Adaptive Planung von Injektionsmaßnahmen im Tunnelbau mittels Künstlicher Intelligenz
Im Zuge von Tunnelvortrieben können vorauseilende Sicherungsmaßnahmen erforderlich sein, um den Baugrund abzudichten oder zu verfestigen. Da diese Maßnahmen die Vortriebsleistung mitunter drastisch reduzieren, kommt ihrer effizienten Auslegung große Bedeutung zu. Häufig werden hierzu Injektionen gewählt, die mit vergleichsweise einfacher Gerätetechnik flexibel hergestellt werden können. Einhergehend mit dieser Flexibilität muss in der Ausführung eine laufende Anpassung der Parameter möglich sein. Dies kann regelmäßige Adaptierungen bedeuten – sowohl von Bohrraster und -länge als auch von Injektionsparametern, Injektionsmaterialien oder Abbruchkriterien.
Unmittelbare Nutzung von Bohr- und Injektionsdaten für den Bauprozess
Mittlerweile haben digitale Datenaufzeichnungssysteme vermehrt Einzug in die Bohr- und Injektionstechnik gehalten. Diese dienten bislang beinahe ausschließlich der Dokumentation im Zusammenhang mit dem Qualitätsmanagement. Im Zuge des Projektes AVANT ist vorgesehen, all diese Daten zu nutzen, um Tunnelvortriebe und zugehörige Injektionsmaßnahmen noch effizienter und damit wirtschaftlicher ausführen zu können. Kernidee ist es, Bohr- und Injektionsdaten bereits Untertage unmittelbar weiterzuverarbeiten und in den weiteren Bauablauf einfließen zu lassen, anstatt diese bloß für Dokumentationszwecke zu archivieren. Konkret gilt es, die Einzelschritte zu einem dynamischen Real-Time-Prozess auszubauen. Auf mehreren Ebenen sollen dazu Methoden der Künstlichen Intelligenz zum Einsatz kommen:
Die Möglichkeit dieser Form der Datennutzung mit Einsatz von Künstlicher Intelligenz wird aktuell im Zuge des Forschungsprojekts AVANT untersucht. Beteiligt sind insgesamt fünf Unternehmen und Forschungseinrichtungen aus Deutschland und Österreich:
Das Projekt wird von 2020 bis 2022 vom deutschen Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) und auf österreichischer Seite von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) finanziell gefördert.
