Entonces, ¿qué importancia tiene medir el viento con drones? La razón reside en las limitaciones de los sensores fijos. No están en todas partes y, a veces, su fiabilidad es cuestionable. Estas son algunas observaciones técnicas que realizó nuestro equipo de I+D:
- Los anemómetros instalados en los aerogeneradores suelen estar situados detrás de las palas. Esta posición puede provocar perturbaciones en el flujo de aire causadas por la propia turbina.
- Es fundamental tener en cuenta las concentraciones de PPM y los parámetros del viento para comprender a fondo las fugas de metano. Sin embargo, lugares críticos como vertederos y gasoductos suelen carecer de los instrumentos de medición de viento necesarios.
- La meteorología hiperlocal tiene una amplia gama de aplicaciones que se benefician de las mediciones de viento en 3D.
Ahora, profundicemos en la tecnología y las observaciones.
Adquisición de datos
La configuración del hardware consta de los siguientes componentes:
- DJI M300 como plataforma de vuelo
- Sensor FT-742-D-SM proporcionado por FT Technologies Ltd
- SkyHub con mástil de diseño especial (50 cm) de SPH Engineering
Estructuramos la recopilación de datos en dos etapas:
- Recopilación de datos de viento desde una plataforma en movimiento, simulando tareas como el escaneo de áreas o inspecciones de detección de fugas de metano.
- Recopilación de datos mientras el dron está en vuelo estacionario para emular una inspección de evaluación de generación de energía eólica.
El escaneo del área se configuró utilizando el software UgCS, que ofrece herramientas intuitivas para diseñar un patrón uniforme con un espaciado de línea y una altitud de vuelo fijos. La altitud de vuelo seleccionada se estableció en 50 metros sobre el nivel del suelo (AGL).
Para la segunda fase del experimento, el sensor se posicionó manualmente a cinco altitudes distintas: 10, 20, 30, 40 y 50 metros AGL, con una recolección de datos de 2 minutos en cada altitud.
Realizamos dos vuelos en el transcurso de una hora por la mañana, de 9:30 a 10:30 (GMT+2). Por lo tanto, obtuvimos un total de seis series de datos: una para los patrones de escaneo de área y cinco para el vuelo estacionario a diferentes altitudes.
Durante todo el vuelo, el ordenador de a bordo SkyHub registró los datos del sensor.
Análisis de datos
Una vez extraídos y analizados los datos de vuelo del FT-742-D-SM desde SkyHub, este realiza una georreferenciación de los datos del sensor a bordo y registra las lecturas en un práctico archivo CSV. En el caso de la medición del viento, el archivo consta de las siguientes columnas (ver ejemplo):
Las columnas AIR: Speed y AIR: Direction contienen las lecturas del sensor de viento.
Los datos de SkyHub pueden analizarse en diferentes paquetes de software SIG. En nuestro caso particular, utilizamos DroneGIS (de SPH Engineering).
Durante el análisis de datos, quisimos validar la información utilizando los siguientes métodos:
- Análisis de los valores máximos y mínimos de la velocidad del viento para realizar una comprobación lógica y compararlos con otras observaciones
- Generación y comparación de distribuciones de probabilidad de la velocidad del viento
- Generación y comparación de rosas de los vientos
Los datos fueron preprocesados siguiendo el procedimiento estándar:
- recorte de las ubicaciones de despegue, aterrizaje y giros
- filtrado de ruido mediante un enfoque de ventana deslizante con un filtro de mediana
Para los datos recopilados en una plataforma en movimiento, calculamos la velocidad y la dirección real del viento para cada punto de la trayectoria combinando los vectores de velocidad de la plataforma y el vector de viento del sensor. También aplicamos un algoritmo de cuadrícula para obtener una mejor distribución de las mediciones de viento sobre el área; la visualización del vector de viento real se presenta en la imagen a continuación.
A continuación, iniciamos la validación de los datos.
Primero, comparamos los valores máximos y mínimos, y observamos que los datos se mantenían mayoritariamente en el mismo rango.
Después, creamos una distribución de probabilidad de velocidades en 5 intervalos: 0-2 m/s, 2-4 m/s, 4-6 m/s, 6-8 m/s y 8-10 m/s.
Puede encontrar los mismos datos en el siguiente gráfico
Observamos que la mayor parte de los datos se sitúa en el rango de 2-6 m/s, lo cual es coherente para la zona y la hora del día.
La parte más interesante fue construir la rosa de los vientos para los seis tipos de mediciones.
Aquí tiene algunos consejos para quienes no estén familiarizados con la interpretación de diagramas de rosa de los vientos.
Una rosa de los vientos es una herramienta gráfica que muestra cómo se distribuyen habitualmente la velocidad y la dirección del viento en un lugar determinado. Ofrece una visión compacta de la frecuencia con la que sopla el viento desde cada sector y su intensidad. A continuación, una breve guía para interpretarla:
Dirección: La rosa de los vientos se divide en sectores que representan los puntos cardinales (N, NE, E, SE, S, SO, O, NO). La dirección indicada señala el origen del viento. Por ejemplo, si observa datos en el sector "N", significa que el viento sopla desde el Norte hacia el Sur.
Longitud de las barras: Las barras o pétalos que se extienden desde el centro del círculo hacia el borde exterior indican la frecuencia con la que sopla el viento desde esa dirección. Una barra más larga en un sector específico significa que el viento proviene de esa dirección con mayor frecuencia.
Código de colores: Los colores de las barras o pétalos representan los rangos de velocidad del viento. Por lo general, los tonos más claros indican velocidades de viento más bajas, mientras que los tonos más oscuros indican velocidades más altas.
Porcentajes: Los porcentajes asociados a cada sección de color de las barras representan el tiempo que el viento sopla desde esa dirección y dentro de ese rango de velocidad. Por ejemplo, si ve una barra en el sector "N" con un 10% en azul y un 5% en rojo, significa que el viento sopla desde el Norte a la velocidad representada por el azul el 10% del tiempo, y a la velocidad representada por el rojo el 5% del tiempo.
¿Qué porcentajes suman el 100%?: Todos los porcentajes de todos los sectores y rangos de velocidad deben sumar el 100%. Se toma el porcentaje máximo de cada sector y se suma a los demás sectores.
Esto es lo que hemos obtenido de los datos recopilados:
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Conclusiones y futuras líneas de investigación
En conjunto, el estudio subraya el potencial de los drones para proporcionar un método detallado, móvil y versátil de medición del viento, ofreciendo una solución eficaz a las limitaciones de los sensores de viento estacionarios. Los resultados sugieren que estas metodologías basadas en drones benefician enormemente a las industrias que requieren mediciones precisas del viento, garantizando datos exactos incluso en áreas que antes eran difíciles de monitorear.
Investigaciones futuras:
- Recopilar más datos tanto en modo de vuelo como en vuelo estacionario para estimar mejor la influencia del flujo de aire generado por las hélices.
- Para validar la precisión, comparar las mediciones obtenidas por el dron con los datos de sensores terrestres y estaciones meteorológicas.
- Obtener datos de viento cerca de turbinas eólicas operativas y comparar la generación de energía estimada con las cifras reales.
- Integrar los datos de viento con las lecturas del detector de metano Falcon para crear un mapa completo de dispersión de plumas.
- Combinar los datos de viento con un sensor de metano para desarrollar un modelo de tasa de flujo de fugas que cuantifique las tasas de emisión.