Hidak ellenőrzése mobiltelefonokkal

Amerikában újfajta megoldást tesztelnek a hidak állapotának nyomonkövetésére.

A híd-üzemeltetők a hidak állapotáról a közeljövőben adatok kaphatnak a rajta közlekedők okos telefonjaik által és ezen információk segítségével nyomonkövethetővé válik a szerkezetek állapota és az azokban bekövetkezett változások.

Thomas Matarazzo, az Egyesült Államok Katonai Akadémiájának (West Point) építő- és gépészmérnöki adjunktusa elmondta, hogy jelenleg az infrastruktúrák menedzselése problémás a szükséges tudásbeli hiányosságok miatt.

Sajnos még nem állnak rendelkezésekre azon feltételek, melyek által könnyebb lenne megérteni és következtetni az aktuális helyzetből a jövőbeni eseményekre. Ezt a gyakoribb ellenőrzésekkel lehetne megoldani.

Matarazzo a Lehigh Egyetem és a Massachusetts Institute of Technology munkatársaival azon dolgozik, hogy a hidak szerkezeti állapotáról szükséges információkat a közlekedők mobiltelefonjaikról szerezzék be és így szükségtelenné válnának a jelenleg elérhető adatgyűjtésre alkalmas csúcstechnológiás érzékelők, amelyek jelenleg drágák ezért pillanatnyilag az ellenőrzések jellemzően vizuális megfigyelésekre korlátozódnak.

A mobiltelefonos adatgyűjtés egy új lehetőség arra, hogy a környezet is bekapcsolódhasson az infrastruktúrák megóvásába.

A szenzorok segítségével történő felügyelet költséghatékony módszerének hiánya arra késztette Matarazzo csapatát, hogy megvizsgálja az okostelefonok bevonását az adatgyűjtés folyamatába.

Mivel a hidak természetesen rezegnek, statikus érzékelőket használnak a rezgések modális frekvenciájának mérésére.

„Egy szerkezet modális frekvenciája közvetlenül kötődik annak fizikai tulajdonságaihoz, például a tömegéhez, az anyagaihoz, a geometriájához stb.” – magyarázza Matarazzo.

Azt mondja, hogy idővel a modális frekvenciák változásai a bekövetkező károk előjelzéseként működhetnek. Matarazzo elmagyarázza, hogy ahhoz, hogy bármilyen változást a károsodásnak tulajdoníthassunk, olyan paramétereket kell figyelni, mint a hídrezgés és a környezeti változók, hogy létrehozhassák a modális frekvencia alapját képező adatbázisát.

A folyamatban lévő, 2016-ban indult Good Vibrations tanulmány célja annak bemutatása, hogy a mobil szenzorok megbízható forrásai lehetnek a modális frekvenciaadatoknak. Összehasonlítja a hídon áthaladó járművekben lévő mobiltelefonokról rögzített adatokat a statikus érzékelők által generált adatokkal.

Mobil érzékelők

„A mobil szenzor minden olyan érzékelő, ami nincs rögzítve, és több helyet is képes letapogatni egy hídon” – magyarázza Matarazzo. Elmondta továbbá, hogy a 2000-es évek elejére nyúlik vissza az ötlet, hogy mobil szenzorokat használjanak a hidak szerkezeti integritására vonatkozó adatok gyűjtésére.

A kutatócsoport úgy döntött, hogy megvizsgálja a mobiltelefonok használatát ehhez az alkalmazáshoz. Egy olyan alkalmazás mellett döntöttek, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy hozzáférjenek az érzékelő méréseihez mobiltelefonjukon. A vizsgálathoz szükséges adatok a telefon gyorsulásmérőjéből, globális helymeghatározó rendszeréből és a tájékozódást segítő giroszkópból származnak.

Tekintettel arra, hogy különböző típusú mobiltelefonokat használtak – amelyeket nem tudományos adatok gyűjtésére terveztek –, és külső tényezők, így a jármű sebessége és a felfüggesztési rendszerek is befolyásolhatják az adatokat, aggregációs módszert választottak az elemzéshez.

Matarazzo elmondása szerint az összes adathalmazban összehasonlítják az eredményeket, és megpróbálják kiszűrni, hogy melyek azok a gyakoriságok, amelyek a legtöbbször szerepelnek az adathalmazban”

Adatgyűjtés

A kutatás kezdetben a 2,7 km hosszú kaliforniai Golden Gate hídra összpontosított. 2017 júniusában 102 alkalommal gyűjtöttek adatokat a hídon áthaladó kutatók, az Uber taxisok pedig 72 utazásról. Az eredményeket összehasonlították egy másik akadémiai vizsgálat eredményeivel, amelynek során 240 érzékelőt helyeztek el a függőhídon három hónapig.

Az eredmény az volt, hogy a két forrásból származó adatok konvergáltak. A számok azt mutatták, hogy az okostelefonok és az érzékelőhálózat becslései közötti hiba a hét azonosított frekvencia esetében 3,3%-on belül volt. Négy esetben nem volt eltérés a két becslés között.

A kutatásba egy másik híd is bekerült, mely egy 28 méter hosszú vasbeton szerkezet volt az olaszországi Ciampino városában. Az Anas vagyonkezelő felügyeli, amely 2019-ben gyűjtött adatokat a kutatócsoport által megadott irányelvek szerint.

280 megtett járműútból keletkezett adatokat rögzítették és hasonlították össze a hídon hét hónapig elhelyezett hat érzékelővel által regisztrált adatokkal.

2,3%-os eltérés mutatkozott a módszerek között bizonyos modális frekvenciák esetében mind a 280 utazás során, és 5,5%-os eltérés egy kisebb mintán. Matarazzo szerint ez bebizonyította, hogy „több adat javította a pontosságot”.

Előnyök

A tanulmány készítői kis mértékű eltérést tapasztaltak így arra következtettek, hogy valóban meg tudják becsülni ezeket a frekvenciákat olyan pontossággal, amely összehasonlítható a tudomány legkorszerűbb technológiájával.

Ennek a módszernek a legnagyobb előnye a kutatócsoport által említett statikus érzékelőkkel szemben a lényegesen alacsonyabb költség.

A kutatás vezető a módszer méretezhetőségére utalva rámutatott arra, hogy mekkora adatmennyiséget lehetne gyűjteni, ha a Golden Gate Bridge hídon áthaladó 100 000 ember mindössze 1%-a használná okostelefonját ehhez az alkalmazáshoz és hozzátette, hogy az olyan ösztönzők, mint az útdíjkedvezmények, növelhetnék a részvételt.

Következő lépésként a csapat több szempontból is szeretné bővíteni a tanulmányt. Az egyik módja az, hogy továbbfejlesztik az általuk kinyerhető információkat. Ahelyett, hogy csak a frekvenciákat néznék, más típusú dinamikus tulajdonságokat (például módus alakzatokat, módusalak görbületeket stb.) is rögzítenének. Egyéb módok közé tartozik az új fejlett módszerek kidolgozása, amelyek magukban foglalhatják a mesterséges intelligenciát és az adatok gyűjtését több hídról.

Az érzékelőrendszerek nem helyettesíthetik a szemrevételezést, de segítségükkel fokozhatják az állapotfelmérést azáltal, hogy javítják az állapotinformációk megszerzésének sebességét.