SensIT – Sensorstyrd molnbaserad förvaltningsstrategi av infrastruktur
Forskningsprojekt , 2018 – 2020

Samhällsbyggnadssektorn står inför stora utmaningar. Vår infrastruktur åldras snabbt samtidigt som vi vill öka tillgängligheten för varor och persontransporter. Vid ny- eller ombyggnad ställer vi allt högre krav på en förlängd livslängd. Förväntade klimatförändringar kommer att påfresta vår infrastruktur ytterligare. Dessa utmaningar tvingar fram innovativa lösningar som möjliggör prognostisering av framtida tillståndsförändringar med avseende på bärighet, beständighet och säkerhet.

Framtidens innovativa lösningar är prediktiva. Genom mätningar på anläggningen eller dess komponeter kommer vi att kunna göra tillförlitliga bedömningar av tillståndet hos befintliga och nya byggnadsverk med avseende på tidsberoende förändringar i nya och befintliga konstruktioner, samt kvalitetsbrister i nya byggnadsverk. Till skillnad från dagens okulära besiktningar som ofta är för sena för att undvika stora trafikstörningar kommer morgondagens tillståndsbedömningssystem förutspå med hög precision när i tid och till vilken omfattning en åtgärd är nödvändig.

Framtidens system kommer att byggas utifrån en uppkopplad infrastruktur. Genom uppkoppling kommer vi att övervaka och systematiskt värdera kontinuerligt effekterna av deformation, läckage, sprickutveckling, korrosion, kalkurlakning etc. Inte bara som enskilda observationer utan med en helhetsbild via Machine Learning. Genom att kombinera och korrelera information kommer vi att skapa en förståelse som vi inte haft tillgång till med konventionella metoder. Idag är vi bara i början på en ny era och genom försiktiga men systematiska och vetenskapliga steg kommer vi att skapa ett robust och tillförlitlig framtida transportsystem.

I detta projekt vill vi visa att vi kan skapa en bättre förståelse genom en uppkopplad infrastruktur. Forskningsprojektet är ett seniorforskarprojekt och forskargruppen har knutit till sig industriell spetskompetens från byggindustrin, informationsindustrin och sensorindustrin. Med hjälp av en labbserie kommer vi att påvisa att data mätt direkt på produkten kan omsättas och förädlas genom statistisk analys och avancerade beräkningar. Fallstudien består av balkar med sensorer som ligger i absoluta forskningsfronten. Balkarna utsätts för en aggressiv miljö och belastning över tid i en välplanerad elastningsserie. Sensorerna skickar kontinuerligt mätdata till en molntjänst. Molntjänsten utför beräkningar och beräkningsresultatet visualiseras på en bygginformationsmodell.

Deltagare

Rasmus Rempling (kontakt)

Senior forskare vid Chalmers, Arkitektur och samhällsbyggnadsteknik, Konstruktionsteknik

Ignasi Fernandez

Universitetslektor vid Chalmers, Arkitektur och samhällsbyggnadsteknik, Konstruktionsteknik

Carlos Gil Berrocal

Postdoktor vid Chalmers, Arkitektur och samhällsbyggnadsteknik, Konstruktionsteknik

Anders Logg

Professor vid Chalmers, Matematiska vetenskaper, Tillämpad matematik och statistik

Samarbetspartners

SHUTE Sensing Solutions

Lyngby, Denmark

Finansiering

Trafikverket

Finansierar Chalmers deltagande under 2018–2020

NCC

Finansierar Chalmers deltagande under 2018–2020

Microsoft Research

Finansierar Chalmers deltagande under 2018–2020

Thomas Concrete Group

Finansierar Chalmers deltagande under 2018–2020

WSP Sverige

Finansierar Chalmers deltagande under 2018–2020

Relaterade styrkeområden och infrastruktur

Hållbar utveckling

Drivkrafter

Building Futures (2010-2018)

Styrkeområden

Innovation och entreprenörskap

Drivkrafter

Publikationer

Mer information

Projektets webbplats

www.thesensitproject.com

Projektet på Chalmers webb

https://www.chalmers.se/sv/projekt/Sidor/S...

Senast uppdaterat

2019-02-04