REMATCH

Ressourceneffizienter Tunnelbau auf Basis einer Echtzeit-Charakterisierung des Ausbruchmaterials

Motivation

Mit der Bekanntmachung zur „Förderung von deutsch französischen Projekten zum Thema Künstliche Intelligenz“ vom 1. Oktober 2020 wird ein vertiefter Wissenstransfer aus der Wissenschaft in die Wirtschaft sowie eine verbesserte Entwicklung innovativer Technologien in Deutschland und Europa, von der insbesondere KMU profitieren, gefördert. Die Förderbekanntmachung ist eingebettet in die nationale Strategie für Künstliche Intelligenz (KI). Mit der Umsetzung der Bekanntmachung wird insbesondere das Handlungsfeld „Forschung in Deutschland und Europa stärken, um Innovationstreiber zu sein“ der KI-Strategie adressiert. In den letzten Jahren hat das Thema Ressourceneffizienz auch im Bauwesen zunehmend an Bedeutung gewonnen, da Boden und Gestein mehr als 50 % der mineralischen Bauabfälle ausmachen. Tunnelprojekte spielen dabei eine besondere Rolle, da zeitlich und örtlich punktuell große Mengen Ausbruchmaterial anfallen. Aufgrund des hohen Mechanisierungsgrades und der damit verbundenen Vorteile in Bezug auf Bauleistung und Arbeitssicherheit wird fast die Hälfte der Tunnel mit Tunnelbohrmaschinen (TBM) gebaut. Um den Bauprozess zu dokumentieren und zu steuern, werden diese mit diversen Sensorsystemen ausgestattet, die umfangreiche Datensätze liefern. In diesem Bereich haben moderne datengetriebene Verfahren jedoch noch keine breite Anwendung gefunden.

Ziele und Vorgehen

Übergeordnetes Ziel des Projekts REMATCH ist es daher, die Datensätze von TBM mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz zu nutzen, um die großen Mengen an Tunnelausbruchmaterial besser verwerten zu können. Hierfür wird ein integriertes System aus mehreren Einzelmodulen aufgebaut, das eine Entscheidungshilfe bei der Frage gibt, ob Boden für andere Zwecke „verwertbar“ oder „nicht verwertbar“ ist und dann auf einer Deponie beseitigt werden muss. Das zu entwickelnde System wird eine Bild- und videobasierte Echtzeit Charakterisierung von Tunnelausbruchmaterial sowie die intelligente Auswertung von TBM Vortriebsdaten und -Förderdaten zur Ableitung von Bodenparametern im natürlichen und ausgebrochenen Zustand ermöglichen. Ein KI-basiertes Ingenieurmodell wird eine verbesserte Bodenverbereitung und -konditionierung gewährleisten und so den Effizienzgrad der eingesetzten TBM erhöhen.

Innovationen und Perspektiven

Schließlich wird eine KI-basierte Wissensdatenbank genutzt, um das Ausbruchmaterial den Verwertungsklassen „verwertbar“ oder „nicht verwertbar“ zuzuordnen.

Projektinformation

Projektleitung

Studiengesellschaft für Tunnel und Verkehrsanlagen – STUVA e. V.

Mathias-Brüggen-Straße 41

50827 Köln

Volumen

496.117 €

Laufzeit

10/2021 – 09/2024

Projektpartnerinnen und -partner

Studiengesellschaft für Tunnel und Verkehrsanlagen - STUVA e. V.Herrenknecht AGTechnische Hochschule KölnLIRIS – Labor für Bildverarbeitung und InformationssystemeARCADIS ESG France