Strukturelles Gesundheitsmonitoring (SHM): Alles, was Sie wissen müssen

Die strukturelle Überwachung (Structural Health Monitoring) ist unerlässlich, um mögliche Probleme zu verhindern, die die öffentliche Sicherheit gefährden können. Lassen Sie uns sehen, worum es dabei geht und wie sich diese Aktivitäten dank der Anwendung neuer Technologien und innovativer digitaler Systeme zur Überwachung und Wartung von Strukturen entwickeln.

Um Ihre Arbeit zu erleichtern, benötigen Sie eine Software zur strukturellen Gesundheitsüberwachung, damit Sie alle notwendigen Informationen sammeln können, um die Integrität und Sicherheit von Gebäuden, Brücken, Straßen und allen anderen Arten von Infrastrukturen zu gewährleisten.

Structural Health Monitoring – Monitoraggio strutturale

Elemente eines strukturellen Überwachungssystems (Structural Health Monitoring)

Ein strukturelles Überwachungssystem ist eine Sammlung von Werkzeugen und Verfahren, die entwickelt wurden, um die Bedingungen einer Struktur, wie einem Gebäude, einer Brücke, einem Damm oder einer anderen Infrastruktur, zu überwachen und zu bewerten. Es umfasst Sensoren, Hardware zur Datenerfassung, BIM IoT Platform zur Analyse und Interpretation der Daten sowie Strategien zur Entscheidungsfindung basierend auf den erfassten Daten.

Es handelt sich um grundlegende Systeme, um die Sicherheit zu gewährleisten, potenzielle strukturelle Probleme zu identifizieren und Wartungsaktivitäten zu planen:

1. Sensoren: Sensoren sind die grundlegendsten Elemente eines strukturellen Überwachungssystems. Sie können Beschleunigungsmesser, Neigungsmesser, Dehnungssensoren, Temperatursensoren, Feuchtigkeitssensoren und viele andere umfassen. Diese Sensoren erfassen und protokollieren verschiedene physikalische Parameter, die auf Veränderungen im Zustand der Struktur hinweisen können;
2. Hardware zur Datenerfassung: Diese Komponente sammelt die Daten von den Sensoren und überträgt sie an das Datenverarbeitungssystem. Dies kann Datenerfassungsmodule, Datenübertragungssysteme und andere Geräte umfassen;
3. Software zur Datenverarbeitung (SHM – Structural Health Monitoring software): Dies ist das Herzstück des strukturellen Überwachungssystems. Diese Software erhält die Daten von der Hardware zur Datenerfassung, verarbeitet sie und erzeugt nützliche Ergebnisse. Diese Ergebnisse können Grafiken, Diagramme, Tabellen und andere Visualisierungen umfassen, die die Daten leicht verständlich machen;
4. Modelle zur Dateninterpretation: Dies sind Algorithmen oder Verfahren, die verwendet werden, um die gesammelten Daten zu interpretieren. Diese Modelle können helfen, Trends zu identifizieren, Anomalien zu erkennen und mögliche zukünftige Probleme vorherzusagen;
5. Reaktionsprotokolle: Dies sind Aktionspläne, die implementiert werden, wenn das strukturelle Überwachungssystem ein Problem erkennt. Diese können Wartungsverfahren, Evakuierungen oder andere Maßnahmen umfassen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein strukturelles Überwachungssystem eine komplexe Sammlung von Komponenten ist, die zusammenarbeiten, um die Integrität einer Struktur zu überwachen und aufrechtzuerhalten. Der Erfolg dieser Systeme hängt von der Qualität der Sensoren, der Effektivität der Hardware und Software zur Datenerfassung und -verarbeitung sowie von der Fähigkeit ab, die gesammelten Daten angemessen zu interpretieren und darauf zu reagieren.

Die strukturelle Überwachung im Bauingenieurwesen

Das Structural Health Monitoring im Bauwesen besteht aus der Beobachtung und Verfolgung der Bedingungen einer Struktur über die Zeit, unter Verwendung von Sensoren und Messinstrumenten, mit dem Ziel, mögliche Probleme zu identifizieren, bevor sie kritisch werden. Diese Aktivitäten fallen in die breiteren Praktiken der Infrastrukturüberwachung, die verwendet werden, um Sicherheit, präventive Wartung und Asset-Management zu gewährleisten.

Bauingenieure verwenden eine Reihe von Techniken und Werkzeugen zur Überwachung von Strukturen. Dazu gehören unter anderem Dehnungssensoren, Beschleunigungsmesser, Feuchtigkeitssensoren, Temperatursensoren, Verschiebungssensoren usw. Solche Instrumente erfassen Veränderungen in den strukturellen Bedingungen (Bewegungen, Deformationen, Temperatur- oder Feuchtigkeitsänderungen) und übertragen die Informationen an ein Datenerfassungssystem.

Die gesammelten Daten werden dann mit Hilfe von Datenverarbeitungssoftware analysiert. Diese Programme sind in der Lage, große Datenmengen zu interpretieren und Muster sowie Trends zu identifizieren. Dank der durchgeführten Analyse können Ingenieure feststellen, ob die Struktur Stress oder Schäden erleidet und ob Maßnahmen erforderlich sind.

