{"id":2795,"date":"2024-08-12T10:41:27","date_gmt":"2024-08-12T10:41:27","guid":{"rendered":"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/iwes-blog\/?p=2795"},"modified":"2025-07-21T11:43:46","modified_gmt":"2025-07-21T11:43:46","slug":"bringen-fasern-licht-ins-dunkle-grout-monitoring-an-offshore-windenergieanlagen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/iwes-blog\/bringen-fasern-licht-ins-dunkle-grout-monitoring-an-offshore-windenergieanlagen\/martin-kohlmeier","title":{"rendered":"Bringen Fasern Licht ins Dunkle? \u2013 Grout-Monitoring an Offshore-Windenergieanlagen"},"content":{"rendered":"\n

Ein sicherer Betrieb und eine lange Nutzungsdauer von Offshore-Windenergieanlagen sind entscheidende Zielgr\u00f6\u00dfen auf dem Weg zur Erreichung der Klimaneutralit\u00e4t. Zur Reduktion der Wartungskosten ist die Umsetzung einer vorausschauenden Instandhaltungsstrategie von besonderer Relevanz. F\u00fcr zuk\u00fcnftige Tragstrukturen, wie sie in Windparks aktueller Leistungsklassen und gr\u00f6\u00dferer Wassertiefen notwendig werden, wird die \u00dcberwachung der Integrit\u00e4t der Tragstruktur und ihrer Komponenten weiter an Bedeutung gewinnen. Ein wichtiger Baustein ist das Structural-Health-Monitoring(SHM)-Konzept. Die Aufgabe eines SHM-Systems ist es, Sch\u00e4den an einer Tragstruktur in einem fr\u00fchen Stadium sicher zu erfassen. Es muss daher in der Lage sein, Strukturver\u00e4nderungen fr\u00fchzeitig zu erkennen und diese von auftretenden nat\u00fcrlichen Abweichungen aus ver\u00e4nderten Umwelt- und Betriebsbedingungen zu unterscheiden. Beispielsweise m\u00fcssen zeitliche Ver\u00e4nderungen im Verhalten der Gr\u00fcndung (Boden-Strukturinteraktion), der Tragstruktur oder ihrer Verbindungskomponenten erkannt, voneinander unterschieden und unter Ber\u00fccksichtigung des aktuellen gesamtdynamischen Betriebsverhaltens der Anlage bewertet werden. So sollen Auff\u00e4lligkeiten im strukturdynamischen Verhalten den potenziellen, lokalen Sch\u00e4digungen einzelner Komponenten zugeordnet werden. Ein gutes Zusammenspiel von Sensorik, Messtechnik und Auswertesystemen ist dabei essenziell. Dabei sind selbstlernende \u00dcberwachungssysteme oder auch \u00fcberwachtes maschinelles Lernen zur Erkennung und Lokalisierung spezifischer Sch\u00e4digungsvorg\u00e4nge von gro\u00dfer Bedeutung. <\/p>\n\n\n\n

Infrastruktur f\u00fcr physikalische Modellversuche <\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Bei der Konzeption und der erfolgreichen Umsetzung von SHM-Systemen k\u00f6nnen die Erkenntnisse aus gro\u00dfma\u00dfst\u00e4blichen Modellversuchen von entscheidendem Nutzen sein. Im physikalischen Modellversuch k\u00f6nnen Sch\u00e4den unter definierten Belastungssituationen in die zu untersuchenden Strukturkomponenten eingebracht und messtechnisch analysiert werden. Das Fraunhofer IWES erarbeitet, \u00fcberwacht und analysiert derartige Versuche im Testzentrum f\u00fcr Tragstrukturen (TTH)<\/a> in Hannover im Rahmen einer seit zehn Jahren bestehenden Kooperation mit der Leibniz Universit\u00e4t Hannover. Im Verbundvorhaben Grout-WATCH<\/a> stellte die Grout-Verbindung von Offshore-Windenergieanlagen einen besonderen Anwendungsfall dar. Hierbei handelt es sich um eine hybride Verbindung, bei der zwei Stahlrohe (Pile und Sleeve) mit unterschiedlichen Durchmessern axial ineinander gef\u00fchrt werden und der Zwischenraum (Ringspalt) zum kraftschl\u00fcssigen Verbund mit hochfestem Vergussm\u00f6rtel (Grout) ausgef\u00fcllt wird. In Zusammenarbeit mit den beteiligten Partnern war das Fraunhofer IWES f\u00fcr die Planung und Umsetzung von Versuchen an zyklisch biegebeanspruchten Grout-Verbindungen verantwortlich. Dabei stand die Erfassung der lokalen, nichtlinearen Materialsch\u00e4digung in Verbindung mit der Entstehung von Rissen im Grout-Material mittels faseroptischer Dehnungsmessung im Vordergrund. <\/p>\n\n\n\n

Grout-Sensorik zur Anwendung in SHM-Systemen<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Zur Erfassung der Vorg\u00e4nge im hoch beanspruchten Grout wurde ein optisches Messverfahren auf Basis der sogenannten Faser-Bragg-Gitter (FBG) verwendet. FBG-Sensoren erm\u00f6glichen eine Dehnungsermittlung aus gemessenen Wellenl\u00e4ngenverschiebungen der im Sensor reflektierten Lichtsignale. Eine im Verbundvorhaben beteiligte Firma entwickelte dazu FBG-Grout-Sensoren, vgl. Nuber et al. (2023), zur Dehnungsmessung in einem 18,4 mm breiten Grout-Spalt. Aus den gemessenen Dehnungen bzw. aus den auftretenden L\u00e4ngen\u00e4nderungen der lokal platzierten Sensoren sollte auf eine m\u00f6gliche Rissinitiierung bzw. entwicklung geschlossen werden k\u00f6nnen. Die Anwendbarkeit dieses Verfahrens wurde im Verbundvorhaben in kleinskaligen Versuchen im Labor best\u00e4tigt (siehe Nuber et al., 2023). <\/p>\n\n\n\n

Versuchsdesign und Integration der FBG-Sensoren<\/strong> <\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Im Rahmen eines experimentellen Versuchs am gro\u00dfskaligen Modell einer Monopile-Tragstruktur wurde die darin verbaute Grout-Verbindung, vgl. Abb. 1 (links, rechts), durch stufenweise gesteigerte, zyklische Wechsellasten systematisch gesch\u00e4digt. Dabei konnte der Sch\u00e4digungsvorgang durch die neuartigen FBG-Sensoren im Grout lokal erfasst werden. Mit Hilfe der in der Grout-Fuge positionierten FBG-Sensoren, siehe Abb. 1 (Mitte) wurde somit erstmals die M\u00f6glichkeit geschaffen, Zusammenh\u00e4nge zwischen lokalen Sch\u00e4digungsvorg\u00e4ngen und den sonst typischen Sensoren eines Monitoring-Systems, vgl. Nuber et al. (2023), abzuleiten und schlie\u00dflich die Anwendbarkeit der Sensoren zu bewerten. <\/p>\n\n\n\n

\"\"
Abb. 1: <\/strong>Konstruktionszeichnungen des Versuchsaufbaus im Spannfeld mit Grout-Verbindung und Sensorik im Detail (links, Mitte) (Kohlmeier et al., 2024). Ansicht von oben auf den Versuchsstand im Spannfeld des TTH (rechts) \u00a9 Fraunhofer IWES <\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Zeitreihen der im Grout positionierten FBG-Sensorik<\/strong> <\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Zur Verifikation der Messtechnik und der verbauten Sensorik wurde vor den Sch\u00e4digungsversuchen eine experimentelle Modalanalyse und ein Ausschwingversuch durchgef\u00fchrt. Dazu wurde von einer weiteren projektbeteiligten Firma ein elektrodynamischer Shaker zur dynamischen Anregung verwendet. Dieser wurde mittels Fern\u00fcberwachung und unter Anwendung von offshore-\u00fcblicher SHM-Sensorik der Monopile-Struktur betrieben. Zum Anlernen des SHM-Systems f\u00fchrte die Firma vor den Belastungsversuchen SHM-Referenzmessungen unter stochastischer Anregung durch und wiederholte diese zur Bewertung des jeweiligen Sch\u00e4digungsfortschritts nach jeder der insgesamt acht Laststufen. In Kooperation mit dem TTH wurden dann je Laststufe jeweils 1.000 Lastwechsel aufgebracht und durch definierte Belastungsprofile (z. B. Sinus geringer Frequenz, lineare Rampen und konstante Belastungen) vor und nach jeder Laststufe erg\u00e4nzt. Es stand somit eine F\u00fclle von Daten zur erfolgreichen Verifikation der Messtechnik zur Verf\u00fcgung (Kohlmeier et al., 2024). Die Ergebnisse zeigten eine volle Funktionsf\u00e4higkeit der FBG-Sensoren. Aufgrund ihrer hohen Empfindlichkeit spiegelten die \u00fcber die Grout-Fuge verteilten FBG-Sensoren, siehe Abb. 2 (links), schon bei geringen Auslenkungen des Turms die Belastungssituation im Grout klar wider. So konnte dann w\u00e4hrend der zweiten Laststufe eine Initiierung von Rissen identifiziert und ihre sp\u00e4tere Entwicklung nachverfolgt werden. Den Sch\u00e4digungsfortschritt in Form zunehmenden nichtlinearen Verhaltens zeigt Abb. 2 (rechts oben). Entsprechend der Sensorpositionierung zwischen oberen, mittleren oder unteren Schubrippenpaaren lie\u00dfen sich auch Aussagen \u00fcber die \u00f6rtliche Verteilung des Sch\u00e4digungsvorgangs ableiten. <\/p>\n\n\n\n

\"\"
Abb. 2:<\/strong> Positionierung der acht FBG-Sensoren mit farblicher Kennung (links) und Zeitreihen der FBG-Dehnungsmessung in Form von Wellenl\u00e4ngen\u00e4nderungen w\u00e4hrend der Laststufe 4 (rechts oben). Darstellung des 50-mm-FBG-Sensors (rechts unten) \u00a9 Fraunhofer IWES <\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Numerische Simulationsumgebung als virtuelles Experiment<\/strong> <\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Als Hilfsmittel zum Design des physikalischen Modells und zur \u00dcbertragung von experimentellen Ergebnissen auf den Realma\u00dfstab wurde mit Hilfe des Virtuellen Pr\u00fcfstands<\/em> der Abteilung Tragstrukturen ein 3D-Finite-Elemente-Modell zur numerischen Simulation erstellt. Die im Experiment gewonnenen Daten bildeten eine gute Grundlage f\u00fcr die sp\u00e4tere Validierung der verwendeten Materialmodelle im Rahmen eines kontinuierlichen Optimierungsprozesses. Die folgenden Punkte stellen dabei eine etablierte Vorgehensweise dar: <\/p>\n\n\n\n