AIDA-SHM
La soluzione AIDA-SHM è sostenuta dall’Agenzia Spaziale Europea (https://business.esa.int/projects/aida-shm).
AIDA-SHM è una soluzione software di intelligenza artificiale per monitorare l’integrità strutturale di ponti e viadotti, e in generale di tutte le infrastrutture in cemento armato.
Gli elementi fortemente innovativi di AIDA-SHM sono:
L’emissione acustica passiva è scientificamente riconosciuta come una tecnica non invasiva (in quanto non prevede alcuna immissione di energia all’interno dei materiali) che consente di identificare e localizzare i punti deboli di una struttura, ed è pertanto utile per il monitoraggio in tempo reale di strutture metalliche e in composito. Nei materiali solidi, infatti, lesioni (anche microscopiche) in espansione rilasciano spontaneamente energia, sotto forma di particolari segnali ultrasonici, dette emissioni acustiche.
Diversi studi hanno stabilito che il fenomeno dell’emissione acustica varia in funzione del tipo di danneggiamento in atto nel materiale. In generale, nel corso dell’evoluzione del danneggiamento si osserva un aumento delle emissioni acustiche sia in numero sia in ampiezza, e un abbattimento delle frequenze negli stadi avanzati del processo. Quest’ultimo fenomeno suggerisce la transizione da un regime di microfessurazione a uno in cui si formano macrofessure che alla fine conducono al collasso strutturale.
L’Emissione Acustica si basa sull’acquisizione di segnali ultrasonori, di solito di frequenza tra i 20 kHz ed 1 MHz, emessi spontaneamente da un materiale sotto sforzo per effetto di fenomeni irreversibili quali danneggiamento, microfessurazione, degradazione, corrosione. I segnali acustici di interesse emessi durante la verifica sono quelli dovuti alla presenza di difetti strutturali o danni alla struttura. Se un componente è sottoposto a stress, la pressione generata si scarica spontaneamente nel punto debole producendo un impulso acustico.
Tutti i solidi hanno una certa elasticità: essi si deformano sotto l’azione di carichi esterni e tornano nella configurazione iniziale quando scaricati. Lo sforzo massimo sopportabile e la conseguente deformazione elastica dipendono dalla capacità del corpo di immagazzinare energia elastica. Superando il limite elastico, nei materiali fragili, si verifica immediatamente la frattura. Nei materiali dotati di elevata plasticità, invece, la frattura si presenta soltanto successivamente alla deformazione. Se il materiale sottoposto a trazione presenta un difetto (per esempio nei giunti saldati, una inclusione non metallica, una bolla di gas o simili), l’innesco del danno avverrà più probabilmente intorno a tali difetti nativi in quanto verosimilmente punti più fortemente sollecitati. In prossimità dei difetti, infatti, il campo di stress viene ulteriormente amplificato. Nei materiali eterogenei (rocce, calcestruzzo, compositi) la frattura avviene al culmine di un danneggiamento progressivo dovuto ai carichi applicati o alla severità delle condizioni ambientali (corrosione, degrado, …). In particolare, il processo di microfratturazione è accompagnato da un veloce moto di dislocazione a cui è associato un rapido rilascio spontaneo di energia sotto forma di onde elastiche transitorie, o emissioni acustiche (AE). L’evento di emissione acustica si manifesta come un’onda elastica che si propaga attraverso il materiale verso la superficie dell’elemento e può essere rilevata e registrata dai sensori (sensori AE) applicati alla superficie della struttura.