Ein weiterer kritischer Aspekt der strukturellen Überwachung im Bauingenieurwesen ist die Planung und Implementierung von Reaktionsprotokollen. Wenn das Überwachungssystem ein Problem erkennt, bieten diese Protokolle einen Fahrplan für die zu ergreifenden Maßnahmen, die weitere Inspektionen, Reparaturen, strukturelle Verstärkungen oder in schwerwiegenden Fällen Evakuierungen und Abrisse umfassen können.

Dank des Einsatzes fortschrittlicher Technologien und der Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und zu interpretieren, können Bauingenieure strukturelle Probleme verhindern, Wartungskosten minimieren und die Sicherheit von Personen und Eigentum gewährleisten.

Strukturelle Gesundheitsüberwachung im Bauingenieurwesen

Strukturelle Überwachung von Brücken

Dieses System beschränkt sich nicht nur auf die Zeit nach dem Bau, sondern beginnt bereits in der Planungsphase. Während dieser Phase verwenden Ingenieure eine Reihe von Berechnungstools, um das Verhalten der Struktur unter verschiedenen Lasten und Umweltbedingungen vorherzusagen. Diese Modelle basieren jedoch auf einer Reihe von Annahmen, die möglicherweise nicht genau der Realität entsprechen. Daher ist es notwendig, nach dem Bau der Brücke eine ständige Überwachung durchzuführen, um zu überprüfen, ob das tatsächliche Verhalten der Struktur den Prognosen entspricht.

Das Hauptziel der strukturellen Überwachung von Brücken ist es, die Sicherheit der Infrastruktur und derjenigen, die sie nutzen, zu gewährleisten. Dazu müssen Ingenieure jede Anomalie im Verhalten der Struktur erkennen, wie übermäßige Bewegungen, unerwartete Verformungen oder Schäden, die durch Umweltereignisse oder Verkehrslasten verursacht werden. Dies geschieht durch den Einsatz einer Reihe von Sensoren, die an der Brücke installiert sind (Beschleunigungsmesser, Deformationssensoren, Gyroskope, Thermoelemente usw.).

Die von den Sensoren gesammelten Daten werden dann mit spezialisierter Software analysiert, die es ermöglicht, jede Abweichung von den erwarteten Verhaltensmodellen zu identifizieren und zu interpretieren. Wenn die Daten auf ein potenzielles Problem hinweisen, können die Ingenieure rechtzeitig eingreifen, um Reparaturen oder strukturelle Verstärkungen durchzuführen und so Unfälle oder schwerwiegendere Schäden zu vermeiden.

Darüber hinaus trägt die strukturelle Überwachung von Brücken auch zur langfristigen Wartung und Verwaltung bei. Durch die Analyse historischer Daten können Ingenieure besser verstehen, wie die Struktur im Laufe der Zeit auf verschiedene Faktoren reagiert, wie Verkehrslasten, Wetterbedingungen, Materialalterung usw. Dies ermöglicht eine effektivere Planung der Wartung und die Vermeidung von Problemen, bevor sie auftreten.

Schließlich ist es nur durch eine genaue und kontinuierliche Überwachung möglich, die Sicherheit und Effizienz der Brücken zu gewährleisten, das Leben der Menschen zu schützen und zur Nachhaltigkeit unserer Infrastrukturen beizutragen.

Strukturelle Überwachung von Gebäuden

Ähnlich wie bei Brücken erfordern auch Gebäude eine ständige Überwachung, um ihre Sicherheit und Integrität zu gewährleisten, und können Anzeichen von Verfall, Schäden durch Ereignisse wie Erdbeben oder Überschwemmungen oder einfach die natürliche Abnutzung der Zeit aufzeigen.

Um eine genaue Bewertung des strukturellen Gesundheitszustands eines Gebäudes zu liefern, ist es wichtig, eine Reihe von Phasen und grundlegenden Komponenten zu berücksichtigen, die miteinander kombiniert werden:

1. Planung der Überwachung: umfasst die Definition der Überwachungsziele, die Auswahl der zu messenden Parameter und die Gestaltung des Überwachungssystems. Die Ziele können je nach Art der Struktur, ihrem aktuellen Zustand, der Nutzung des Gebäudes und anderen Faktoren variieren. Die zu überwachenden Parameter können strukturelle Bewegungen, Verformungen, Spannungen, Temperaturen, Feuchtigkeit, Vibrationen und andere umfassen;
2. Installation der Sensoren: je nach den ausgewählten Parametern werden verschiedene Arten von Sensoren im Gebäude installiert. Diese können Beschleunigungsmesser zur Messung von Vibrationen, Dehnungsmesser zur Überwachung von Verformungen, Thermoelemente für die Temperatur, Hygrometer für die Feuchtigkeit usw. umfassen. Die Position und Konfiguration der Sensoren werden basierend auf der Struktur des Gebäudes und den kritischen Punkten, die überwacht werden sollen, ausgewählt;
3. Datenaufnahme: die Sensoren erfassen Daten in Echtzeit oder in festgelegten Intervallen und senden diese an ein Datenerfassungssystem. Dieses System kann auf einem lokalen Computer oder auf einer Cloud-Plattform basieren und ermöglicht die Registrierung, Speicherung und Verarbeitung der Daten;
4. Datenanalyse: die gesammelten Daten werden dann mit spezifischer Software analysiert. Diese Werkzeuge ermöglichen es, eventuelle Abweichungen von den Referenzwerten zu identifizieren und mögliche Anomalien oder strukturelle Probleme zu melden. Die Analyse kann auch Modellierungs- und Simulationstechniken umfassen, um das zukünftige Verhalten der Struktur vorherzusagen;
5. Intervention: basierend auf den Ergebnissen der Analyse können Ingenieure entscheiden, ob sie korrigierende oder Wartungsmaßnahmen an der Struktur durchführen. Diese können strukturelle Verstärkungen, Reparaturen, Änderungen der Last oder der Nutzung des Gebäudes und andere Maßnahmen umfassen;
6. Bericht und Kommunikation: schließlich werden die Ergebnisse der Überwachung und die ergriffenen Maßnahmen dokumentiert und den Interessengruppen mitgeteilt. Dies kann Eigentümer von Gebäuden, Regulierungsbehörden, Versicherer und andere umfassen.

