El proyecto RUL-ET ‘Vida útil remanente de fondeos y umbilicales para renovables offshore’ desarrollará nuevos enfoques basados en inteligencia artificial (IA) y la construcción de datasets especializados para estimar la vida útil de fondeos y umbilicales en tecnologías renovables offshore.
El aumento en la potencia de los dispositivos empleados en las energías renovables offshore plantea el reto de soportar cargas estructurales significativamente mayores. Este desafío se intensifica con la instalación de parques eólicos a distancias cada vez mayores de la costa y en zonas más profundas, lo que exige el desarrollo de tecnologías flotantes capaces de adaptarse a condiciones extremas. A estas dificultades se suman los elevados costes de acceso a los activos en entornos marinos y el fuerte impacto económico de cualquier fallo que interrumpa la producción energética.
En este contexto, la IA emerge como una herramienta prometedora para modelar la degradación de los componentes, aunque su eficacia depende de la disponibilidad de datos extensos, como series temporales de hasta 20 años, necesarios para estimar su vida útil.
En base a esto, el proyecto RUL-ET pretende reducir la incertidumbre en el pronóstico de fallos y la estimación de la vida remanente de estos componentes, diseñar estrategias de mantenimiento predictivo más precisas y, con ello, generar ahorros significativos en los costos operativos.
Desarrollo de nuevas soluciones con IA
Para ello, el consorcio, liderado por Tecnalia, se centra en desarrollar nuevas soluciones basadas en inteligencia artificial, que permitan mejorar la fiabilidad y eficiencia de las tecnologías flotantes en energías renovables, enfrentando retos como las condiciones extremas del entorno marino y la optimización de costes operativos a gran escala.
Como resultados del proyecto, se espera desarrollar una librería de datos útiles destinada a la estimación de la vida útil remanente de fondeos y cables umbilicales, así como una librería de software para el diagnóstico de salud estructural. Además, se generarán tres modelos de software enfocados en la predicción de vida útil, la gestión de la incertidumbre y el soporte para la toma de decisiones de mantenimiento.
Finalmente, se elaborarán cuatro ejemplos de aplicación que incluirán la definición completa de dos casos de uso: fondeos y umbilicales, junto con la caracterización integral de dos contextos operativos: un emplazamiento base y uno derivado.
El consorcio de RUL-ET está formado por seis entidades: Tecnalia, Basque Center for Applied Mathematics (BCAM), las universidades Mondragon Goi Eskola Politeknikoa y UPV/EHU; la empresa Vicinay Marine Innovación y el Clúster de Energía. Además, el proyecto cuenta con el apoyo de ocho entidades vascas que forman parte del comité asesor.
El proyecto tiene una duración de dos años (2024-2025) y está subvencionado por el departamento de Industria, Transición Energética y Sostenibilidad del Gobierno Vasco (Programa Elkartek 2024).