Structural Health Monitoring (monitoraggio strutturale): tutto quello che c’è da sapere

Il monitoraggio strutturale, o Structural Health Monitoring (SHM), è un processo che implica una serie di tecniche progettate per valutare le condizioni di diversi tipi di strutture. Scopri di più

Il monitoraggio strutturale (Structural Health Monitoring) è indispensabile per prevenire eventuali problematiche che possono minare la sicurezza pubblica. Vediamo di cosa si tratta e come queste attività si stanno sviluppando grazie all’applicazione di nuove tecnologie e sistemi digitali innovativi per il monitoraggio e la manutenzione delle strutture.

Per agevolare il tuo lavoro, è necessario uno structural health monitoring software così puoi raccogliere tutte le informazioni necessarie a garantire integrità e sicurezza per edifici, ponti, strade e tutte gli altri tipi di infrastrutture.

Elementi di un sistema di monitoraggio strutturale (Structural Health Monitoring)

Un sistema di monitoraggio strutturale è un insieme di strumenti e procedure progettati per monitorare e valutare le condizioni di una struttura, come un edificio, un ponte, una diga o un’altra infrastruttura. Comprende sensori, hardware di acquisizione dati, BIM IoT Platform per l’analisi e l’interpretazione dei dati e strategie per prendere decisioni basate sui dati acquisiti.

Si tratta di sistemi fondamentali per garantire la sicurezza, identificare eventuali problemi strutturali e pianificare le attività di manutenzione:

sensori: i sensori sono gli elementi più fondamentali di un sistema di monitoraggio strutturale. Possono includere accelerometri, inclinometri, sensori di deformazione, sensori di temperatura, sensori di umidità e molti altri. Questi sensori rilevano e registrano vari parametri fisici che possono indicare cambiamenti nella condizione della struttura;
hardware di acquisizione dei dati: questo componente raccoglie i dati dai sensori e li trasmette al sistema di elaborazione dei dati. Questo può includere moduli di acquisizione dati, sistemi di trasmissione dati e altri dispositivi;
software di elaborazione dei dati (SHM – Structural Health Monitoring software): questo è il cuore del sistema di monitoraggio strutturale. Questo software riceve i dati dall’hardware di acquisizione dei dati, li elabora e produce risultati utili. Questi risultati possono includere grafici, diagrammi, tabelle e altri visualizzazioni che rendono i dati facilmente comprensibili;
modelli di interpretazione dei dati: questi sono algoritmi o procedure utilizzati per interpretare i dati raccolti. Questi modelli possono aiutare a identificare tendenze, rilevare anomalie e prevedere possibili problemi futuri;
protocolli di risposta: questi sono piani d’azione che vengono implementati quando il sistema di monitoraggio strutturale rileva un problema. Questi possono includere procedure di manutenzione, evacuazione, o altri interventi.

In conclusione, un sistema di monitoraggio strutturale è un insieme complesso di componenti che lavorano insieme per monitorare e mantenere l’integrità di una struttura. Il successo di questi sistemi dipende dalla qualità dei sensori, dall’efficacia dell’hardware e del software di acquisizione e di elaborazione dei dati e dalla capacità di interpretare e rispondere adeguatamente ai dati raccolti.

Il monitoraggio strutturale nell’ingegneria civile

Lo Structural Health Monitoring in campo civile consiste nell’osservazione e nel tracciamento delle condizioni di una struttura nel tempo, tramite l’uso di sensori e strumenti di misura, con l’obiettivo di identificare possibili problemi prima che diventino critici. Queste attività rientrano nelle più ampie pratiche di monitoraggio delle infrastrutture utilizzate per garantire sicurezza, manutenzione preventiva e gestione degli asset

Gli ingegneri civili utilizzano una serie di tecniche e strumenti per monitorare le strutture. Questi includono, ma non sono limitati a, sensori di deformazione, accelerometri, sensori di umidità, sensori di temperatura, sensori di spostamento, ecc. Tali strumenti rilevano variazioni nelle condizioni strutturali (movimenti, deformazioni, cambiamenti di temperatura o umidità) e trasmettono le informazioni a un sistema di acquisizione dati.