Strukturelle Haltbarkeit und Gesundheitsüberwachung

Das zuvor Gesagte dient dazu, die strukturelle Haltbarkeit durch die Gesundheitsüberwachung zu gewährleisten, Aspekte, die Hand in Hand gehen.

Die Haltbarkeit bezieht sich auf die Fähigkeit einer Struktur, über die Zeit hinweg zu bestehen und den Umweltbedingungen standzuhalten, und ist ein grundlegendes Merkmal in Strukturen. Sie wird von einer Reihe von Faktoren beeinflusst, darunter die verwendeten Materialien, die Bautechniken, die Umweltbedingungen, die Nutzung der Struktur und die Wartungspraktiken. Um die strukturelle Haltbarkeit zu gewährleisten, ist es notwendig, eine Reihe von potenziellen Problemen und Risiken zu antizipieren und zu managen, wie die Verschlechterung der Materialien aufgrund ungünstiger Umweltbedingungen, übermäßige Lasten, Vibrationen, Baufehler und andere. Die Gesundheitsüberwachung hingegen hilft sicherzustellen, dass die Struktur diese Haltbarkeit bewahrt.

Durch einen integrierten Ansatz, der qualitativ hochwertige Planung und Konstruktion mit effektiver Überwachung und Wartung kombiniert, ist es möglich, die Sicherheit, Funktionalität und Haltbarkeit der Strukturen im Laufe der Zeit zu gewährleisten.

Verwaltung bestehender Infrastrukturen | Wartungsplanung

Künstliche Intelligenz im strukturellen Monitoring: Eine Perspektive des Machine Learning

Die künstliche Intelligenz (KI) und das Machine Learning haben das Feld des Structural Health Monitoring erheblich verändert. Die Algorithmen des maschinellen Lernens können riesige Datenmengen, die von Sensoren gesammelt werden, analysieren, Muster und Trends identifizieren und potenzielle strukturelle Probleme mit einer noch nie dagewesenen Genauigkeit vorhersagen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für das strukturelle Monitoring und macht unsere Infrastrukturen noch sicherer und effizienter.

Die Anwendung der künstlichen Intelligenz (KI) im strukturellen Monitoring basiert auf der Fähigkeit der KI, große Datenmengen zu verarbeiten und zu interpretieren und daraus Informationen zu lernen. Die KI kann somit helfen, strukturelle Probleme zu identifizieren und vorherzusagen, wodurch die Effizienz und Effektivität des Monitorings und der Wartung verbessert wird.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie die KI im strukturellen Monitoring angewendet werden kann:

1. Erkennung und Diagnose von Anomalien: Die Algorithmen des maschinellen Lernens können trainiert werden, um Muster in den Daten des strukturellen Monitorings zu erkennen, Anomalien oder Abweichungen von diesen Mustern zu identifizieren und potenzielle Probleme zu diagnostizieren. Zum Beispiel könnte ein Algorithmus darauf trainiert werden, Veränderungen in den Vibrationen einer Brücke zu erkennen, die auf einen strukturellen Schaden hinweisen könnten;
2. Vorhersage des strukturellen Verfalls: Die KI kann verwendet werden, um Vorhersagemodelle zu entwickeln, die schätzen, wann und wo strukturelle Probleme auftreten könnten, basierend auf verschiedenen Faktoren wie historischen Monitoring-Daten, Umweltbedingungen und den Eigenschaften der Struktur. Zum Beispiel könnte die Entstehung von Korrosion in einem Stahlgebäude basierend auf Faktoren wie Feuchtigkeit und Temperatur vorhergesagt werden;
3. Optimierung der Wartung: Die KI-Algorithmen können helfen, Wartungsoperationen zu planen und zu optimieren, indem sie den optimalen Zeitpunkt für Reparaturen bestimmen, um Kosten und Auswirkungen auf die Abläufe zu minimieren. Dies wird oft als prädiktive Wartung bezeichnet;
4. Bildanalyse: Die KI kann verwendet werden, um Bilder oder Videos von Strukturen zu analysieren, die mit Drohnen oder anderen Technologien aufgenommen wurden. Die Algorithmen des maschinellen Lernens können dabei helfen, bestimmte Merkmale wie Risse oder Verformungen zu erkennen, die auf einen strukturellen Schaden hinweisen könnten.

