Inspections d’éoliennes

Les drones révolutionnent l’inspection des éoliennes en offrant une méthode plus rapide, plus sûre et plus précise que les méthodes traditionnelles, en particulier pour les inspections en hauteur ou en mer. Cette technologie permet de réduire considérablement les temps d’inspection, les coûts liés aux équipements et aux équipes, tout en améliorant la sécurité des travailleurs en éliminant le besoin de travailler en hauteur ou dans des environnements extrêmes

Les éoliennes représentent un investissement important et nécessitent une surveillance régulière pour assurer un fonctionnement stable. Grâce à leur agilité et à leurs caméras haute résolution, les drones permettent d’effectuer des inspections approfondies, d’identifier rapidement les dommages mineurs et de garantir la stabilité des parcs éoliens.

SANS DRONES

Les parcs éoliens couvrent de vastes zones et sont largement dispersés, ce qui rend la gestion centralisée difficile.

Les méthodes d’inspection traditionnelles sont soit dangereuses, soit inefficaces, ce qui entraîne des inspections moins fréquentes et des pertes potentielles dans la production d’électricité.

Les tendances émergentes, telles que l’énergie éolienne offshore, posent des défis encore plus grands pour les inspections manuelles.

AVANTAGES DU DRONE

Améliorez l’efficacité de l’inspection en surveillant de vastes zones et en inspectant plusieurs éoliennes en un seul vol de drone.

Réduisez les risques pour le personnel sans sacrifier la qualité des inspections.

Proposer des solutions de drones adaptables, fiables et maniables adaptées à divers environnements.

FLUX DE TRAVAIL / WORKFLOW

Collecte de données / Data Collection : Vol manuel et capture des images haute résolution des principaux points d’inspection de la turbine.
Analyse des données / Data Analysis : Analyse des images pour détecter les défauts ou les interventions de maintenance nécessaires en examinant manuellement les données collectées. Transfer des données vers un logiciel dédié pour identifier les défauts de l’équipement grâce à la détection de modèles.