I dati raccolti vengono, quindi, analizzati utilizzando software di elaborazione dei dati. Questi programmi sono in grado di interpretare grandi quantità di dati e di identificare modelli e tendenze. Grazie all’analisi effettuata, gli ingegneri possono determinare se la struttura sta subendo stress o danni, e se è necessario intervenire.

Un altro aspetto critico del monitoraggio strutturale nell’ingegneria civile è la pianificazione e l’implementazione di protocolli di risposta. Quando il sistema di monitoraggio rileva un problema, questi protocolli forniscono una roadmap per le azioni da intraprendere, che possono includere ulteriori ispezioni, riparazioni, rinforzi strutturali o, nei casi più gravi, evacuazione e demolizione.

Quindi, grazie all’uso di tecnologie avanzate e alla capacità di analizzare e interpretare grandi quantità di dati, gli ingegneri civili possono prevenire problemi strutturali, minimizzare i costi di manutenzione e garantire la sicurezza delle persone e delle proprietà.

Monitoraggio strutturale dei ponti

Questo sistema non si limita al solo periodo post-costruzione, ma inizia sin dalla fase di progettazione. Durante questa fase, gli ingegneri utilizzano una serie di strumenti di calcolo per predire il comportamento della struttura sotto diversi carichi e condizioni ambientali. Questi modelli, tuttavia, si basano su una serie di presupposti che potrebbero non corrispondere esattamente alla realtà. Pertanto, una volta costruito il ponte, è necessario un monitoraggio costante per verificare se il comportamento reale della struttura corrisponde alle previsioni.

L’obiettivo principale del monitoraggio strutturale dei ponti è di garantire la sicurezza dell’infrastruttura e di coloro che la utilizzano. Per fare ciò, gli ingegneri devono rilevare qualsiasi anomalia nel comportamento della struttura, come un eccessivo movimento, deformazioni inaspettate, o danni causati da eventi ambientali o da carichi di traffico. Questo viene fatto attraverso l’uso di una serie di sensori installati sul ponte (accelerometri, sensori di deformazione, giroscopi, termocoppie, ecc.).

I dati raccolti dai sensori vengono poi analizzati utilizzando software specializzati, che permettono di identificare e interpretare qualsiasi variazione rispetto ai modelli di comportamento attesi. Se i dati indicano un potenziale problema, gli ingegneri possono intervenire tempestivamente per effettuare riparazioni o rinforzi strutturali, evitando così incidenti o danni più gravi.

Inoltre, il monitoraggio strutturale dei ponti contribuisce anche alla loro manutenzione e gestione nel lungo termine. Analizzando i dati storici, gli ingegneri possono comprendere meglio come la struttura risponde nel tempo a diversi fattori, come il carico di traffico, le condizioni meteorologiche, l’invecchiamento dei materiali, ecc. Questo permette di pianificare la manutenzione in modo più efficace e di prevenire problemi prima che si verifichino.

Infine, solo attraverso un monitoraggio accurato e continuo è possibile garantire la sicurezza e l’efficienza dei ponti, salvaguardando la vita delle persone e contribuendo alla sostenibilità delle nostre infrastrutture.

Monitoraggio strutturale degli edifici

Similmente ai ponti, gli edifici richiedono un monitoraggio costante per garantire la loro sicurezza e integrità e può rivelare segni di degrado, danni da eventi come terremoti o inondazioni, o semplicemente l’usura naturale del tempo.

Per fornire una valutazione accurata dello stato di salute strutturale di un edificio è importante tenere in considerazione una serie di fasi e componenti fondamentali che si combinano tra di loro:

pianificazione del monitoraggio: prevede la definizione degli obiettivi del monitoraggio, la selezione dei parametri da misurare e la progettazione del sistema di monitoraggio. Gli obiettivi possono variare in base alla tipologia di struttura, al suo stato attuale, all’uso dell’edificio e ad altri fattori. I parametri da monitorare possono includere movimenti strutturali, deformazioni, sollecitazioni, temperature, umidità, vibrazioni ed altri ancora;
installazione dei sensori: a seconda dei parametri selezionati, vengono installati vari tipi di sensori nell’edificio. Questi possono includere accelerometri per misurare le vibrazioni, estensimetri per monitorare le deformazioni, termocoppie per la temperatura, idrometri per l’umidità, e così via. La posizione e la configurazione dei sensori vengono scelte in base alla struttura dell’edificio e ai punti critici da monitorare;
raccolta dei dati: i sensori raccolgono dati in tempo reale o a intervalli prefissati e li inviano a un sistema di acquisizione dati. Questo sistema può essere basato su un computer locale o su una piattaforma cloud, e consente la registrazione, l’archiviazione e l’elaborazione dei dati;
analisi dei dati: i dati raccolti vengono poi analizzati utilizzando software specifici. Questi strumenti permettono di identificare eventuali variazioni rispetto ai valori di riferimento, segnalando possibili anomalie o problemi strutturali. L’analisi può includere anche tecniche di modellazione e simulazione per prevedere il comportamento futuro della struttura;
intervento: in base ai risultati dell’analisi, gli ingegneri possono decidere di effettuare interventi correttivi o di manutenzione sulla struttura. Questi possono includere rinforzi strutturali, riparazioni, modifiche al carico o all’uso dell’edificio e altre misure;
report e comunicazione: infine, i risultati del monitoraggio e le azioni intraprese vengono documentati e comunicati alle parti interessate. Questo può includere proprietari di edifici, autorità di regolamentazione, assicuratori, e altri.

Durabilità strutturale e monitoraggio della salute

Quanto detto in precedenza serve per garantire la durabilità strutturale grazie al monitoraggio della salute, aspetti che vanno di pari passo.

La durabilità si riferisce alla capacità di una struttura di resistere nel tempo e di sopportare le condizioni ambientali ed è una caratteristica fondamentale nelle strutture. Essa è influenzata da una serie di fattori, tra cui i materiali utilizzati, le tecniche di costruzione, le condizioni ambientali, l’uso della struttura e le pratiche di manutenzione. Per garantire la durabilità strutturale, è necessario prevedere e gestire una serie di potenziali problemi e rischi, come il deterioramento dei materiali dovuto a condizioni ambientali avverse, i carichi eccessivi, le vibrazioni, i difetti di costruzione ed altri ancora. Il monitoraggio della salute, invece, aiuta a garantire che la struttura mantenga questa durabilità.

Attraverso un approccio integrato che combina una progettazione e una costruzione di qualità con un monitoraggio e una manutenzione efficaci, è possibile garantire la sicurezza, la funzionalità e la durabilità delle strutture nel tempo.

 

Intelligenza artificiale nel monitoraggio strutturale: una prospettiva di machine learning

L’intelligenza artificiale (IA) e il machine learning hanno cambiato tantissimo il campo dello Structural Health Monitoring. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare enormi quantità di dati raccolti dai sensori, identificare modelli e tendenze, e prevedere potenziali problemi strutturali con una precisione mai vista prima. Questo apre nuove possibilità per il monitoraggio strutturale, rendendo le nostre infrastrutture ancora più sicure ed efficienti.

L’applicazione dell’intelligenza artificiale (IA) nel monitoraggio strutturale si basa sulla capacità dell’IA di elaborare e interpretare grandi quantità di dati e da questi riuscire ad apprendere le informazioni. L’IA può quindi aiutare a identificare e prevedere i problemi strutturali, migliorando l’efficienza e l’efficacia del monitoraggio e della manutenzione.

