10/06/2013 - Neue Systeme zur Vorhersage des Bodenverhaltens in unterirdischen Werken

Menéame

Bei der Errichtung eines Tunnels oder eines anderen unterirdischen Bauwerks ist es notwendig, die Landmerkmale. Dies erleichtert einerseits den Einsatz der für jede Bodenart am besten geeigneten Arbeitsmethoden und -werkzeuge und andererseits die Vorhersage ihres Verhaltens und damit die Wahl der optimalen Unterstützungslösungen.

Mit dem Ziel, die derzeit verfügbaren Techniken zur Interpretation des Bodenverhaltens an der Tunnelgrabensfront zu verbessern, arbeiten die Unternehmen Vias y Constructions SL und U-Bahnwerke SL zusammen mit den Technologiezentren Cartif de Valladolid und AIDO (Technologieinstitut für Optik, Farbe und Bild) in Valencia am nationalen Projekt Prefex zusammen.

Die 33 Monate dauernde Initiative ist Teil des Unterprogramms "Innerstaatliches Programm" des Ministeriums für Wirtschaft und Wettbewerbsfähigkeit und verfügt über einen Haushalt von 1,18 Mio. EUR. Wie DiCYT, die Forscherin von Catif Marta Galende, erklärt, entsteht das Projekt aus der Notwendigkeit dieser Unternehmen, die Ausgrabungsfront vorherzusagen, eine Arbeit, die sich derzeit hauptsächlich auf die Entnahme von Feldproben, die Datenerhebung und ihre Interpretation durch einen Geologen stützt.

"Wenn der Jumbo oder das gleiche die Bohrmaschine nimmt, zeigt, was vor ihm liegt, analysiert der Geologe sie und entscheidet, welche Parameter er in die Maschine einführen muss, um die Ausgrabung fortzusetzen. Es besteht die Notwendigkeit, diese Vorhersagetechniken zu verbessern, und deshalb werden wir in diesem Projekt Computer-Geheimdienst anwenden, indem wir Computermodelle entwickeln, die Geologen helfen, vorherzusagen, was sie an der Ausgrabungsfront haben," so die Forscherin.

Computerische Intelligenz ist eine Reihe von Techniken (einschließlich Datenbergbau, diffuse Logik oder neuronale Netzwerke), die die Verarbeitung großer Datenmengen und die Gewinnung von Informationen und Wissen von Daten ermöglichen, um sie später bei der Entscheidungsfindung und bei der Lösung komplexer Probleme zu nutzen. So verbindet dieser Zweig der künstlichen Intelligenz Elemente des Lernens, der Anpassung, der Evolution und der Behandlung von Ungenauigkeiten (die sich auf menschliches Denken beschränken), um "intelligente" Software zu schaffen.

"In Cartif arbeiten wir seit 10 Jahren an dieser Forschungslinie, die darin besteht, eine große Menge an Daten zu erhalten und das darin verborgene Wissen zu extrahieren, um Schlüsse zu ziehen und beim Entscheidungsprozess zu helfen. Im Falle des Projekts Prefex wollen wir ein System zur Unterstützung der Entscheidungsfindung durch den Geologen schaffen," fügt Galende hinzu.

Auf diese Weise wird das System die vom Jumbo gesammelten Daten analysieren und dem Geologen eine Reihe optimaler Lösungen in Abhängigkeit von den Aushubzielen zeigen. Zurzeit stützen sich die Geologen auf das Rock Mass Rating-System oder RMR-System, um diese Schätzungen vorzunehmen, und dieses neue System wird die Messung präzisieren.

Optisches System

Darüber hinaus entwickelt und testet das AIDO Technologieinstitut, um möglichst genaue Daten über das ausgegrabene Gelände und die Merkmale, die unmittelbar danach vorhanden sind, zu erhalten, einen optischen Sensor, der in die Arme der Bohrmaschine integriert wird.

Um diese neuen Systeme zu testen und zu validieren, planen die Forscher, 2015 am Ende des Projekts Pilotversuche durchzuführen. Der Test wird an einem wirklichen unterirdischen Werk durchgeführt, und die Endergebnisse werden im Besitz der beteiligten Unternehmen sein, die ihre Arbeit an solchen Werken optimieren können.

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Bild: DICYT

Cristina G. Pedraz/DICYT

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