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Cómo la IA está ayudando a que la energía eólica marina sea más sostenible

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La automatización podría reducir enormemente las emisiones de carbono asociadas con el lento proceso de monitoreo y mantenimiento de los activos de energía renovable.

El mercado mundial de energía eólica marina creció casi un 30 por ciento cada año entre 2010 y 2018, según la Agencia Internacional de Energía (AIE). Países como Dinamarca, China y el Reino Unido están liderando el camino en la energía eólica marina, y el primer ministro Boris Johnson incluso afirmó que quiere que Gran Bretaña sea la «Arabia Saudita de la energía eólica». La industria promete seguir creciendo con la inversión en energía renovable alcanzando niveles récord en la primera mitad de 2021, según BloombergNEF.

Sin embargo, si bien los parques eólicos aprovechan una fuente de energía sostenible, la transición energética en sí debe gestionarse adecuadamente para reducir tanto las emisiones de dióxido de carbono como el impacto en el medio ambiente de las empresas que conforman esta floreciente industria.

Los cables y los cimientos que sostienen las turbinas y transportan la energía desde los parques eólicos de regreso al continente necesitan un monitoreo y mantenimiento constantes. La realización de este trabajo en turbinas eólicas marinas generalmente requiere que las empresas de energía envíen grandes embarcaciones que usan grandes cantidades de combustible, con costos operativos muy altos, y a menudo están tripuladas por hasta 60 personas, desde ingenieros y pilotos sumergibles hasta cocineros y limpiadores. Durante su vida útil, uno de estos buques puede ser responsable de hasta 275.000 toneladas de emisiones de carbono.

Sin embargo, técnicas nuevas e innovadoras están ayudando a minimizar el impacto negativo en el medio ambiente de este proceso que, de otro modo, preservaría el planeta. El uso de tecnologías más avanzadas, como la localización y el mapeo simultáneos (SLAM), el aprendizaje automático y los ROV (vehículos submarinos operados a distancia) autónomos, presenta una oportunidad para que los procesos de monitoreo y mantenimiento de activos en alta mar evolucionen y revolucionen este sector de la industria – haciendo Es más fácil, más barato y más limpio pasar a una combinación de generación de energía más sostenible.

Hoy en día, muchas empresas de energía en alta mar están utilizando ROV operados manualmente para recopilar datos de video para la inspección de activos. Por lo general, cada uno necesita al menos dos pilotos para operarlo, y luego los datos recopilados son revisados manualmente por un equipo adicional que también vive a bordo del barco.

Si bien un ROV normalmente sería controlado manualmente por un operador a bordo del barco, la tecnología de autonomía permite al sumergible tomar la información SLAM, averiguar dónde está y analizar ‘sobre la marcha’ en tiempo real, presentando opciones a un operador con base en tierra. supervisor humano. Luego, la máquina ejecuta su misión mientras navega por obstáculos o corrige el rumbo para mitigar los efectos de las corrientes. El supervisor puede entonces tomar decisiones informadas con un solo toque.

Al permitir mayores niveles de autonomía, se necesitan menos pilotos, y pueden ubicarse en tierra, en una función puramente de supervisión, lo que reduce la necesidad de embarcaciones más grandes en alta mar.

Otro desafío al que se enfrentan las empresas en este espacio es que los datos de activos recopilados de los ROV son demasiado grandes para ser transmitidos a través de satélites. Por lo general, se analizan manualmente decenas o incluso cientos de horas de archivos de video 4K a bordo de las embarcaciones para determinar problemas y amenazas potenciales, como daños o crecimiento marino. Esto es laboriosamente lento y requiere mucho tiempo. Tiempo durante el cual el buque debe permanecer en el mar.

Al comprimir las fuentes de video en una nube de puntos 3D con imágenes discretas y ejecutarlas a través de una plataforma en la nube de bajo ancho de banda, los topógrafos pueden acelerar el proceso de manera significativa. El empleo de análisis de aprendizaje automático en estos marcos acelera aún más el proceso, con la tecnología capaz de reconocer características y anomalías clave y categorizarlas, lo que permite a los operadores humanos simplemente verificar el trabajo y confirmar los hallazgos, automatizando un proceso largo y tedioso. Esta tecnología permite reducir no solo el tiempo necesario para llevar a cabo esta tarea, sino también la necesidad de llevar a estos miembros de la tripulación a los barcos, lo que permite que el trabajo se realice en tierra, reduciendo significativamente el costo y evitando emisiones de carbono innecesarias. .

Al incorporar esta tecnología en los procesos existentes, las empresas están avanzando hacia una transición energética sostenible y limpia. Para el año 2026, mi propia empresa Vaarst espera que su tecnología haya eliminado la necesidad de 75 de los grandes buques que se utilizan actualmente para trabajos de mantenimiento en alta mar. Esto reducirá efectivamente la contaminación por dióxido de carbono en la industria en 825.000 toneladas por año.

Está claro que esta tecnología tiene un gran potencial en aplicaciones submarinas. El entorno marino ofrece un banco de pruebas complejo pero valioso para desarrollar y entrenar robótica autónoma, sin embargo, la tecnología no se limita a este caso de uso. Existe una gran oportunidad para aprovechar los beneficios en numerosas industrias.

La tecnología de autonomía, junto con los sistemas SLAM y las plataformas de análisis de aprendizaje automático, se puede aplicar a casi cualquier robot, no solo a los ROV submarinos. Se puede instalar en drones para inspeccionar rascacielos. Se puede usar en terrenos baldíos nucleares, completando el trabajo en áreas demasiado peligrosas para los humanos. Incluso vemos la posibilidad de que se utilice en órbita, realizando inspecciones en satélites. Con la posibilidad de una aplicación casi ilimitada, espere ver más y más empresas cosechando los beneficios que esta tecnología tiene para ofrecer.

Brian Allen es el director ejecutivo de Vaarst.

octubre 28, 2021

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