Ecco alcuni modi in cui l’IA può essere applicata nel monitoraggio strutturale:

rilevamento e diagnosi di anomalie: gli algoritmi di machine learning possono essere addestrati per riconoscere modelli nei dati di monitoraggio strutturale, identificare anomalie o variazioni rispetto a questi modelli e diagnosticare potenziali problemi. Ad esempio, un algoritmo potrebbe essere addestrato a rilevare variazioni nelle vibrazioni di un ponte che potrebbero indicare un danno strutturale;
previsione del deterioramento strutturale: l’IA può essere utilizzata per sviluppare modelli di previsione che stima quando e dove potrebbero verificarsi problemi strutturali in base a vari fattori, come i dati storici di monitoraggio, le condizioni ambientali e le caratteristiche della struttura. Ad esempio, si potrebbe prevedere l’insorgenza della corrosione in un edificio di acciaio in base a fattori come l’umidità e la temperatura;
ottimizzazione della manutenzione: gli algoritmi di IA possono aiutare a pianificare e ottimizzare le operazioni di manutenzione, ad esempio determinando il momento ottimale per effettuare le riparazioni per minimizzare i costi e l’impatto sulle operazioni. Questo è spesso definito come manutenzione predittiva;
analisi delle immagini: l’IA può essere utilizzata per analizzare le immagini o i video delle strutture, ottenute tramite droni o altre tecnologie. Gli algoritmi di machine learning possono essere di aiuto nell’individuazione di determinate caratteristiche, come crepe o deformazioni, che potrebbero indicare un danno strutturale.

Giusto per fare un esempio, di recente alcune aziende di ingegneria hanno iniziato a utilizzare droni equipaggiati con telecamere ad alta risoluzione e algoritmi di IA per ispezionare le strutture di ponti ed edifici. Gli algoritmi hanno analizzato le immagini per rilevare potenziali problemi, come crepe o corrosione, difficili da rilevare ad occhio nudo. Questo permette di eseguire ispezioni più rapide, sicure ed efficaci rispetto ai metodi tradizionali.

Il monitoraggio strutturale è un campo in rapida evoluzione che gioca un ruolo fondamentale nella sicurezza e l’efficienza delle nostre infrastrutture. Con l’avvento di tecnologie come l’intelligenza artificiale e il machine learning, le possibilità sono veramente illimitate.

Il futuro del controllo e monitoraggio strutturale degli edifici: l’integrazione tra IoT e Digital Twin

L’evoluzione tecnologica permette di implementare sistemi di monitoraggio strutturale continuo e permanente, capaci di trasformare la gestione del patrimonio immobiliare da reattiva a proattiva. Questo cambio di paradigma è evidente nei risultati di una recente sperimentazione prototipale condotta in Italia sul “Condominio Libertà” a Reggio Calabria.

Il progetto, nato dalla collaborazione tra lo spin-off accademico BIG dell’Università Mediterranea di Reggio Calabria, Sisdev, ACCA Software e l’impresa Berna Engineering, dimostra come l’unione tra la modellazione informativa e l’Internet of Things (IoT) rappresenti la nuova frontiera per la salvaguardia della vita umana e la resilienza del costruito.

Attraverso questo approccio, il monitoraggio strutturale edifici non è più una misura d’emergenza, ma uno strumento di conoscenza continua dell’opera. La combinazione tra i dati in tempo reale e i modelli digitali permette infatti di rilevare tempestivamente anche i minimi segni di deterioramento. Ciò riduce drasticamente il rischio di interventi urgenti, costosi e impattanti, ottimizzando al contempo i costi di gestione e accelerando il ripristino delle attività e dell’agibilità all’indomani di eventi calamitosi.

Dal rilievo Scan-to-BIM al Digital Twin per lo Structural Health Monitoring

Il cuore operativo di un moderno sistema di monitoraggio sismico e strutturale risiede nella creazione di un gemello digitale interattivo. Nel caso studio citato, il processo è iniziato con la fase di rilievo e restituzione digitale dell’edificio tramite la metodologia Scan-to-BIM. Questa attività ha permesso di generare un modello strutturale e architettonico as-built ad altissima precisione, fondamentale per pianificare l’esatto piano di dispiegamento dei sensori. L’aspetto innovativo della tecnologia digital twin structural health monitoring risiede nella connessione bidirezionale tra il modello geometrico tridimensionale (in formato IFC) e la piattaforma cloud di gestione IoT. All’interno del gemello digitale, ogni sensore fisico viene mappato con un codice di riferimento univoco. In questo modo, la piattaforma anima dinamicamente il modello 3D, modificando i colori e le etichette degli elementi in tempo reale in base alle sollecitazioni rilevate. Questa flessibilità permette di impostare regole di colorazione condizionale per evidenziare visivamente le situazioni critiche in cui i valori superano le soglie di sicurezza impostate, offrendo ai gestori una comprensione immediata del comportamento dell’opera.

