A Copel passou a utilizar drones para realizar inspeções internas nos condutos forçados da Usina Governador Ney Braga (Segredo), no Paraná. A solução substitui o método tradicional, no qual profissionais precisavam descer cerca de 141 metros por cordas em ambiente confinado — uma operação considerada complexa e de alto risco, que exigia grande mobilização de pessoal e vários dias de preparação. Além disso, a ausência de iluminação e as dimensões do conduto também limitavam a inspeção visual, deixando áreas sem possibilidade de acesso.
Com a adoção da nova tecnologia, a companhia elimina a exposição dos trabalhadores a atividades em altura dentro da estrutura, além de reduzir custos e ampliar a qualidade das informações coletadas durante as inspeções.
Segundo a empresa, o novo procedimento apresenta custo operacional aproximadamente 30% menor em comparação ao método anterior. A solução também reduz em pelo menos um dia a indisponibilidade de cada unidade geradora durante as inspeções, o que representa uma perda potencial evitada de cerca de R$ 600 mil por ciclo.
A proposta de substituir o método convencional pelo uso de drones surgiu dentro da própria equipe técnica da usina e foi inscrita no programa interno de inovação da companhia. Após avaliar opções disponíveis no mercado, a empresa optou pelo uso do Elios 3 drone, equipamento desenvolvido especificamente para inspeções em ambientes industriais de difícil acesso.
O drone possui iluminação LED de alta potência integrada, permitindo operar em ambientes completamente escuros, além de câmeras de alta resolução capazes de registrar imagens detalhadas de toda a extensão do conduto.
O equipamento também incorpora sensor LiDAR, tecnologia que utiliza feixes de laser para gerar uma nuvem de pontos tridimensional da estrutura inspecionada. Com isso, é possível realizar medições precisas de deformações, variações de diâmetro e eventuais desalinhamentos ao longo do conduto.
Os dados coletados passam a formar uma base histórica de inspeção, permitindo comparar modelos tridimensionais em futuras avaliações e acompanhar com maior precisão a evolução de desgastes ou anomalias estruturais.
O sistema conta ainda com recursos de inteligência artificial para análise automatizada das imagens, ampliando a capacidade de diagnóstico e planejamento de manutenção da usina.
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