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Nova tecnologia desenvolvida por cientistas usa IA para identificar falhas em turbinas eólicas, otimizando a manutenção e aumentando a eficiência da geração de energia eólica.
Pesquisadores propuseram uma nova tecnologia capaz de identificar, localizar e medir automaticamente danos em pás de turbinas eólicas. A solução foi apresentada em um artigo publicado na revista Scientific Reports, do grupo Nature, e tem potencial para melhorar a eficiência da manutenção preventiva em parques de geração de energia eólica.
O projeto é resultado do trabalho de cientistas que desenvolveram um modelo de aprendizado de máquina hierárquico, batizado de HHMLM (Hybrid Hierarchical Machine Learning Model), que utiliza dados acústicos para monitoramento estrutural. O sistema é voltado para dispositivos de baixo consumo energético, sendo compatível com aplicações de tinyML, uma vertente da inteligência artificial aplicada a pequenos dispositivos com capacidade de processamento limitada.
Monitoramento inteligente e contínuo das pás das turbinas eólicas
O sistema proposto pelos cientistas funciona por meio da captação de sons emitidos por danos internos ou externos nas pás das turbinas. Esses sons, chamados de emissões acústicas, são processados por algoritmos treinados para identificar padrões que indicam problemas estruturais.
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Durante os testes, a nova tecnologia foi aplicada em pás de turbinas eólicas de material composto. Os pesquisadores simularam diversos tipos de danos, como rachaduras, impactos e desgastes causados pelo ambiente, com o objetivo de treinar e avaliar o modelo.
Com base nesses dados, o sistema conseguiu identificar os danos com uma taxa de acerto superior a 96%, superando outros modelos tradicionais que costumam apresentar desempenho inferior. Adicionalmente, a solução é capaz de processar as informações em tempo real, facilitando a resposta rápida para reparos ou substituições.
Cientistas buscam maior eficiência para energia eólica
A energia eólica é uma das principais fontes renováveis utilizadas atualmente no Brasil e no mundo. A manutenção eficiente das turbinas é fundamental para garantir a produção contínua e segura dessa energia. As pás, em especial, estão sujeitas a altos níveis de estresse, impactos ambientais e desgaste natural.
De acordo com os autores do estudo, a nova tecnologia pode reduzir custos operacionais, diminuir o tempo de inatividade das turbinas eólicas e aumentar a vida útil dos equipamentos. Ao automatizar o processo de inspeção, que atualmente depende de mão de obra especializada e equipamentos caros, o sistema permite uma abordagem mais eficiente e econômica para o setor.
Aplicações futuras e viabilidade em larga escala
Além de detectar danos, o modelo HHMLM também é capaz de estimar o tipo de falha e sua localização exata, utilizando apenas um único sensor de emissão acústica. Isso representa um avanço em relação a outras soluções que exigem múltiplos sensores ou etapas manuais de análise.
Os cientistas destacam que a tecnologia pode ser implementada em sensores sem fio, permitindo seu uso em ambientes remotos ou de difícil acesso, como parques eólicos offshore (em alto-mar). Essa flexibilidade aumenta a viabilidade de uso da solução em larga escala.
O próximo passo dos pesquisadores é trabalhar na miniaturização do sistema e na integração com plataformas de monitoramento em nuvem. Isso permitirá que os dados coletados sejam acessados remotamente e utilizados para tomadas de decisão mais precisas e rápidas.
Energia limpa com suporte da inteligência artificial
Com o avanço da inteligência artificial e o desenvolvimento de soluções como essa, cientistas têm ampliado as possibilidades de otimização em fontes de energia renovável. A aplicação de tecnologia de ponta nas turbinas eólicas é um exemplo de como inovação pode contribuir para tornar a matriz energética global mais sustentável.
O estudo reforça o papel da pesquisa científica na criação de ferramentas que auxiliam na transição para uma economia de baixo carbono. A nova tecnologia representa um passo importante nesse caminho, ao oferecer uma alternativa inteligente e automatizada para monitoramento e manutenção das turbinas utilizadas na geração de energia eólica.
Fonte: Scientific Reports