Um ein Beispiel zu geben: Kürzlich haben einige Ingenieurbüros begonnen, Drohnen mit hochauflösenden Kameras und KI-Algorithmen einzusetzen, um die Strukturen von Brücken und Gebäuden zu inspizieren. Die Algorithmen haben die Bilder analysiert, um potenzielle Probleme wie Risse oder Korrosion zu erkennen, die mit bloßem Auge schwer zu erkennen sind. Dies ermöglicht schnellere, sicherere und effektivere Inspektionen im Vergleich zu traditionellen Methoden.

Das strukturelle Monitoring ist ein schnell wachsendes Feld, das eine grundlegende Rolle für die Sicherheit und Effizienz unserer Infrastrukturen spielt. Mit dem Aufkommen von Technologien wie künstlicher Intelligenz und Machine Learning sind die Möglichkeiten wirklich unbegrenzt.

Die Zukunft der Kontrolle und des strukturellen Monitorings von Gebäuden: Die Integration von IoT und Digital Twin

Der technologische Fortschritt ermöglicht die Implementierung kontinuierlicher und permanenter Systeme für das strukturelle Monitoring, die das Management von Immobilien von reaktiv zu proaktiv transformieren können. Dieser Paradigmenwechsel zeigt sich in den Ergebnissen eines kürzlich in Italien durchgeführten prototypischen Experiments am „Condominio Libertà“ in Reggio Calabria.

Das Projekt, das aus der Zusammenarbeit zwischen dem akademischen Spin-off BIG der Mediterranen Universität von Reggio Calabria, Sisdev, ACCA Software und dem Unternehmen Berna Engineering hervorgegangen ist, zeigt, wie die Verbindung zwischen Informationsmodellierung und dem Internet der Dinge (IoT) die neue Grenze für den Schutz des menschlichen Lebens und die Resilienz des Gebauten darstellt.

Durch diesen Ansatz ist das strukturelle Monitoring von Gebäuden nicht mehr eine Notfallmaßnahme, sondern ein Instrument für kontinuierliches Wissen über das Bauwerk. Die Kombination aus Echtzeitdaten und digitalen Modellen ermöglicht es, selbst die kleinsten Anzeichen von Verfall rechtzeitig zu erkennen. Dies reduziert drastisch das Risiko von dringenden, kostspieligen und belastenden Eingriffen, während gleichzeitig die Verwaltungskosten optimiert und die Wiederherstellung der Aktivitäten und der Nutzbarkeit nach katastrophalen Ereignissen beschleunigt wird.

Vom Scan-to-BIM zur digitalen Zwillings für das Structural Health Monitoring

Der operative Kern eines modernen seismischen und strukturellen Überwachungssystems liegt in der Schaffung eines interaktiven digitalen Zwillings. Im genannten Fallstudie begann der Prozess mit der Phase der Vermessung und digitalen Rückführung des Gebäudes mittels der Scan-to-BIM-Methode. Diese Aktivität ermöglichte die Erstellung eines hochpräzisen as-built strukturellen und architektonischen Modells, das entscheidend für die Planung des genauen Einsatzplans der Sensoren ist. Der innovative Aspekt der Technologie digital twin structural health monitoring liegt in der bidirektionalen Verbindung zwischen dem dreidimensionalen geometrischen Modell (im IFC-Format) und der Cloud-Plattform für IoT-Management. Innerhalb des digitalen Zwillings wird jeder physische Sensor mit einem einzigartigen Referenzcode zugeordnet. Auf diese Weise animiert die Plattform das 3D-Modell dynamisch, indem sie die Farben und Beschriftungen der Elemente in Echtzeit basierend auf den erfassten Belastungen ändert. Diese Flexibilität ermöglicht es, bedingte Farbregeln festzulegen, um visuell kritische Situationen hervorzuheben, in denen die Werte die festgelegten Sicherheitsgrenzen überschreiten, und bietet den Betreibern ein sofortiges Verständnis des Verhaltens des Bauwerks.

Die Sensortechnologie für die strukturelle Überwachung: drahtlose Netzwerke und Multisensor-Knoten

Die Wahl der Sensorik ist ein entscheidendes Puzzlestück bei der Planung eines effizienten structural health monitoring-Ökosystems, insbesondere wenn es um bestehende Gebäude geht. Traditionelle Stahlbetonbauwerke, wie das sechs Stockwerke hohe Gebäude, das Gegenstand der kalabresischen Erprobung war, erfordern eine strategische Platzierung, die Datenredundanz vermeidet. Um die seismische Reaktion eines Gebäudes zu steuern, ist es notwendig, die beiden Hauptfaktoren zu untersuchen, die sie bestimmen: die Masse (in der Regel konzentriert in den Decken) und die Steifigkeit (repräsentiert durch tragende Elemente, Treppenhäuser und die am weitesten vom Schwerpunkt entfernten Knotenpunkte).

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, ohne die Ästhetik oder Funktionalität der Wohnräume zu beeinträchtigen, bevorzugt die heutige Technologie den Einsatz von drahtlosen Multisensor-Knoten. Das Fehlen von Kabeln und die Verwendung von Übertragungsprotokollen mit großer Reichweite und niedrigem Verbrauch, wie LoRaWAN, erleichtern die Installation an jedem zugänglichen Punkt der Struktur. Ein einzelner Knoten, der auf der Struktur platziert ist, kann gleichzeitig bis zu zehn verschiedene Parameter speichern und analysieren, darunter Temperatur, Inklinometrie, Beschleunigung, Verschiebung und Deformation. Bei der statischen und dynamischen strukturellen Überwachung ist die Unterscheidung zwischen diesen beiden letzten Parametern entscheidend: Während die Verschiebungssensoren die Entwicklung physischer Risse überwachen, messen die Deformationssensoren (auch bekannt als strain gauges) die inneren Ausdehnungen der Materialien, um die tatsächliche mechanische Reaktion der Struktur unter Last oder während eines Erdbebens zu bewerten.

