é sensoriamento virtual? Dmitri explica: "O sensoriamento virtual é uma técnica relativamente nova." É uma técnica híbrida baseada na síntese de métodos computacionais e experimentais. Combinando modos de forma de alta definição originados da análise de elementos finitos com os dados experimentais de alguns pontos de medição, pode-se reconstruir o deslocamento dinâmico de campo total da lâmina. Em outras palavras, pode-se 'medir em virtualmente qualquer ponto da estrutura, mesmo que não haja sensor lá'. É assim que o termo 'sensoriamento virtual' foi cunhado."
Exemplo de sensoriamento virtual: reconstrução de deslocamento de campo total e deformação superficial com base em leituras de alguns acelerômetros
Então, quais são os próximos passos? "Estamos apenas oito meses no projeto", diz Dmitri, "mas já temos alguns resultados interessantes. Parece que podemos reconstruir a aceleração de campo total com confiança razoável. O próximo passo é tentar reconstruir a deformação de campo completo.
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