Monitoraggio & Diagnostica Strutturale
Monitoraggio continuo in tempo reale del comportamento strutturale di opere civili e infrastrutture, attraverso un sistema collaudato dall’esperienza e metodi brevettati che combinano conoscenze nel campo dell’ingegneria strutturale, cloud computing, sensori di ultima generazione e analisi avanzata dei dati.
Analisi
Possibilità di attrezzaggio Plus e/o Light. Modellazione FEM preliminare, analisi degli scenari di danno, scelta dei Performance Indicators, della tipologia di sensori e dei punti di misura, progetto dell’impianto di monitoraggio.
monitoraggio
Approcci basati su model driven e/o data driven. Controllo in continuo on-site e
on-cloud dei dati derivanti dall’impianto di monitoraggio. Analisi
ingegneristico-strutturale per la definizione dei livelli di soglia che attivano l’allertamento automatico.
on-cloud dei dati derivanti dall’impianto di monitoraggio. Analisi
ingegneristico-strutturale per la definizione dei livelli di soglia che attivano l’allertamento automatico.
diagnosi
Individuazione, interpretazione e diagnostica strutturale delle anomalie riscontrate nei dati.
Diagnostica strutturale
Il nostro metodo
step uno
Studio della documentazione disponibile, integrazione di campagne diagnostiche e di caratterizzazione meccanica
1
step due
Modellazione FEM preliminare, individuazione degli scenari di danno, definizione dei Performance Indicators, della tipologia di sensori e dei punti di misura
2
step tre
Progettazione, assistenza in fase di produzione ed installazione del sistema di monitoraggio
3
step quattro
Prove di carico statiche e dinamiche in condizioni controllate,studiate ad hoc, e aggiornamento del modello numerico per la finalizzazione degli scenari di danno
4
step cinque
Definizione di livelli di soglia per la sicurezza a gravità crescente
5
step sei
Analisi dei dati e sviluppo di modelli predittivi
6
step sette
Rilevamento in continuo delle anomalie, archiviazione dei dati nel cloud e big data analisi
7
step otto
Visualizzazione dei risultati su Dashboard dedicata e reportistica periodica di dettaglio
8
Monitoraggio Strutturale
Dense sensing
Monitoraggio con approccio Model Driven e Data Driven realizzato mediante una rete capillare di sensori installati sulla struttura in modo permanente, che garantiscono robustezza, affidabilità e continuità di controllo. Intelligenza computazionale distribuita ad ogni livello del sistema di monitoraggio.
Sensor-node level
- Capacità computazionale a livello del sensore
- Rate di campionamento variabile ed impostabile da remoto
- Calcolo di parametri sintetici
- Differenti tipologie di sensori contenuti nel singolo punto di misura
- Sensori attivabili e configurabili da remoto
Gateway level
- Acquisizione intelligente dei segnali
- Trasferimento dati in continuo secondo periodicità prestabilita a seconda del sensore
- Trasferimento al cloud delle sole informazioni significative e non ridondanti
- Trasferimento in streaming (tutti i dati) in caso di eventi anomali
- Pre-analisi in real-time e confronto in continuo con le condizioni di soglia
- Autorecovery in caso di anomalie di funzionamento
Cloud level
- Archiviazione dei dati e metadati
- Analisi di breve e lungo termine sui dati
- Run di algoritmi strutturali implementati ad hoc
- Confronto periodico con le condizioni di soglia
- Diagnostica strutturale e supporto proattivo alla maintenance
- Robustezza nei confronti dei falsi allarmi
Una rete fatta di sensori, sistemi intelligenti di diagnostica, strutture e professionisti.
I nostri dati &
Punti di forza
Let's talk about numbers...
+25km monitorati
+8gestori autostradali
+8competenze ingegneristiche
+70opere monitorate
3sedi
6poli universitari coinvolti
+30TB dati
5brevetti
+6anni di esperienza nel monitoraggio
+40anni di esperienza nell'ingegneria strutturale
+30impiegati
+3Ksmart sensors su tunnel
+11ksmart sensors su viadotti
+500campate
Alcuni dei nostri clienti in tutta italia
portfolio
Case history
Passerella pedonale in carpenteria metallica con arco strallato
Il sistema di monitoraggio è stato progettato ad hoc in numero e posizionamento per cogliere al meglio la complessa risposta dinamica dell’opera. Attraverso la modellazione FEM degli scenari di danno, sono state calcolate opportune soglie dinamiche, per il controllo in continuo dello stato degli stralli e dell’evoluzione nel tempo della risposta dell’impalcato della passerella.
Tunnel autostradale con sezione non armata gettata in opera
Il monitoraggio consta di 28 sezioni trasversali di misura volte al controllo dell’evoluzione tenso-deformativa del rivestimento della galleria nel tempo. Il sistema di monitoraggio, costituito da inclinometri MEMS integrati da sensori di tensione-deformazione post- installati all’interno del rivestimento, consente il controllo della risposta sia locale che globale dell’opera. La diagnostica è completata da modellazione FEM non lineare e da un servizio di allertamento in tempo reale di eventuali criticità strutturali.
Viadotto autostradale a cassone misto acciaio-calcestruzzo con cavi esterni post-tesi
Il monitoraggio è finalizzato all’analisi del comportamento dei cavi di post-tensione durante l’esercizio del ponte, attraverso analisi nel dominio del tempo e delle frequenze. Il controllo in tempo reale è uno strumento chiave per fornire informazioni utili per l’individuazione di possibili effetti indotti da processi di deterioramento o fatica in atto. L’analisi permette un confronto tra i parametri modali attesi e le frequenze proprie misurate nelle condizioni di inizio monitoraggio con conseguente definizione dei corrispondenti livelli di soglia di attenzione ed allarme impostate per l’allertamento automatico del gestore.
Tunnel autostradale realizzato con conci prefabbricati
Il monitoraggio strutturale e la diagnostica delle due canne della galleria sono supportati da una complessa modellazione FEM non lineare con cui, per ciascuna sezione di monitoraggio, viene valutata la deformata e l’evoluzione della sua ovalizzazione rispetto all’evoluzione del fenomeno franoso in atto. Nelle sezioni del cavo in cui la caratterizzazione meccanica e le condizioni stratigrafiche al contorno sono del tutto similari, attraverso un approccio Data-Driven vengono estesi i Performance Indicators e controllati i parametri di risposta strutturale più significativi a tutte le sezioni di misura.
