mit Experten Dr. Yves Reuland von Irmos Technologies
Zusammenfassung
Structural Health Monitoring (SHM) und labortechnische Untersuchungen zur Zustandsüberwachung von Bauwerken. Höre welche Technologien bei SHM eingesetzt werden und wie Daten aus den Sensoren verwendet werden, um globale Einschätzungen des Bauwerkszustands zu erhalten. Dabei betonen Yves und Johannes die Bedeutung probabilistischer Ansätze und die Herausforderungen, diese in der Praxis umzusetzen. Sie zeigen auf wie SHM zu einer nachhaltigeren Bauindustrie beitragen kann.
Sensor Technologien
Kontinuierliche Sensor Technologien:
- Structural Health Monitoring (global)
- Faseroptische Sensoren:Messen Dehnung über lange Distanzen.
- Dehnungsmessstreifen: Messen lokale Dehnungen.
- Beschleunigungssensoren: Messen Vibrationen und dynamisches Verhalten von Strukturen.
- Kontinuierliche Betonsensoren (lokal): Messen Parameter wie Temperatur und Feuchtigkeit in Betonstrukturen und liefern kontinuierliche Daten zur Betonhärtung und -gesundheit.
Labor- und Vor-Ort-Prüfmethoden:
- Zerstörungsfreie Prüfung (NDT):
- Georadar: Zur Erkennung von unterirdischen Anomalien und Hohlräumen.
- Potentialfeldmessung: Bewertet das Korrosionspotenzial in Stahlbetonstrukturen.
- Ultraschall: Erkennt innere Fehler und bewertet Materialeigenschaften.
- Zerstörende Prüfung: Umfasst die Entnahme und Analyse von Materialproben, um Eigenschaften und potenzielle Schwachstellen zu verstehen.
Anwendung und Datennutzung im SHM
Globale Bewertungen:
- SHM-Systeme bieten kontinuierliche Überwachung und liefern eine globale Einschätzung der Strukturgesundheit.
- Daten aus den Sensoren helfen zu verstehen, ob sich die Struktur wie erwartet verhält oder Anzeichen von Verschlechterung zeigt. Dies kann speziell nach katastrophalen Ereignissen (Schiffsunglück, Murgänge, Erbeben etc.) hilfreich sein.
Probabilistische Ansätze:
- Yves und Johannes betonen die Verwendung probabilistischer Methoden zur Vorhersage des Verhaltens und der Lebensdauer von Strukturen.
- Durch SHM können Gebäudeparameter genauer ermittelt werden und Umbauten günstiger berechnet und umgesetzt werden.
- Probabilistische Ansätze helfen Wartungen effektiver zu planen.
Herausforderungen bei der Umsetzung von SHM
Praktische Herausforderungen:
- Schwierigkeiten bei der Integration probabilistischer Ansätze in praktischen Anwendungen.
- Notwendigkeit der periodischen Neukalibrierung und Validierung von SHM-Systemen.
- Für lokale Sensoren: Herausforderungen bei der Platzierung von Sensoren und der Dateninterpretation, insbesondere in heterogenen Materialien wie Beton.
Ökonomische und logistische Überlegungen:
- Kosten für die Installation und Wartung von SHM-Systemen.
- Interpretation der Daten und Massnahmenplanung auf Bauwerks- und Portfolioebene
- Auswirkungen von SHM auf den Verkehr und die Nutzung der Infrastruktur während der Installation und Überwachung.
Beitrag von SHM zu nachhaltigem Bauen
Nachhaltigkeitsaspekte:
- SHM hilft bei der frühzeitigen Erkennung von Strukturproblemen, verhindert katastrophale Ausfälle und verlängert die Lebensdauer von Strukturen.
- Effiziente Wartungsplanung basierend auf SHM-Daten reduziert Ressourcenverbrauch und Abfall.
- Genauere Ermittlung bestehender Bauwerkseigenschaften schützt vor Überdimensionierung oder unnötiger Bauwerksverstärkung.
Zukünftige Entwicklungen:
- Laufende Forschung und Projekte wie NTEC zielen darauf ab, SHM-Technologien und deren Anwendung zu optimieren.
- Entwicklung umfassender Richtlinien für die Nutzung verschiedener SHM-Methoden basierend auf spezifischen Struktur- und Materialbedingungen.
Fazit
- SHM ist ein wichtiges Werkzeug im modernen Bau- und Infrastrukturmanagement.
- Durch den Einsatz fortschrittlicher Sensortechnologien und probabilistischer Methoden liefert SHM wichtige Einblicke in die Strukturgesundheit und trägt zu sichereren und nachhaltigeren Baupraktiken bei.
Literatur
- Irmos Technologies: https://www.irmos-tech.com/
- Einleitende Lektüre (kostenpflichtig): https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781118443118
- Modellbasierte Ansätze mit Messdaten im Allgemeinen (kostenfrei): https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fbuil.2022.1045134/full
- Datenbasierte Schadenserkennung: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/cepa.2001