Das Aufstellen von Offshore Windenergieanlagen (OWEA) in der Ostsee und an anderen Standorten mit ähnlichen klimatischen Bedingungen erfordert die Berücksichtigung von Meereis, das signifikante Lasten an OWEA erzeugen kann. Die Entwurfs-Zertifizierung von mindestens einem Offshore Projekt in der südlichen Ostsee wurde beispielsweise durch eisinduzierte Blattvibrationen behindert. Ein solcher Effekt konnte zuvor nicht wirklich festgestellt werden. Deshalb sind tiefgehende weitere Untersuchungen solcher Phänomene unerlässlich. Dies kann nur in einer gekoppelten Simulationsumgebung geschehen, da nur dort die globale Dynamik der Windenergieanlage und die Kopplung der Erregerprozesse korrekt abgebildet werden. Ferner werden Eislasten bislang auf der Basis überholter Berechnungsmethoden oder anhand von reduzierten Modellinformationen ermittelt. Dies führt zu Unsicherheiten und unnötigen Sicherheitszuschlägen, die der Senkung der Offshore-Windenergiekosten entgegenwirken. Das Forschungsvorhaben hat deshalb zum Ziel, die dynamische Systemantwort von OWEA unter Berücksichtigung von Eislasten in einer effizienten und gekoppelten Umgebung zu simulieren, um so bestehenden Unsicherheiten und Risiken im Entwurfsprozess zu minimieren. Dazu wird eine Monopile-Gründung unter realistischen Umweltrandbedingungen entworfen, ein fortschrittliches Eismodell in die bestehende Offshore-Simulationssoftware implementiert und die Auswirkung von Meereislasten mit Hilfe einer gekoppelten Lastsimulation detailliert analysiert sowie lastmindernde Regelungsstrategien diskutiert. Für Anschlussuntersuchungen wird ferner ein messtechnisches Konzept zur naturmaßstäblichen Messung von Eislasten an OWEA entworfen. Das Vorhaben gliedert sich in fünf Arbeitspakete: AP 1: Design Basis für den Referenzfall und die Referenzanlage AP 2: Entwicklung und Implementierung von Eismodellen AP 3: Eistests und Testausrüstung AP 4: Gekoppelte Simulationen von OWEA AP 5: Projektmanagement.
In diesem Teilvorhaben soll ein numerisches Eismodell entwickelt werden, welches durch Experimente und maßstäbliche Messungen validiert wird. Die TUHH wird ein Modell für die maßstäbliche Eislastsimulation entwickeln, welches repräsentative Volumen Elemente (RVE) verwendet. Die Kalibrierung des Modells soll basieren auf (1) den existierenden und durchzuführenden maßstabsgetreuen Messungen der räumlich und zeitlich variierenden Eislasteinwirkungen und (2) großskaligen Vierpunkt-Biege-Versuchen in der Ostsee.
Eislasten werden heute für gewöhnlich mit überholten Methoden bzw. mit Verfahren berechnet, die wichtige Parameter außer Acht lassen. Für eine realistische Analyse der Eislasten, die auf die Tragstruktur einer Offshore-Windenergieanlage wirken, sollten neueste Eismodelle mit aero-hydro-servo-elastischen Simulationsmethoden zusammengeführt werden. Im Rahmen des Projektes SealOWT werden die berechneten Eislasten in gekoppelte numerische Analysen integriert. An der TU Hamburg wird auf Basis von experimentellen Untersuchungen und skalierten Messungen ein progressives Modell für die Auswirkung von Eislasten entwickeln. Die Daten eines 7 MW -Anlagenmodells dienen als Grundlage der numerischen Analyse.
Der Beitrag des Fraunhofer IWES (Projektkoordinator) ist die Zusammenführung aktuellster Eismodelle mit aero-hydro-servo-elastischen Simulationsmethoden zur Ermittlung der Auswirkung von Eis auf das dynamische Verhalten von Tragstrukturen. Die Analyse berücksichtigt auch die Auswirkung kurzzeitiger Effekte wie An- und Abschaltvorgang, diverse Betriebsfehler und Windböen auf die Lastsituation an verschiedenen Strukturkomponenten einer Offshore-Windenergieanlage.
Auch Ansätze für die Lastreduktion - sowohl mittels aktiker als auch passiver Methoden - fließen in die Simulation ein: dazu zählen Maßnahmen zur Stoßdämpfung und verschiedene Techniken zur aktiven Blattwinkelverstellung, die die aerodynamische Dämpfung erhöhen.
General Information: AMOC is a multidisciplinary European research project with the overall objective. To develop and design an acoustic system for long-term monitoring of the ocean temperature and ice thickness in the Arctic Ocean, including the Fram Strait, for climate variability studies and global warming detection. The Arctic Ocean is a system of high climatic sensitivity. Predictions of global warming during the next century indicate an Arctic magnification relative to lower latitudes by a factor of 2 - 4, with a warming of 6 - 10A degree C achieved in the CO2 doubling time of 70 years. Resent observations suggest that significant changes are taking place: 1) The core of the Atlantic layer in the Arctic Basin is now 0.5-1.0A degree C warmer than it was during the 1950s-1980s with the warming concentrated at a shallow depth of only 200 m. 2) The latest analyses of satellite passive microwave images show that the sea ice extent in the Arctic has declined at a decadal rate of some 3 per cent since 1978, with a more rapid recent decline of 4.3 per cent between 1987 and 1994. 3) A significant decrease of the annual mean atmospheric sea level pressure over much of the Arctic Ocean has decreased significally during the last I - 2 decades. These phenomena, and the links between them, can only be understood if key parameters such as ocean temperature and sea ice are observed more systematically and accurately. The new approach of AMOC is to monitor climate variability and detect changes in the Arctic Ocean and Fram Strait, using acoustic long range propagation. The focus of AMOC is to study the sensitivity of the acoustic propagation methods to changes in ocean temperature, ocean currents and sea ice roughness/thickness. Due to the perennial ice cover conventional ocean monitoring techniques are logistically difficult in the Arctic Ocean. Acoustical techniques using underwater sources and receivers have been tested in other oceans and can potentially be used in the ice-covered sea. The four specific objectives of AMOC are: - Data analysis: Compilation and analysis of existing ocean and ice data (temperature, salinity and speed of sound fields, ice thickness, concentration and extent) from the Arctic Ocean for use in climate and acoustic models. - Climate and ice modelling: Simulation of present and future ocean temperature, salinity and speed of sound fields, ice thickness, concentration and extent in the Arctic Ocean caused by natural variability and global warming scenarios, as input to acoustic modelling. - Acoustic modelling: Simulation of present and future basin-wide and Fram Strait acoustic propagation using natural variability and global warming scenarios (input from climate and ice modelling) to investigate the sensitivity of acoustic methods for global warming detection... Prime Contractor: Nansen Environmental and Remote Sensing Center; Bergen/Norway.