Onderhoud Voorspellen AI is behulpzaam

Foto: NVDO

TNO is vijftien jaar geleden al na gaan denken over innovatie in Beheer en Onderhoud. Terwijl anderen zich nog vooral toelegden op de bouw van windturbines, onderzocht TNO hoe de offshore windturbines ook zo efficiënt mogelijk in bedrijf konden blijven. De modellen die zijn ontwikkeld, behoren tot de meest geavanceerde ter wereld.

Het resultaat van die inspanningen is dat windturbines hun hele levensduur – vanaf dag één tot hun verwijdering – tegen zo weinig mogelijk kosten zo veel en zo goedkoop mogelijk energie produceren.

Maarten Bijl is Programma Manager bij TNO en weet dat er veel komt kijken bij het Beheer en Onderhoud van offshore windturbines, vooral in grote windparken. “TNO heeft softwaretools ontwikkeld die de eigenaren in staat stellen om te berekenen hoe groot de schade is als bijvoorbeeld een kabel die het park verbindt met het vasteland stukgaat of bij blikseminslag, en hoe alle denkbare defecten zo efficiënt mogelijk kunnen worden verholpen. In grote windparken van honderd turbines of meer is het onderhoud zonder rekenkracht inmiddels onbegonnen werk”.

> Onderhoudsvriendelijk. Taiwan, waar TNO ook actief is, staat bekend om zijn typhoons. Vijf tot zes maanden per jaar teisteren die zware stormen het eiland. Onderhoud op zee is in die periodes vrijwel onmogelijk. Die uitzonderlijke omstandigheden hebben ook gevolgen gehad voor het ontwerp van de windturbines. Nieuwe modellen turbines kunnen inmiddels heel wat onstuimige weersomstandigheden aan. De wat oudere modellen – in totaal zo’n 10-15 procent – lopen tijdens hevige weer, ondanks alle voorzorgsmaatregelen, wel eens schade op. In de meeste gevallen is reparatie nog mogelijk: de bladen of de kop worden vervangen, en dan meteen door geavanceerdere onderdelen met een betere kwaliteit. Windturbines worden tegenwoordig voor 25 à 30 jaar gebouwd.

> Verlengde Levensduur. Bijl; “Wij hebben ook tools ontworpen om op basis van enkele gemeten windturbines uit te rekenen hoeveel onderhoud een turbine nodig heeft en hoe dit uitpakt voor de rest van de windturbines in het park. Er worden daarin berekeningen gemaakt van de belastbaarheid. Die varieert al naar gelang de windkracht op de bladen. Dat is nuttige kennis waarmee onderhoud voorspeld kan worden. Sommige turbines op specifieke plaatsen in de parken worden lichter belast en kunnen daardoor mogelijk met minder onderhoud toe. Voor de meeste turbines geldt dat ze

80 procent van de tijd draaien op 80 procent vermogen: bij grote storm draaien de bladen tegenwoordig eerst deels uit de wind om zo lang mogelijk in een lagere stand energie te blijven opwekken, totdat ze op het hoogtepunt maar heel kort tijdelijk uitschakelen om geen massale powerdip in het energiesysteem te veroorzaken”.

> Predictive Maintenance en Slimme Bediening. Veel sec-

toren streven naar een betrouwbaar en veilig gebruik van apparatuur, machines en andere infrastructuren. Hoe kan een windpark op een veilige manier maximale energie opwekken tegen minimale kosten? Wanneer moet de overheid onderhoud plegen aan een brug om de veiligheid te waarborgen? Hoe kan een fabrikant zorgen voor automatische aanpassing van hightech instrumenten? TNO probeert dit type vragen te beantwoorden. Door gebruik te maken van AI faciliteert zij een betere planning van predictive maintenance en een slimme bediening.

> Gebruik van AI voor predictive maintenance en slimme

bediening. Bijl; “Wij gebruiken AI om de efficiëntie van de bediening en predictive maintenance op drie gebieden te verhogen: Energieproductie- en transportsystemen: TNO ontwikkelt data gestuurde modellen en optimalisatie routines ter ondersteuning van strategische en operationele beslissingen. Dit maakt het mogelijk om met een hoge mate van onzekerheid en complexiteit om te gaan. Ten tweede Predictive maintenance van structuren: Het inspecteren van infrastructuren (bijvoorbeeld bruggen en productiefaciliteiten) is complex, arbeidsintensief en vereist menselijke interpretatie. Hier is voorspellend onderhoud van grote waarde voor de veiligheid. Door de intelligente digital twin technologie, kan het schadepatroon automatisch worden herkend. Op basis hiervan kunnen monitoring, onderhoudsplanning en beoordeling van de degradatie worden verbeterd”.

Foto: NVDO

> Productie-industrie. Er is een toenemende vraag naar flexibiliteit in de productenmix. Daarom moeten we een hoge kwaliteitscontrole handhaven en tegelijkertijd zorgen voor een real-time en continue monitoring. “Bij TNO kijken we naar de totale workflow en toegankelijke data om de juiste AI-gestuurde oplossing te bepalen. Dit kan variëren van de ontwikkeling van specifieke kwaliteitssensoren en intelligente digital twin technologie tot een op fysica gebaseerd model ondersteund door AI. Bijl; “Er is een groot potentieel voor AI in slimme bediening en predictive maintenance. Er zijn ook uitdagingen. Denk aan het omgaan met beperkte en kwalitatief slechte data of het waarborgen van vertrouwelijkheid bij het delen van data tussen meerdere partijen. De toepassing van AI vereist inzicht in de relevante domeineisen”. <

‘‘AI om de efficiëntie van ’ de bediening en predictive maintenance te verhogen’