Management von Big Data und interaktive Dashboards für die prädiktive Wartung

Die enorme Datenmenge, die von den zahlreichen Messpunkten auf den verschiedenen Etagen des Gebäudes erzeugt wird, erfordert fortschrittliche Werkzeuge für Cloud-Computing und Visualisierung, um den Endbenutzer nicht zu überlasten. Die modernen Plattformen für IoT-structural health monitoring überwinden dieses Problem, indem sie die Logik der „strukturierten Ansichten“ einführen, die es ermöglichen, bestimmte Ebenen oder spezifische Zonen des Gebäudes zu isolieren, um gezielte Analysen durchzuführen. Neben der Echtzeitüberwachung ermöglichen die zugehörigen Software-Systeme die Strukturierung interaktiver Dashboards, die die Daten im Laufe der Zeit in Form von Zeitreihen aufzeichnen und historisieren. Die Analyse dieser historischen Daten, kombiniert mit der Anwendung von Machine-Learning-Modellen und prädiktiven Simulationen, ermöglicht es, latente anomale Muster oder langfristige Verschlechterungstrends zu identifizieren. So wird aus einer einfachen Überwachung ein echtes Werkzeug für präventive und prädiktive Wartung, das in der Lage ist, automatische Warnmeldungen zu generieren und Ingenieuren, Bauherren und Betreibern die Schlüsselinformationen zu liefern, um Menschen zu schützen und die Resilienz von Wohn- und Infrastrukturvermögen zu fördern.

Fallstudie zum IoT Structural Health Monitoring: Die Integration von Open BIM und IoT-Sensoren

Die technologische Evolution im Bauwesen definiert die Methoden zur Gewährleistung der Sicherheit unserer Infrastrukturen radikal neu. Ein konkretes Beispiel für diese digitale Transformation ist das Forschungs- und Entwicklungsprojekt mit dem Titel „Open IBAM Advance Visual Technologies“, das in Zusammenarbeit mit dem Fachbereich für Strukturen der Ingenieur- und Architekturwissenschaften der Universität Federico II in Neapel durchgeführt wird. Dieses Projekt hat gezeigt, wie die Anwendung der 2022 veröffentlichten Brückenrichtlinien des Ministeriums für Infrastruktur und Verkehr durch den Einsatz von Open BIM-Standards und innovativen Systemen zur strukturellen Überwachung optimiert und digitalisiert werden kann. Das grundlegende Ziel besteht darin, die technologischen Grenzen traditioneller Systeme zu überwinden und allen beteiligten Projektbeteiligten eine kollaborative, interoperable und hochpräzise Verwaltung der strukturellen Sicherheit zu bieten.

Der regulatorische Kontext und die zentrale Rolle des SHM

Die Brückenleitlinien von 2022 führen einen mehrstufigen Ansatz zur Bewertung der Sicherheit bestehender Bauwerke ein. Dabei reicht die Vorgehensweise von der Erfassung grundlegender Informationen im Rahmen der Bestandsaufnahme (Stufe 0) und der visuellen Inspektionen (Stufe 1) bis hin zur algorithmischen Berechnung der Aufmerksamkeitsklasse (Stufe 2). Wenn signifikante Risiko- oder Verwundbarkeitsklassen festgestellt werden, wird die Einführung kontinuierlicher Systeme zur SHM (Structural Health Monitoring) zu einer strategisch wichtigen Entscheidung für den Betreiber. Diese Art der strukturellen Überwachung ermöglicht es, Datenströme in Echtzeit über die Reaktion des Bauwerks auf Umwelt- und Verkehrseinflüsse zu erfassen, was die Entscheidungen der Betreiber lenkt und die Nutzungsdauer der Strukturen verlängert. Dieselben methodologischen Ansätze und der Einsatz fortschrittlicher Werkzeuge zur strukturellen Überwachung finden heute nicht nur in Infrastrukturen, sondern auch in der strukturellen Überwachung von Gebäuden Anwendung und bieten wesentliche prädiktive Strategien zum Schutz des gebauten Erbes.

Die Fallstudie: das Viadukt der Strecke Neapel–Salerno

Die Gültigkeit dieses Ansatzes wurde vor Ort durch eine spezifische Fallstudie getestet: ein Hochviadukt auf der Autobahn Napoli-Salerno. Das betreffende Bauwerk besteht aus Stahlbeton und hat eine Gesamtlänge von 120 Metern, unterteilt in 11 Felder von jeweils 10 Metern. Um das strukturelle Verhalten des Viadukts präzise zu identifizieren, wurde ein Plan für die IoT-Strukturelle Überwachung entworfen, der auf der gezielten Anordnung fortschrittlicher Sensoren zur strukturellen Überwachung basiert. Konkret sieht das System die Installation von Beschleunigungssensoren auf den Trägern und Drucksensoren, die auf Bögen und Stützen verteilt sind, vor, die alle mit Erfassungsstationen verbunden sind.