La tecnologia dei sensori per monitoraggio strutturale: reti wireless e nodi multisensore

La scelta della sensoristica è un tassello cruciale nella progettazione di un ecosistema di structural health monitoring efficiente, specialmente quando si opera sul patrimonio edilizio esistente. Le strutture tradizionali in cemento armato, come la palazzina di sei piani oggetto della sperimentazione calabrese, richiedono un posizionamento strategico che eviti la ridondanza dei dati. Per governare la risposta sismica di un edificio è necessario indagare i due fattori principali che la determinano: la massa (solitamente concentrata nei solai) e la rigidezza (rappresentata dagli elementi portanti, dai vani scala e dai vertici nodali più distanti dal centro di massa).

Per rispondere a queste esigenze senza impattare sull’estetica o sulla funzionalità degli spazi abitativi, la tecnologia odierna predilige l’impiego di nodi multisensore wireless. L’assenza di cavi e l’utilizzo di protocolli di trasmissione a lungo raggio e basso consumo, come LoRaWAN, facilitano l’installazione in qualsiasi punto accessibile della struttura. Un singolo nodo posizionato sulla struttura è in grado di archiviare e analizzare contemporaneamente fino a dieci parametri differenti, tra cui temperatura, inclinometria, accelerazione, spostamento e deformazione. Nel monitoraggio strutturale statico e dinamico, la distinzione tra questi ultimi due parametri è essenziale: mentre i sensori di spostamento controllano l’evoluzione delle fessurazioni fisiche, i sensori di deformazione (noti come strain gauges) misurano le dilatazioni interne dei materiali per valutare l’effettiva risposta meccanica della struttura sotto carico o durante un sisma.

Gestione dei Big Data e Dashboard Interattive per la Manutenzione Predittiva

L’enorme mole di dati generata dai numerosi punti di misura distribuiti sui vari piani dell’edificio richiede strumenti evoluti di cloud computing e visualizzazione per non sovraccaricare l’utente finale. Le moderne piattaforme di iot structural health monitoring superano questo problema introducendo la logica delle “viste strutturate”, che consentono di isolare determinati livelli o zone specifiche della costruzione per compiere analisi mirate. Oltre al controllo in tempo reale, i sistemi software associati permettono di strutturare dashboard interattive che registrano e storicizzano i dati nel tempo sotto forma di time series. L’analisi di questi storici, unita all’applicazione di modelli di machine learning e simulazioni predittive, consente di individuare pattern anomali latenti o trend di deterioramento sul lungo periodo. Si passa così da un semplice monitoraggio a un vero e proprio strumento di manutenzione preventiva e predittiva, capace di generare alert automatici e di fornire a ingegneri, costruttori e gestori le informazioni chiave per proteggere le persone e valorizzare la resilienza degli asset residenziali e infrastrutturali.

Cosa puoi fare con un structural health monitoring software

Per creare un sistema IoT di monitoraggio di un ponte basato su un modello BIM con un structural health monitoring software, si inizia sviluppando il modello IFC dell’infrastruttura.

In questo modello vengono integrati i sensori (accelerometri, inclinometri, sensori di temperatura, ecc.), ciascuno corredato delle proprietà IFC rilevanti. Ogni sensore è associato agli elementi strutturali monitorati, consentendo di raccogliere e visualizzare i dati in tempo reale direttamente nel modello.

I dati possono essere filtrati per tipologia di sensore o per sezione del ponte, come la soletta, facilitando l’analisi delle informazioni. Un sistema di gestione permette di visualizzare tutte le infrastrutture in un ambiente georeferenziato, con la possibilità di creare viste specifiche, evidenziare i sensori e analizzare dati storici e in tempo reale. Inoltre, è possibile attivare interazioni BIM avanzate per ottimizzare la gestione e l’analisi dei dati provenienti dal monitoraggio, migliorando così la manutenzione predittiva e la gestione strutturale.

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