Überwindung schlechter Witterungsbedingungen bei der Wartung von Offshore-Windparks

Wie lassen sich Wartungsarbeiten an Windkraftanlagen auf hoher See auch bei schlechtem Wetter durchführen? Nach Meinung der Forschenden kann die Verbindung von intelligenter Software mit Wartungsrobotern die Arbeitszeiten von Windpark-Schiffen um 35 % erhöhen.

Offshore-Windkraftanlagen sind effizienter als Windkraftanlagen an Land, aber rauer Seegang kann ihre Wartung erschweren. Unter derartigen Bedingungen kann die Besatzung nicht sicher von einem Wartungsschiff auf die Turbinenplattform gelangen, weder über einen Steg noch aus der Luft. Für Roboter stellt schlechtes Wetter jedoch kein Hindernis dar, und genau deshalb treibt das EU-finanzierte Projekt ATLANTIS die robotergestützte Wartung voran.

Um Energiekosten zu senken, untersucht das Projekt den Einsatz von Robotern zur Durchführung von Ferninspektionen und Fernwartungen an Offshore-Windparks. Das Projekt erforscht außerdem Möglichkeiten zur Optimierung der Betriebszeit von Windpark-Schiffen. Eine Studie des weltweit führenden Technologieunternehmens und ATLANTIS-Projektpartners ABB hat nun belegt, dass die Kombination des ABB Ability™ Marine Advisory Systems – OCTOPUS und der robotergestützten Wartung die Betriebszeit von Windpark-Schiffen um mehr als ein Drittel erhöhen könnte.

Schwerpunkt der Studie von ABB war das Großtestgelände ATLANTIS im Atlantischen Ozean vor der Küste von Viana do Castelo in Portugal. Anhand der Daten dieses Standorts wurde ermittelt, inwieweit Schiffe, die für die Wartung von Windkraftanlagen Roboter statt menschlicher Besatzungen einsetzen, zu einer Steigerung der Betriebsstunden beitragen können. „Eine genaue Planung verhindert kostspielige Ausfälle in letzter Minute bei schwierigen, aber akzeptablen Wetterbedingungen und schafft zudem Klarheit in Situationen, in denen Schiffe ungenutzt im Hafen liegen, wenn sie eigentlich vor Ort tätig sein sollten“, so Antto Shemeikka von ABB Marine & Ports in einer Pressemitteilung auf der Website „Hellenic Shipping News Worldwide“. „Die Planungssicherheit bedeutet darüber hinaus, dass das OCTOPUS-System dabei hilft, unnötige Treibstoffkosten zu vermeiden.“Die OCTOPUS-Software ermöglicht die Planung des Betriebs unter Verwendung von Sicherheitsgrenzwerten, die auf dem Wellengang sowie dem zulässigen Schiffsverhalten basieren. Berechnungen anhand der Daten des Testgeländes ergaben, dass die Wellenhöhen im Durchschnitt 34 % der Zeit unter den Sicherheitsgrenzwerten liegen. Beim Übersetzen menschlicher Besatzung von Wartungsschiffen auf die Windkraftplattformen liegt die zulässige Wellenhöhe bei 1,5 m. Die Studie zeigt jedoch, dass roboterbasierte Wartungslösungen diese Sicherheitsspanne verbessern und die operativen Wellenhöhen auf 2 m erhöhen könnten. Dies würde es den Schiffen ermöglichen, 46 % der Zeit gefahrlos zu operieren und die möglichen Betriebsstunden um 35 % zu erhöhen.

„Ausgesprochen interessant sind die Möglichkeiten, die intelligente Technologien zur Entscheidungsfindung für eine erhöhte Betriebszeit schaffen, für diejenigen, die Windpark-Schiffe besitzen oder chartern“, merkt leitender Forscher Dr. Andry Maykol Pinto vom ATLANTIS-Projektkoordinator Institut für Systeme und Computertechnik, Technologie und Wissenschaft in Portugal an. „Wir sind der festen Überzeugung, dass ferngesteuerte Lösungen in Zukunft eine größere Rolle im Schiffseinsatz spielen werden, wobei intelligente Systeme zur Entscheidungsfindung wie unsere OCTOPUS-Produktreihe die Effizienz erhöhen, ohne dabei Kompromisse im Hinblick auf die Sicherheit einzugehen.“

ATLANTIS (The Atlantic Testing Platform for Maritime Robotics: New Frontiers for Inspection and Maintenance of Offshore Energy Infrastructures.) zielt darauf ab, die Einführung von roboterbasierten Lösungen zu beschleunigen, indem gezeigt wird, wie Robotik den Betrieb und die Wartungsaktivitäten sicherer und effizienter machen kann. Das dreijährige Projekt endet im Dezember 2022.

Weitere Informationen:

ATLANTIS-Projektwebsite


Datum der letzten Änderung: 2021-07-14 17:15:01
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