^{Image de couverture : MagBap/Nergica}

Le CDRIN et Nergica, le centre de recherche appliquée dans le domaine de l’énergie renouvelable, ont innové en matière d’inspection éolienne. Cette collaboration a mené au prototypage d’une méthode utilisant le drone pour repérer des anomalies sur les pales d’éoliennes afin d’améliorer l’efficacité énergétique des parcs éoliens.

Ce projet combine l’expertise de l’équipe du CDRIN en traitement d’images photographiques et en visualisation de données aux connaissances des spécialistes en énergie éolienne de Nergica.

L’entreprise Collineo, partenaire du projet, a contribué activement aux étapes de réalisation et a fourni des équipements spécialisés pour cette méthode d’entretien d’éoliennes.

Photographie de l'état d'une pale d'éolienne. On y remarque des zones détériorées qui pourraient requérir une maintenance.

L’adoption de stratégies efficaces de maintenance est un élément clé pour maximiser la rentabilité des parcs éoliens. Les entreprises propriétaires de parcs éoliens s’efforcent de réduire les coûts d’opération ainsi que les risques en santé et sécurité pour les techniciens en maintenance d’éoliennes.

L’augmentation de l’efficacité énergétique globale d’un parc éolien déjà implanté passe donc par deux facteurs :

• Se doter de plans de maintenance préventifs pour minimiser les temps d’arrêts imprévus qui peuvent générer des pertes monétaires importantes;
• Répertorier les défauts de pales pour bien planifier les délais d’intervention et ainsi prévenir l’augmentation de la sévérité des défauts dans le temps.

Groupe Collegia, le consortium des services de formation continue des Cégeps de Gaspésie-les-Îles, Matane et Rivière-du-Loup, offre une attestation d'études collégiales en maintenance d'éolienne.

Pour information: https://www.collegia.qc.ca/formations-creditables/maintenance-deoliennes/

Les plans de maintenance sont là pour éviter les bris majeurs forçant le remplacement des pales. Les pales endommagées peuvent être réparées avant qu’il ne soit trop tard. Par conséquent, on limite les pertes de temps et d’argent.

Ainsi, le défi dans ce projet consiste à développer la meilleure méthode pour se servir d’un drone afin de détecter des anomalies.

Dans la suite du texte, vous verrez plus spécifiquement les méthodes utilisées pour l’entretien des parcs éoliens qui impactent positivement l'efficacité énergétique encourue.

Plusieurs étapes ont mené à la mise en place d’un protocole expérimental d’inspection des surfaces des pales d’éoliennes à l’aide de caméras numériques montées sur un drone.

Phase 1 : effectuer des tests de capture d’images aériennes pour identifier la meilleure méthode de repérage des anomalies sur les pales d’éoliennes.

Pour cette première partie du projet, l’enseignant en photographie au Cégep de Matane, Robert Baronet, a procédé de façon méticuleuse. L’équipe a évalué la qualité des rendus photographiques de quelques types d’appareils photographiques munis de différents capteurs.

• Tests avec trois types de focales en vols;

• Tests avec trois types de caméras et capteurs au sol;

• Comparaison de deux capteurs au sol et en vol sur une pale verticale au sol.

Afin de déterminer la méthode optimale et de bien évaluer les enjeux, les photographies ont été captées dans différents contextes : pale d’éolienne au sol et à la verticale, essais terrain avec le drone à différents moments de l’année.

Il fallait évaluer les difficultés potentielles : la prise de vue de pales de couleur blanche contre un ciel nuageux, parfois blanc, parfois bleuté, ou avec un éclairage provenant de l’arrière pose tout un défi.

^{Essai terrain de captation de photographies avec drone (Photographies acquises durant le projet).}

Les différents essais avaient pour objectif de préciser les meilleurs paramètres d’acquisition d’images : distance du drone, séquence du vol, configuration des capteurs, conditions du vent…

^{Essai sur une pale d’éolienne à la verticale (Photographies acquises durant le projet).}

Afin de valider les données, les photographies prises par drone doivent être comparées à celles prises par une caméra au sol ou à l’aide d’un télescope.

^{Montage du télescope de Collineo pour la prise d’images au sol.}

Pour faire une comparaison pertinente des jeux de données en vol et au sol, il faut connaître la localisation de l’image dans l’espace. Deux éléments sont pris en compte :

1. La position du drone par rapport à la pale.Ces informations sont obtenues en utilisant  le positionnement GPS (Global Positioning System).
2. La position d’un pixel de l’image par rapport à la position du drone.
   Ici, un travail de correction des images s’est avéré nécessaire. Les lentilles de caméras causent une distorsion pouvant être corrigée en sachant les propriétés de celles-ci.

La quantité de distorsion dépend de la lentille et peut être significative. Avec beaucoup de distorsion, l’apparence et l’emplacement d’un défaut dans une photographie ne sont pas représentatifs de la réalité. C’est pour cette raison qu’il est important de corriger les images pour la distorsion.

