white wind turbines on rocky shore under cloudy sky during daytime

Turbine Inspectie tijdens operatie.

Ons systeem volgt automatisch de rotorbladen en analyseert hun conditie met A.I. Terwijl de turbine blijft draaien.

Waarom het nu anders moet

Kostenverlies per inspectie

Een stilstaande 15 MW-turbine verliest in 6 uur gemiddeld € 5 900 aan productie. Bij drie inspecties per jaar loopt dit op tot € 18 000 per turbine. Voor een park met 80 turbines betekent dit meer dan één miljoen euro verlies per jaar.

a group of wind turbines with a sky background
a group of wind turbines with a sky background

Structureel veiligheidsrisico

In 2023 telde de offshore-windsector 1 679 incidenten, inclusief een dodelijk ongeval en 65 met werkverlet. Rope access blijft risicovol en afhankelijk van goed weer, fysieke inzet en zeeovergangen.

a large boat floating on top of a body of water
a large boat floating on top of a body of water

CO₂-impact van traditionele inspecties

Elke boottocht voor inspectie stoot gemiddeld 3,2 ton CO₂ uit. Stilstand compenseert via fossiele stroom met nog eens 7,6 ton CO₂. Eén park genereert tientallen tonnen uitstoot per jaar, alleen voor visuele controle.

yellow and red boat on body of water during daytime
yellow and red boat on body of water during daytime

Onze Oplossing

Paralas koppelt een fase-gesynchroniseerde gimbal aan een dubbele RGB/thermische camera-opstelling. De payload vliegt onder een gecertificeerde partnerdrone en blijft continu uitgelijnd met het roterende blad.

Onze cloud-gebaseerde modellen detecteren scheuren, delaminatie en thermische hotspots en sturen direct bruikbare meldingen naar de operator of onderhoudsplanner.

Hoe werkt het in het veld?

Paralas biedt volledige rotorbladinspectie tijdens rotatie, zonder turbine-shutdown, zonder klimmers en zonder emissierijke boottochten. Onze oplossing combineert drone-automatisering, thermografie en AI tot een schaalbare offshore-inspectieservice.

1. Start vanaf CTV of platform

Na luchtruimcoördinatie stijgt de drone op vanaf een CTV of offshore platform in de buurt van de turbine.

2. Rotor-tracking actief

De gimbal synchroniseert met de bladtipsnelheid (RPM), waardoor het roterende blad stil lijkt te staan ten opzichte van de camera.

3. Volledige rotorinspectie

Alle drie de bladen worden volledig geïnspecteerd, buiten de wake-zone van de turbine. Na afloop keert de drone automatisch terug naar het startpunt en uploadt de data.

4. AI-gebaseerde schadeclassificatie

De verzamelde RGB- en thermische beelden worden geanalyseerd door ons AI-model. Dit model detecteert en classificeert schades, hotspots en andere afwijkingen.

5. Realtime inzicht via dashboard

Operators kunnen live meekijken via het online dashboard. Direct na de inspectie zijn de resultaten zichtbaar en inzetbaar voor O&M-planning.

Frequently asked questions

Is dit legaal onder EASA/ILT-regels??

Ja. We vliegen met gecertificeerde partners en volgens de Specific Category procedures, inclusief operationeel risicobeoordeling (SORA) en pre-flight airspace clearance.

Welke drones gebruiken jullie?

We werken met gecertificeerde offshore-drones van erkende partners. De payload is modulair en kan op meerdere platforms worden bevestigd.

Wat gebeurt er met de data die tijdens inspecties wordt verzameld?

De inspectiedata blijft eigendom van de klant, maar wordt standaard gedeeld met Paralas voor het verbeteren van het analysemodel. Dit is cruciaal om de nauwkeurigheid van schadeherkenning te blijven verhogen.

Data wordt veilig verwerkt, niet doorverkocht, en alleen gebruikt voor modelverbetering. Klanten kunnen optioneel bezwaar maken tegen hergebruik.

Kan het systeem ook worden ingezet voor onshore turbines?

Ja, mits het lokale luchtruim en de omgeving het toelaten. Onze oplossing is bijzonder geschikt voor turbines op moeilijk bereikbare locaties, zoals bergachtig terrein of afgelegen gebieden waar rope access of hoogwerkers niet praktisch zijn.

Welke types schade detecteert het systeem momenteel?

Onze A.I. is getraind op visuele en thermische beelden van rotorbladen, met focus op drie primaire schadecategorieën:

  • Leading edge erosion

  • Trailing edge cracks

  • Delaminatie

Deze categorieën dekken het merendeel van visuele degradatie die invloed heeft op energieopbrengst en structurele integriteit.

Hoe worden de resultaten aangeleverd?

Inspectiegegevens worden beschikbaar via het Paralas-webdashboard. Hierin zijn alle beelden, schades en classificaties direct inzichtelijk per turbine en per blad. Klanten kunnen resultaten exporteren of koppelen aan bestaande onderhoudssystemen via API’s.

In de toekomst voegen we trendanalyses en onderhoudsvoorspellingen toe op basis van historische schadeontwikkeling.

Over Paralas Offshore

Paralas offshore is opgericht door twee studenten met een achtergrond in elektrotechniek (TU Delft) en kunstmatige intelligentie (RUG). Wat begon als een middelbareschoolproject groeide uit tot een startup met focus op inspectieoplossingen voor de windindustrie.

Na een pivot richting offshore inspecties wonnen we een startupcompetitie, wat ons de middelen gaf om Paralas professioneel op te bouwen.

We combineren technische snelheid met een hands-on mentaliteit, in een sector waar innovatie vaak traag en gefragmenteerd is. Dankzij onze universiteiten hebben we toegang tot een sterk netwerk van technische experts en labfaciliteiten.

Paralas is jong, flexibel en gebouwd op data precies wat deze industrie nodig heeft om inspecties slimmer, veiliger en schaalbaarder te maken.

Interesse in een pilot of gewoon meer informatie?

Neem contact op!