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Nutzung von Injektions- und Monitoring-While-Drilling-Daten mit künstlicher Intelligenz zur adaptiven Optimierung von Injektionsmaßnahmen im Tunnelbau (Forschungsprojekt AVANT)

  • eguana GmbH
  • Studiengesellschaft für Tunnel und Verkehrsanlagen e. V.
  • STRABAG AG, Wien
  • geoteam Ingenieurgesellschaft, Dortmund, Deutschland

Research output: Contribution to journalArticleResearch

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Abstract

Beim Tunnelvortrieb wird das Gebirge vor dem Tunnel oft zu Erkundungszwecken oder für vorausauseilende Sicherungsmaßnahmen angebohrt, z. B. zur Injektion von Zementsuspension oder zur Entwässerung. Mittlerweile haben in die Bohr- und Injektionstechnik beim Spezialtiefbau und Tunnelbau digitale Datenaufzeichnungssysteme verbreitet Einzug gehalten. Im Zuge des Projektes AVANT wurden nun Methoden untersucht und entwickelt, um diese Daten bereits Untertage auszuwerten und in den weiteren Bauablauf einfließen zu lassen, anstatt diese bloß für Dokumentationszwecke zu archivieren. Mit dem Ziel modifizierte Ingenieurmodelle für Gebirge und Injektionen abzuleiten sowie für den Aufbau einer injektionsspezifischen Wissensdatenbank wurde untersucht, inwieweit hierfür Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zweckmäßig zum Einsatz kommen können. Ein Konsortium bestehend aus den deutschen Partnern STUVAe. V., geoteam Ingenieur GmbH und den österreichischen Partnern eguana GmbH, Montanuniverstät Leoben und Züblin Spezialtiefbau Ges.m.b.H. hat kürzlich das Projekt „AVANT – Adaptive Planung von Injektionsmaßnahmen im Tunnelbau mittels Künstlicher Intelligenz“ abgeschlossen, das einige neue interessante Ergebnisse hervorgebracht hat. Der vorliegende Beitrag zeigt auf, wie Bohr- und Injektionsdatensätze unter Anwendung von KI-Methoden zu verwendet werden können, das Gebirge vor der Ortsbrust bzw. den Injektionsmittelbedarf zu prognostizieren, um damit die Baulogistik zu optimieren. Schlussendlich wird ein Vorschlag unterbreitet, wie derartig innovative Ansätze bauvertraglich berücksichtigt werden können.
Original languageGerman
Pages (from-to)572-579
Number of pages8
JournalBerg- und hüttenmännische Monatshefte : BHM
Volume168.2023
Issue number12
DOIs
Publication statusPublished - 6 Dec 2023

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