^{Image illustrant la distorsion causée par la lentille (Photographies acquises durant le projet).}

Ainsi, dans cette première phase du projet qui vise un meilleur rendement de l’efficacité énergétique, différents drones, caméras et capteurs ont été testés dans le protocole d’expérimentation pour permettre l’identification d’anomalies telles que des fissures, craquelures, égratignures et écaillages sur les pales.

L’équipe a également élaboré un protocole de positionnement absolu du drone pour la géolocalisation des anomalies avec précision sur l’éolienne.

Phase 2 : Prototyper un système de gestion et de comparaison des images

Tommy Smith, enseignant-chercheur du programme de Techniques d'informatique du Cégep de la Gaspésie et des Îles, a participé à la conception d’une base de données structurant toutes les informations relatives aux inspections de pales d’éoliennes avec les drones et capteurs testés. Ainsi, la table d’inspection contient les éléments de base devant être enregistrés lors d’une inspection.

Le logiciel proposé par le CDRIN répond aux besoins prioritaires ciblés par Nergica. En somme, le système identifie :

• le système de coordonnées,

• la localisation des images,

• la géométrie des défauts,

• la position et l’orientation du modèle de la pale.

^{Prototype d'Interface du logiciel de comparaison des images. Ce prototype a été conçu dans le moteur de jeu Unity utilisé par l’équipe CDRIN pour accompagner les industries créatives. C’est un exemple de transfert technologique entre deux secteurs d’activités distincts.}

Phase 3 : Comparer et analyser des photographies

Afin d’être en mesure de reconstruire une image globale des différentes photos d’une même pale, le CDRIN a opté pour une approche de superposition brute par projection des images basée sur leur géolocalisation (notamment l’altitude). Dans ce contexte, la superposition brute des photos était préférable à la fusion des images puisque les pales manquent de caractéristiques et se fondent dans le ciel et la neige.

^{Assemblage des photographies (Stitching) d’une pale d’éolienne par le principe de la superposition.}

Ce prototype de logiciel facilite la gestion des activités de maintenance, c’est-à-dire qu’il réunit toutes les photographies pour une face de pale dans un même répertoire.

Pour les propriétaires et opérateurs de parcs éoliens, les résultats de ce projet de recherche appliquée donneront des idées novatrices pour développer des solutions numériques en lien avec la maintenance de leurs équipements et l’entretien d’éoliennes. Les retombées contribueront à une meilleure planification des opérations de maintenance en amont et aideront à mieux déceler les problèmes ou anomalies sur les éoliennes. Ce projet pourra éventuellement améliorer l’efficacité énergétique des parcs éoliens et, par le fait même, aider à diminuer les coûts globaux de l’énergie au Québec.

Ainsi, Collineo a la possibilité d’offrir une plus grande diversité de solutions aux opérateurs de parcs éoliens en matière de détection des anomalies sur les pales d’éoliennes.

Les deux enseignants chercheurs impliqués dans ce projet ont acquis des connaissances pratiques et théoriques qu’ils pourront réintégrer dans leur programme.

Robert Baronet, ce projet permet d’ajouter des éléments novateurs dans le programme de photographie du Cégep de Matane, notamment :

• l’utilisation d’un drone dans un contexte photographique;
• les notions théoriques de l’optique classique appliquées à des capteurs plus complexes.

Pour Tommy Smith, l’utilisation d’un moteur de jeu 3D pour développer un outil de reconstitution d’un vol et analyser des images représente aussi des compétences pouvant être enseignées dans les cours du programme technique en Informatique au Cégep de la Gaspésie et des Îles.

Avec le développement d’applications intégrant des algorithmes en intelligence artificielle et l’arrivée de la 5G, la conception de plateformes tel le jumeau numérique (Digital Twin) permettrait à des entreprises œuvrant dans la production d’énergie d’assurer une exploitation encore plus sécuritaire, rentable et durable de leurs infrastructures.

^{Le concept de jumeau numérique (digital twin) permet de visualiser des données réelles dans une plateforme virtuelle. Les moteurs de jeu peuvent servir à développement ce genre de solution technologique. (source le l'image)}

Équipe de projet

• Patrick Roussel, ingénieur de systèmes

• Fabien Raspail, programmeur R-D au CDRIN

• Nolan Bublex, programmeur R-D au CDRIN

• Arthur Cheramy, étudiant en Informatique au Cégep de Matane

• Robert Baronet, enseignant-chercheur, programme de Photographie au Cégep de Matane

• Tommy Smith, enseignant-chercheur, programme d’Informatique au Cégep de la Gaspésie et des Îles

Partenaire industriel

• Collineo

Partenaire financier

• Programme d'aide à la recherche et au transfert (PART) - volet technologique

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