Görüntü işleme tabanlı yöntemlerle rüzgar türbini kanat hasarlarının belirlenmesi ve hasar alanının hesaplanması
Determination of wind turbine blade damages and calculationof damage area using image processing based methods
- Tez No: 993956
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TUĞBA ÖZGE ONUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Rüzgar türbinleri, bulundukları ortamlar nedeniyle zorlu çevresel koşullara ve dinamik yüklere maruz kaldıklarından dolayı zamanla çeşitli yapısal hasarlara uğramaktadır. Özellikle türbin kanatlarında meydana gelen hasarlar, aerodinamik performansı düşürerek enerji verimliliğini olumsuz etkilemekte ve uzun vadede daha büyük yapısal problemlere neden olabilmektedir. Bu nedenle, türbin kanatlarındaki hasarların etkin ve hızlı bir şekilde tespit edilmesi oldukça önemlidir. Günümüzde türbin hasarları genel olarak fiziksel müdahalenin yetkili personel tarafından gerçekleştirilmesiyle veya drone gibi yüksek çözünürlüklü kameralara sahip cihazlar yardımıyla tespit edilmektedir. Ancak, rüzgar türbinlerinin genellikle erişimi zor bölgelerde olması, özellikle de açık deniz (offshore) alanlarında konumlandırılması, bu süreçleri hem zaman alıcı ve hem de daha maliyetli bir hale getirmektedir. Yapılan tez çalışmasında, rüzgar türbini kanatlarındaki hasar tespiti ve onarımının daha hızlı, güvenli ve düşük maliyetli bir şekilde gerçekleştirilmesi amacıyla drone tabanlı bir görüntüleme yöntemi önerilmektedir. Bu kapsamda, Rass Wind Enerji'den temin edilen hasarlı kanat görüntüleri kullanılarak, görüntü işleme teknikleriyle hasarlı bölgeler belirlenmiş ve hasar boyutları tespit edilmiştir. Tespit edilen hasarlı alanın tipine hasar tanımı yapılarak, hasara göre onarım malzemeleri belirlenmiş ve onarım sürecinde takip edilecek adımlar verilmiştir. Tez çalışması ile önerilen yöntem, hasar analizi sürecinde fiziki müdahaleyi en aza indirgeyerek, hasarlı türbin kanadı onarımını kolaylaştırmayı ve hızlı bir şekilde yapılmasını hedeflemektedir.
Özet (Çeviri)
Wind turbines are exposed to harsh environmental conditions and dynamic loads due to the environments in which they are located, and as a result, they experience various structural damages over time. Damage occurring particularly on turbine blades can reduce aerodynamic performance, negatively affect energy efficiency, and lead to more significant structural problems in the long term. Therefore, effective and rapid detection of damage on turbine blades is of great importance. Currently, turbine damages are generally detected through physical inspection by authorized personnel or with the help of high-resolution camera-equipped devices such as drones. However, the fact that wind turbines are often located in hard-to-reach areas, especially in offshore environments, makes these processes both time-consuming and more costly. In this thesis study, a drone-based imaging method is proposed to enable faster, safer, and more cost-effective detection and repair of damage on wind turbine blades. Within this scope, damaged blade images obtained from Rass Wind Energy were utilized, and the damaged areas were identified using image processing techniques, followed by the measurement of the damage dimensions. Based on the type of the detected damage, a classification was made, appropriate repair materials were selected, and the steps to be followed during the repair process were outlined. With this thesis study, the proposed method aims to minimize physical intervention during the damage analysis process, thereby facilitating and accelerating the repair of damaged wind turbine blades.
Benzer Tezler
- Rüzgâr türbinlerinin kanat görüntülerinden derin öğrenme tabanlı hasar tespiti ve sınıflandırması
Deep learning based defect detection and classification from wind turbine blade images
BİLGEHAN UYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDOĞAN SAVRAN
- Biyomimetik ve tersine mühendislik yöntemleriyle küçük ölçekli, yatay eksenli rüzgar türbini kanat tasarımı
Small scale, horizontal axis wind turbine blade design; by using biomimetics and reverse engineering methods
BARIŞ ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İnşaat MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HASAN SELİM ŞENGEL
- Investigation of wind turbine effects on radar performance
Rüzgar türbinlerinin radar performansı üzerindeki etkilerinin araştırılması
OSMAN KARABAYIR
Doktora
İngilizce
2016
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT PINAR
- Yandan taramalı sonarla deniz tabanı haritalaması ve sınıflandırması
Seabed mapping and classification using side-scan sonar
İBRAHİM ÜNALMIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Deniz BilimleriDokuz Eylül ÜniversitesiDeniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİLHAN KIZILDAĞ
- Gemiler için COLREG ile uyumlu otonom çatışmadan kaçınma çalışması
COLREG compatible autonomous ship collision avoidance study
HASAN UĞURLU
Doktora
Türkçe
2023
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ÇİÇEK