Diese Konfiguration ermöglicht eine effektive statische und dynamische strukturelle Überwachung, die sowohl die Reaktionen auf Vibrationen als auch die Druck- und Laständerungen am Bauwerk kontinuierlich überwacht.

Der digitale Workflow: LOIN und IDS-Standard

Die wahre Innovation der Fallstudie liegt in der vollständig digitalisierten Verwaltung des Informationsflusses innerhalb der usBIM-Plattform. Der Prozess begann mit der Definition des LOIN (Level of Information Need), das durch europäische Normen geregelt ist, die auch auf nationaler Ebene übernommen wurden, und das die Qualität, Quantität und Granularität der geometrischen und alphanumerischen Daten spezifiziert, die für den Informationsaustausch erforderlich sind.

Die Anforderungen des LOIN wurden in ein elektronisches, computerlesbares Format (XML) übersetzt, mithilfe des von BuildingSMART International entwickelten IDS-Standards (Information Delivery Specification). Der Einsatz des IDS hat es dem BIM-Modellierer ermöglicht, sowohl in der Planungs- als auch in der Ausführungsphase die richtigen Eigenschaften der Sensoren zur strukturellen Überwachung (wie die Anforderungen an die Mindestgenauigkeit oder die Anzahl der Achsen) in die IFC-Modelle einzufügen.

Darüber hinaus hat die Anwendung die Validierung des ausgegebenen Modells automatisiert und den Validator umgehend auf etwaige Anomalien oder Mängel im Vergleich zu den in der Ausschreibung geforderten Anforderungen hingewiesen.

Richtung Echtzeit-Strukturelle Überwachung und digitale Zwillinge

Die native Integration der Daten von IoT-Sensoren in die dreidimensionalen Informationsmodelle stellt den grundlegenden evolutionären Schritt zur Schaffung eines Digital Twin Structural Health Monitoring dar. Durch digitale Dashboards oder Management-Dashboards können die strukturellen Elemente des IFC-Modells dynamisch ihre Farbe basierend auf den vor Ort durchgeführten Messungen ändern, was eine sofortige visuelle Rückmeldung über den Zustand des Bauwerks bietet.

Dieser standardisierte Workflow optimiert nicht nur die Verwaltungsprozesse von Autobahnviadukten, sondern skizziert auch eine exzellente Methodik für die Kontrolle und strukturelle Überwachung komplexer oder strategischer Gebäude.

Dank der Transparenz der Daten und der Interoperabilität, die durch OpenBIM gewährleistet wird, verfügen die Betreiber endlich über ein wissenschaftliches Werkzeug, um frühzeitig Anzeichen von Degradation zu erkennen und die Investitionen in die Instandhaltung rational zu planen.

Was Sie mit einer Software zur Überwachung der strukturellen Gesundheit tun können

Um ein IoT-Überwachungssystem für eine Brücke basierend auf einem BIM-Modell mit einer Software zur Überwachung der strukturellen Gesundheit zu erstellen, beginnt man mit der Entwicklung des IFC-Modells der Infrastruktur.

In diesem Modell werden die Sensoren (Beschleunigungsmesser, Neigungsmesser, Temperatursensoren usw.) integriert, die jeweils mit den relevanten IFC-Eigenschaften versehen sind. Jeder Sensor ist den überwachten strukturellen Elementen zugeordnet, was es ermöglicht, die Daten in Echtzeit direkt im Modell zu sammeln und anzuzeigen.

Die Daten können nach Sensortyp oder nach Abschnitt der Brücke, wie der Platten, gefiltert werden, was die Analyse der Informationen erleichtert. Ein Managementsystem ermöglicht die Anzeige aller Infrastrukturen in einer georeferenzierten Umgebung, mit der Möglichkeit, spezifische Ansichten zu erstellen, die Sensoren hervorzuheben und historische sowie Echtzeitdaten zu analysieren. Darüber hinaus können fortgeschrittene BIM-Interaktionen aktiviert werden, um das Management und die Analyse der Daten aus der Überwachung zu optimieren, wodurch die prädiktive Wartung und das strukturelle Management verbessert werden.

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FAQ zur Überwachung der strukturellen Gesundheit

Was ist ein System zur strukturellen Überwachung (Structural Health Monitoring) und welche Elemente umfasst es?

Ein System zur strukturellen Überwachung ist eine Sammlung von Werkzeugen und Verfahren, die entwickelt wurden, um die Bedingungen einer Struktur, wie eines Gebäudes, einer Brücke, eines Damms oder einer anderen Infrastruktur, zu überwachen und zu bewerten. Es umfasst verschiedene grundlegende Elemente, die zusammenarbeiten: die Sensoren (Beschleunigungsmesser, Neigungsmesser, Deformationssensoren, Temperatur, Feuchtigkeit usw.), die verschiedene physikalische Parameter erfassen und aufzeichnen; die Hardware zur Datenerfassung, die die Daten von den Sensoren sammelt und an das Verarbeitungssystem überträgt; die Software zur Datenverarbeitung (SHM-Software), die die Daten empfängt, verarbeitet und nützliche Ergebnisse wie Grafiken, Diagramme und Tabellen erstellt; die Modelle zur Dateninterpretation, also Algorithmen, die verwendet werden, um Trends, Anomalien zu identifizieren und zukünftige Probleme vorherzusagen; und schließlich die Reaktionsprotokolle, also Aktionspläne (Wartung, Evakuierung oder andere Maßnahmen), die implementiert werden, wenn das System ein Problem erkennt.

