Add2ReliaBlade

• Risse in Rotorblättern können im Betrieb von Windenergieanlagen auftreten. Ihre Reparatur ist aufwändig und teuer. 
• Das Forschungsprojekt ReliaBlade untersucht, in wieweit Fehler in der Produktion verantwortlich für die Schäden sind.
• Das Ergänzungsprojekt Add2Reliablade nutzt dessen Daten, um bestehende Berechnungs- und Simulationsmethoden zu verbessern und zu validieren.
• Das Fraunhofer IWES in Kooperation mit dem Fraunhofer EZRT erstellt in einem Teilprojekt unter anderem hochauflösende Röntgen-Computertomographie-Aufnahmen, um Fehler aus der Produktion und das Fortschreiten von Schäden sichtbar zu machen.

Trotz jahrelanger Erfahrung bei der Entwicklung, Auslegung und Prüfung von Rotorblättern können während des Betriebs von Windenergieanlagen Risse an diesen wichtigen Bauteilen auftreten, die zu kostspieligen Reparaturen und großen Ertragsausfällen führen.

Eine Ursache für diese Risse liegt in der weitgehend manuellen Produktion der Rotorblätter, bei der Ungenauigkeiten und Fehler im Laminat und bei der Verklebung vorkommen. Die Einflüsse dieser Fehler auf die Lebensdauer von Rotorblättern sind bislang noch nicht komplett analysiert worden. Sie werden daher mit entsprechenden Sicherheitsfaktoren konstruiert, die aber die Schäden bislang nicht komplett verhindern können und gleichzeitig die Blätter schwerer und teurer machen.

Das seit 2018 laufende deutsch-dänische Forschungsprojekt ReliaBlade hat sich zur Aufgabe gemacht, diese Wissenslücken zu schließen. Das Ergänzungsprojekt Add2ReliaBlade nutzt aus ReliaBlade vorliegende Daten, um zu einer weiteren Erhöhung der strukturellen Zuverlässigkeit von Rotorblättern beizutragen. Die Projektpartner wollen dieses Ziel durch die Verbesserung und Validierung bestehender Berechnungs- und Simulationsmethoden erreichen.

In einem Teilprojekt ist das Fraunhofer IWES unter anderem dafür verantwortlich, die Ergebnisse aus ReliaBlade um hochauflösende Röntgen-Computertomographie-Aufnahmen (CT) zu ergänzen, die sowohl mögliche Fehler aus der Fertigung in der Mikrostruktur erkennbar machen als auch das Fortschreiten von Schädigungen während der Belastungshistorie identifizieren.

Um die sehr umfangreichen Informationen möglichst intuitiv zugänglich zu machen, arbeitet das IWES an Methoden aus dem Bereich Big Data. Dies umfasst die Erstellung einer Datenbankarchitektur samt Auswerteroutinen und Wissensgraphen zur inhaltlichen Verknüpfung und gezielten Bereitstellung von Daten und deren Zusammenhängen über eine Ontologie.