Voisiko vian korjata jo ennen kuin se on syntynyt? Siihen tähdätään Rejlersin käynnistämässä tutkimushankkeessa, jossa selvitetään mahdollisuuksia tehostaa sähkönjakeluverkkojen vianpaikannusta ja kunnonhallintaa hyperspektrikameran avulla.
Hyperspektrikameran kuva näyttää hailakalta mustavalkokuvalta, mutta paljastaa kohteesta enemmän kuin ihmissilmä voi havaita. Rejlersin asiantuntija Joona Ehrnrooth kertoo, että kamera tunnistaa kuvasta erilaisten pintojen materiaaleja ja ominaisuuksia.
- Kamera kuvaa aallonpituusalueilta, joita ihmissilmä ei näe. Näin kuvatuille materiaaleille voidaan luoda oma ”spektrinen sormenjälki”. Se myös paljastaa, jos materiaalissa on jotain poikkeavaa.
Ehrnroothin mukaan kuvien avulla voidaan analysoida esimerkiksi pylväiden lahoisuutta, eristimien kuntoa, muuntajakoneiden ruostumista ja öljyvuotoja. - Ehkä johtokadun varrella olevasta puustosta voisi myös tehdä analyysia puulajin tunnistukseen tai puuston kuntoon liittyen, Ehrnrooth selvittää.
Hankkeessa mukana olevan Järvi-Suomen Energian kehitysinsinööri Tomi Österin mukaan tavoite on, että vian syntyminen pystytään jatkossa löytämään materiaalien tunnistamisen kautta jo ennen kuin jotain on hajonnut. Parhaimmillaan seurauksena on luotettavampaa sähköä ja kustannus- ja energiansäästöjä.
Tällä hetkellä sähkönjakeluverkkojen kuntoa tarkastetaan ja vikoja paikannetaan maasta käsin jalkaisin ja helikopterilla, mutta myös droneissa nähdään mahdollisuuksia. Kuvaamiseen käytetään tavallisia värikameroita, lämpö- ja infrapunakameroita sekä kolmiulotteisia kuvia tuottavia laserkeilaimia.
Joona Ehrnrooth toteaa, että Rejlersillä uskotaan vahvasti dronien käyttöön tulevaisuudessa. Lisäksi mikroteknologian ansiosta hyperspektrikameran koko on kutistunut niin pieneksi, että sen kiinnittäminen droneen on mahdollista.
- Nykyaikaiset lennokit ja dronet pystyvät lentämään jo lähes täysin autonomisesti niille ennalta määrättyjä reittejä ja niiden toiminta-ajat ja suorituskyky ovat kasvaneet. Uskomme, että hyperspektrikameran lisääminen muiden kameroiden rinnalle parantaa analyysin ja havaintojen luotettavuutta, Ehrnrooth kertoo.
- Tutkimushankkeessa nimenomaan selvitämme, millaisella järjestelmäkokonaisuudella ja -asetuksilla tarkastustehtävät voidaan toteuttaa, sekä millä tavoin tarkastuksessa kerätystä aineistosta voidaan havaita haluamamme asiat automaattisesti.
Lue lisää Rejlersin sivuilta.