Wie wird die strukturelle Überwachung im Bauingenieurwesen angewendet?

Im Bauwesen besteht sie darin, die Bedingungen einer Struktur im Laufe der Zeit durch den Einsatz von Sensoren und Messinstrumenten zu beobachten und zu verfolgen, um mögliche Probleme zu identifizieren, bevor sie kritisch werden. Bauingenieure verwenden Techniken und Werkzeuge, um Veränderungen in den strukturellen Bedingungen (Bewegungen, Deformationen, thermische oder hygrometrische Veränderungen) zu erkennen und die Informationen an ein Datenerfassungssystem zu übertragen. Diese Daten werden mit Verarbeitungssoftware analysiert, um festzustellen, ob die Struktur Stress oder Schäden erleidet und ob Maßnahmen erforderlich sind. Darüber hinaus werden Reaktionsprotokolle geplant und durchgeführt, die einen Fahrplan für die zu ergreifenden Maßnahmen bieten, wie weitere Inspektionen, Reparaturen, strukturelle Verstärkungen oder, in schwerwiegenderen Fällen, Evakuierung und Abriss.

Was sind die Besonderheiten der strukturellen Überwachung von Brücken?

Die Überwachung von Brücken beschränkt sich nicht nur auf die Zeit nach dem Bau, sondern beginnt bereits in der Planungsphase mit Berechnungswerkzeugen, um das Verhalten der Struktur vorherzusagen. Nach dem Bau der Brücke dient die kontinuierliche Überwachung dazu, zu überprüfen, ob das tatsächliche Verhalten den Vorhersagen entspricht. Das Hauptziel ist es, die Sicherheit der Infrastruktur zu gewährleisten, indem Anomalien (übermäßige Bewegungen, unerwartete Deformationen, Schäden durch Umweltereignisse oder Verkehrslasten) durch installierte Sensoren (Beschleunigungsmesser, Deformationssensoren, Gyroskope, Thermoelemente usw.) erkannt werden. Die gesammelten Daten werden von spezialisierten Softwareprogrammen analysiert, um Abweichungen von den erwarteten Modellen zu identifizieren, was zeitnahe Reparaturen und ein effektives Management und eine Wartung auf lange Sicht ermöglicht, die auf der Analyse historischer Daten zu Materialalterung und meteorologischen oder Verkehrsbedingungen basieren.

Was sind die Phasen und grundlegenden Komponenten der strukturellen Überwachung von Gebäuden?

Die Überwachung von Gebäuden zur Gewährleistung ihrer Sicherheit und Integrität gliedert sich in verschiedene Phasen und Komponenten: 1) Planung der Überwachung: Definition der Ziele basierend auf der Art und Nutzung des Gebäudes sowie Auswahl der zu messenden Parameter (Bewegungen, Verformungen, Belastungen, Vibrationen usw.); 2) Installation der Sensoren: Positionierung von Beschleunigungsmessern, Dehnungsmessstreifen, Thermoelementen oder Hydrometern an kritischen Punkten; 3) Datensammlung: Übertragung der Daten in Echtzeit oder in festgelegten Intervallen an ein lokales oder Cloud-Datenerfassungssystem; 4) Datenanalyse: Verwendung spezifischer Software, Modelle und Simulationen zur Identifizierung von Abweichungen von den Referenzwerten und zur Meldung von Anomalien; 5) Intervention: Durchführung von Korrektur- oder Wartungsmaßnahmen wie strukturelle Verstärkungen oder Änderungen der Last; 6) Bericht und Kommunikation: Dokumentation und Weitergabe der Ergebnisse an die Interessengruppen (Eigentümer, Behörden, Versicherer).

Wie steht die strukturelle Dauerhaftigkeit mit der Überwachung der Gesundheit von Strukturen in Verbindung?

Die Dauerhaftigkeit bezieht sich auf die Fähigkeit einer Struktur, über die Zeit hinweg zu bestehen und den Umweltbedingungen standzuhalten, und wird von Materialien, Bauverfahren, Nutzung und Wartungspraktiken beeinflusst. Um die Dauerhaftigkeit zu gewährleisten, ist es notwendig, Risiken wie Materialverschlechterung, Überlastung, Vibrationen und Baufehler zu managen. Die Gesundheitsüberwachung (Structural Health Monitoring) hilft sicherzustellen, dass die Struktur diese Dauerhaftigkeit im Laufe der Zeit aufrechterhält. Durch einen integrierten Ansatz, der qualitativ hochwertige Planung und Konstruktion mit effektiver Überwachung und Wartung kombiniert, ist es möglich, die Sicherheit, Funktionalität und Dauerhaftigkeit der Bauwerke zu bewahren.

Wie werden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der strukturellen Gesundheitsüberwachung angewendet?

