TY - JOUR A1 - Chaudhuri, Somsubhro A1 - Stamm, Michael A1 - Lapšanská, Ivana A1 - Lançon, Thibault A1 - Osterbrink, Lars A1 - Driebe, Thomas A1 - Hein, Daniel A1 - Harendt, René T1 - Infrared Thermography of Turbulence Patterns of Operational Wind Turbine Rotor Blades Supported With High‐Resolution Photography: KI‐VISIR Dataset N2 - With increasing wind energy capacity and installation of wind turbines, new inspection techniques are being explored to examine wind turbine rotor blades, especially during operation. A common result of surface damage phenomena (such as leading edge erosion) is the premature transition of laminar to turbulent flow on the surface of rotor blades. In the KI-VISIR (Künstliche Intelligenz Visuell und Infrarot Thermografie—Artificial Intelligence-Visual and Infrared Thermography) project, infrared thermography is used as an inspection tool to capture so-called thermal turbulence patterns (TTPs) that result from such surface contamination or damage. To complement the thermographic inspections, high-resolution photography is performed to visualise, in detail, the sites where these turbulence patterns initiate. A convolutional neural network (CNN) was developed and used to detect and localise turbulence patterns. A unique dataset combining the thermograms and visual images of operational wind turbine rotor blades has been provided, along with the simplified annotations for the turbulence patterns. Additional tools are available to allow users to use the data requiring only basic Python programming skills. KW - Thermography KW - Thermografie KW - Wind energy KW - Leading edge erosion KW - KI PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-615772 DO - https://doi.org/10.1002/we.2958 IS - e2958 SP - 1 EP - 9 PB - Wiley AN - OPUS4-61577 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Lapšanská, Ivana T1 - Passive Thermografie als Inspektionsinstrument für Rotorblätter von Windkraftanlagen im Betrieb N2 - Der „European Green Deal“ und der globale Kampf gegen den Klimawandel erfordern mehr und größere Windkraftanlagen. Um dem steigenden Bedarf an Wartung und Inspektion zu bedienen, werden neben der „klassischen“ Inspektion durch Industriekletterer zunehmend auch halb autonome Methoden der Ferninspektion entwickelt. Die BAM arbeitet in mehreren Projekten an der Detektion sowohl inneren als auch oberflächlichen Schäden mittels bodenbasierter passiver Thermografie. Passive Thermografie hat den Vorteil, dass die Sonne als Wärmequelle genutzt wird und so sehr große Objekte ohne direkten Zugriff untersucht werden können. Dies erlaubt eine Inspektion von Rotorblättern von Windenergieanlagen im laufenden Betrieb. Das verhindert Ausfallzeiten und Umsatzeinbußen im Vergleich zu herkömmlichen Blattinspektionen. Neben der Automatisierung der Aufnahmetechnik stehen zwei wissenschaftliche Fragestellungen im Fokus der aktuellen Arbeiten. Auf der einen Seite sind Inspektionen mit passiver Thermografie und deren Ergebnisse stark wetterabhängig. Deswegen bedarf es der einem guten Verständnis dieser Abhängigkeit und einer Kopplung von Simulationen und experimentellen Daten. So kann gezeigt werden, welche Defekte in Rotorblätter passive Thermografie bei welchen Wetterbedingungen sichtbar macht. Auf der anderen Seite sind die Auswertung und Interpretation der schnell erfassten Inspektionsergebnisse zeitaufwendig und verlangen gute Kenntnisse der Thermografie. Um hier praxistauglicher zu werden, arbeitet die BAM an der Erstellung von Algorithmen, die eine Vorauswahl und -interpretation der Inspektionsdaten mit künstlicher Intelligenz ermöglichen. In dem Beitrag wird der messtechnische Aufbau zur bodenbasierten passiven Thermografie an Rotorblättern, der Vergleich von Simulationsdaten und Feldmessungen sowie die Arbeiten bezüglich der KI-basierten Auswertung von thermografischen Aufnahmen gezeigt. T2 - DGZfP Jahrestagung 2024 CY - Osnabrück, Germany DA - 06.05.2024 KW - Wind KW - Windrad KW - Rotorblatt KW - Thermography KW - Thermografie KW - Rotorblade PY - 2024 AN - OPUS4-62500 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Lapšanská, Ivana T1 - Thermographic detection and AI evaluation of leading-edge erosion N2 - The European Green Deal and the global fight against climate change call for more and larger wind turbines. To meet the increasing demand for maintenance and inspection, semi-autonomous methods of remote inspection are increasingly being developed in addition to industrial climbers performing the inspection [1, 2]. Rotor blades are exposed to extreme weather conditions throughout their lifetime causing leading edge erosion which changed the aerodynamic features of blades and can cause structural damages. The estimated annual energy production (AEP) losses caused by erosion damages are between 0.5% and 2% per year. The classification of the severity of the damage and the quantification of the resulting AEP losses are subject of scientific research. With such information, cost efficient repairs and maintenance efforts can improve the power production of wind turbines. Passive thermography presents a viable method for inspecting rotor blades, capable of identifying internal damage [3, 4] and surface erosion [5, 6]. An advantage of this method is that it not only detects rain erosion damage but also reveals temperature variations caused by resulting turbulence on the blade's surface. These turbulent effects reduce rotor blade efficiency, leading to losses in AEP. The inspection process takes approximately 10 minutes per turbine and is carried out while the turbine is fully operational, eliminating downtime and revenue losses typically associated with traditional blade inspections. This efficient inspection procedure is further enhanced by an automatic data analysis system, resulting in a substantial number of wind turbines being inspected within a specified timeframe. The automated evaluation of thermal images is executed using a fully convolutional network (FCN). The initial phase involved training an FCN using over 1500 thermal images. The primary objective was to accurately identify the thermal patterns associated with erosion damage at the leading edge. In the ongoing second phase, the emphasis is on integrating thermographic and visual images to assess the extent of the damage using an FCN. Additionally, this phase involves leveraging human factors in the FCN training process and providing a precise estimation of Annual Energy Production losses attributed to the identified rain erosion damages. T2 - EERA Deep Wind 2024 CY - Trondheim , Norway DA - 17.01.2024 KW - Wind KW - Turbulent flow KW - Thermography KW - Wind rotor blade KW - Inspection PY - 2024 UR - https://www.sintef.no/globalassets/project/eera-deepwind-2024/posters/operation-and-maintenance_ivana_lapsanska_thermographic-detection.pdf AN - OPUS4-62501 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -