Las estructuras de chaquetas offshore juegan un papel clave en la energía renovable al soportar turbinas eólicas offshore (TEOs). Este estudio presenta el desarrollo y la aplicación de meta-modelos avanzados para la predicción eficiente del daño por fatiga en las juntas de chaquetas de 25 MW TEOs. Aunque los meta-modelos se han convertido en el estándar para la evaluación de fatiga de TEOs convencionales (típicamente de 5 a 15 MW), sigue habiendo una necesidad de validar su aplicabilidad a turbinas de nueva generación con estructuras mega y capacidades superiores a 20 MW. Por primera vez, en este estudio, se ha probado y validado el rendimiento de dichos meta-modelos utilizando datos generados en un marco sistemático. Esto aborda una brecha crítica en el conocimiento a medida que la industria transita hacia capacidades de turbina sin precedentes. La investigación se centró en dos juntas representativas: las juntas más críticas y las juntas de línea de barro. La integración de interacciones aeroelásticas, hidrodinámicas y entre el suelo y la estructura dentro de un marco metodológico permite el entrenamiento de meta-modelos basados en Kriging con datos de simulación de alta fidelidad, asegurando predicciones rápidas y precisas. Se realiza un análisis paramétrico con respecto a los principales factores ambientales, incluyendo velocidad del viento, altura significativa de las olas, período pico, intensidad de turbulencia y desalineamiento viento-ola. La validación del rendimiento predictivo demuestra la efectividad de los meta-modelos incluso a estas grandes escalas. Un riguroso punto de referencia contra un meta-modelo de TEO de 5 MW establecido revela efectos de escalado pronunciados. Los resultados indican que a medida que aumenta el tamaño de la turbina, la carga inducida por las olas se convierte en el principal factor de fatiga para la chaqueta, superando los efectos de la velocidad del viento. Esto desafía las suposiciones de diseño existentes para chaquetas de turbina a gran escala. Los hallazgos de este estudio representan un avance significativo, ya que demuestran, por primera vez, el potencial de los meta-modelos para facilitar evaluaciones rápidas y basadas en datos sobre la fatiga de diseños de mega-chaquetas offshore. Este avance abre el camino para una mayor confiabilidad y eficiencia en el diseño, optimización y monitoreo operativo de chaquetas para futuras turbinas eólicas de alta capacidad. • Primer meta-modelo Kriging validado para el análisis de fatiga de chaquetas offshore de 25 MW. • La altura de la ola supera la velocidad del viento como el principal factor de fatiga a grandes escalas. • Las configuraciones de meta-modelos se transfieren efectivamente de turbinas de 5 MW a 25 MW. • Se identifican efectos de escalado no lineales entre el tamaño de la turbina y el comportamiento de la fatiga. • Permite una evaluación rápida y basada en datos de la fatiga de megastructuras offshore.
Moattari et al. (Fri,) estudiaron esta cuestión.