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ermöglichen die Verarbeitung und Interpretation riesiger Datenmengen von Sensoren, um Muster, Trends zu identifizieren und Probleme mit höchster Präzision vorherzusagen. Sie finden auf verschiedene Weise Anwendung: bei der Erkennung und Diagnose von Anomalien (z.B. Erkennung von Veränderungen in den Vibrationen einer Brücke, die auf einen Schaden hinweisen); bei der Vorhersage der strukturellen Verschlechterung durch prädiktive Modelle, die auf historischen und umweltbezogenen Daten basieren (z.B. Schätzung des Auftretens von Korrosion durch Feuchtigkeit und Temperatur); bei der Optimierung der Wartung (vorausschauende Wartung zur Minimierung von Kosten und Unannehmlichkeiten); und bei der Analyse von Bildern oder Videos, die von Drohnen aufgenommen wurden, wobei Algorithmen Risse oder Verformungen identifizieren, die mit bloßem Auge schwer zu erkennen sind, wodurch die Inspektionen schneller, sicherer und effektiver werden.

Worin besteht die Integration von IoT und Digital Twin in der strukturellen Kontrolle und Überwachung von Gebäuden?

Die Integration von Internet of Things (IoT) und Digital Twin stellt die neue Grenze für den Schutz des menschlichen Lebens und die Resilienz des Bauwerks dar, indem sie das Management des Immobilienbestands von reaktiv zu proaktiv transformiert. Wie im Experiment des ‚Condominio Libertà‘ in Reggio Calabria demonstriert, beginnt der Prozess mit der Scan-to-BIM-Erhebung zur Erstellung eines hochpräzisen as-built strukturellen und architektonischen Modells. Die Digital Twin-Technologie schafft eine bidirektionale Verbindung zwischen dem 3D-Geometriemodell (im IFC-Format) und der IoT-Cloud-Plattform. Innerhalb des digitalen Zwillings ist jeder physische Sensor mit einem eindeutigen Code verknüpft: Die Plattform animiert das 3D-Modell dynamisch, indem sie Farben und Labels in Echtzeit basierend auf den erfassten Belastungen ändert und bedingte Farbregeln anwendet, wenn Sicherheitsgrenzen überschritten werden.

Welche Technologien und Kriterien leiten die Auswahl der Sensoren für das strukturelle Monitoring?

In bestehenden Strukturen wird der Einsatz von drahtlosen Multisensor-Nodes bevorzugt, um die Verlegung von Kabeln zu vermeiden und die Installation durch energieeffiziente Langstreckenprotokolle wie LoRaWAN zu erleichtern. Ein einzelner Node kann gleichzeitig bis zu zehn Parameter analysieren (Temperatur, Neigung, Beschleunigung, Verschiebung und Verformung). Die Auswahl erfordert eine strategische Platzierung, um Redundanzen zu vermeiden, indem die Faktoren untersucht werden, die die seismische Antwort steuern: die Masse (konzentriert in den Decken) und die Steifigkeit (tragende Elemente, Treppenhäuser und Knotenpunkte). Bei der statischen und dynamischen Überwachung ist die Unterscheidung zwischen Verschiebungssensoren (die die Entwicklung physischer Risse überwachen) und Deformationssensoren oder Dehnungsmessstreifen (die die inneren Dehnungen der Materialien messen, um die mechanische Antwort der Struktur unter Last oder während eines Erdbebens zu bewerten) von grundlegender Bedeutung.

Wie erfolgt das Management von Big Data und die Nutzung interaktiver Dashboards für die prädiktive Wartung?

Die enorme Datenmenge, die von den Sensoren generiert wird, wird über Cloud-Plattformen für IoT Structural Health Monitoring verwaltet, die die Logik der ’strukturierten Ansichten‘ einführen, sodass bestimmte Ebenen oder spezifische Zonen des Gebäudes isoliert werden können, ohne die Visualisierung zu überlasten. Das System ermöglicht die Strukturierung interaktiver Dashboards, die die Daten im Laufe der Zeit in Form von Zeitreihen aufzeichnen und historisieren. Die Analyse dieser historischen Daten, kombiniert mit Modellen des maschinellen Lernens und prädiktiven Simulationen, ermöglicht es, latente anomale Muster oder langfristige Verschlechterungstrends zu identifizieren. Dies verwandelt das Monitoring in ein Werkzeug für präventive und prädiktive Wartung, das in der Lage ist, automatische Warnmeldungen zu generieren, die Ingenieuren, Bauherren und Betreibern helfen, Menschen zu schützen und die Resilienz von Wohn- und Infrastrukturvermögen zu steigern.

Was kann man konkret mit einer integrierten Software für strukturelles Gesundheitsmonitoring im BIM tun?

Mit einer Software für strukturelles Gesundheitsmonitoring ist es möglich, ein IoT-Überwachungssystem basierend auf einem BIM-Modell (zum Beispiel einer Brücke) zu erstellen, indem das IFC-Modell der Infrastruktur entwickelt wird. In diesem Modell werden die Sensoren (Beschleunigungsmesser, Neigungsmesser, Temperatursensoren usw.) digital integriert, ausgestattet mit ihren IFC-Eigenschaften und den überwachten strukturellen Elementen zugeordnet, was es ermöglicht, die Daten in Echtzeit direkt im 3D-Modell zu sammeln und anzuzeigen. Die Daten können nach Sensortyp oder struktureller Sektion (wie der Decke) gefiltert werden, was die Analyse erleichtert. Das System ermöglicht es außerdem, alle Infrastrukturen in einer georeferenzierten Umgebung anzuzeigen, spezifische Ansichten zu erstellen, die Sensoren hervorzuheben, historische Daten zu analysieren und fortgeschrittene BIM-Interaktionen zu aktivieren, um die prädiktive Wartung zu optimieren.