Gli Algoritmi di intelligenza artificiale con apprendimento automatico, applicati all’elaborazione integrata dei segnali provenienti dai sensori AE e dagli altri sensori tipici del monitoraggio strutturale (accelerometri, strength gauge, temperatura, umidità, …) imparano a “conoscere” le caratteristiche fisiche specifiche del manufatto, a riconoscere la tipologia e gravità dei segnali raccolti dai sensori e sono quindi in grado di effettuare una diagnosi precoce di danno strutturale incipiente mediante captazione di segnali precursori della frattura. Misurando inoltre la distribuzione di arrivo nel tempo dei segnali ai vari sensori e usando algoritmi matematici è possibile localizzare la fonte dell’emissione acustica. La combinazione di queste tecniche permette dunque di prevedere (e quindi prevenire) eventi catastrofici, di ottimizzare e migliorare l’efficacia delle attività di manutenzione fornendo inform azioni sulla localizzazione del danno, e di ridurre di conseguenza i costi di manutenzione.
Il motore AI di AIDA-SHM utilizza quindi paradigmi di acquisizione della conoscenza in grado di:
Per il trasferimento dei dati raccolti dai sensori AIDA-SHM utilizza una architettura di tipo edge computing – IoT satellitare, al fine di estendere le capacità di monitoraggio e previsione a grandi strutture (ponte, viadotto) per il monitoraggio delle quali è richiesta una rete estesa dei sensori.
La connessione satellitare è attualmente l’unica connessione wireless in grado di garantire i livelli di servizio e la larghezza di banda necessari per la raccolta e il trasferimento in tempo reale dei dati provenienti dai sensori, posizionati in punti strategici delle strutture.
La rete di sensori AE è posizionata strategicamente lungo la struttura, ad es. un viadotto. Questa rete può essere integrata con una rete esistente di altri tipi di sensori, quali temperatura, posizione, inclinazione, accelerometro, ecc. I sensori AE generalmente richiedono una connessione cablata con il dispositivo DAQ multicanale, che fornisce attraverso lo stesso cavo coassiale la potenza corretta ai preamplificatori incorporati nei sensori.
I dati analogici prodotti dai sensori vengono acquisiti e digitalizzati tramite un sistema multicanale. Le serie storiche così ottenute sono pre-elaborate localmente nel dominio del tempo e della frequenza (edge module di AIDA-SHM), pronti per la successiva analisi effettuata dal motore di intelligenza artificiale. La fase di pre-elaborazione svolta dal modulo di “edge computing” è necessaria per evitare di trasferire la grande quantità di dati provenienti direttamente dal campionamento ad alta frequenza (500kH) dei sensori AE, che devono essere in grado di rilevare i segnali nella banda ultrasonica.
I dati pre-elaborati vengono trasmessi al modulo “Centrale” di AIDA-SHM, tramite la connessione satellitare.
Il modulo “Centrale” di AIDA-SHM (che può essere on premise nella sala di controllo del Cliente, oppure su server in Cloud), elabora tutti i dati ricevuti, sia quelli raccolti dai sensori e relativi al manufatto, sia i dati di controllo della connessione satellitare e della infrastruttura del modulo di “edge-computing”, per garantire l’affidabilità e la continuità del sistema.
Le informazioni fornite da AIDA-SHM sono visualizzabili in una Dashboard accessibile mediante interfaccia WEB multicanale. Nonostante la complessità tecnologica della soluzione, le informazioni sono riassunte in funzioni di alto livello logicamente coerenti con quelle provenienti dalle campagne di monitoraggio strutturale convenzionali. Per l’utilizzo del sistema non sono pertanto richieste agli utenti competenze specifiche aggiuntive rispetto a quelle tipiche del monitoraggio strutturale.
Ogni volta che il sistema rileva la presenza di un segnale correlato al verificarsi di un possibile danno (formazione di una crepa, distacco dell’acciaio dal cemento, presenza di discontinuità strutturali impreviste) viene generato un segnale di allarme che viene memorizzato e sottoposto all’attenzione dell’utente nella modalità preferita (console, notifica SMS, mail) ed è possibile anche attivare delle azioni di tipo M2M (es. aprire un ticket, creare un task, etc.).
Completata la fase di “Training” (durante la quale AIDA-SHM “apprende” la dinamica dei segnali provenienti dai sensori installati sulla struttura e costruisce i modelli interpretativi), ogni volta che riceve un segnale che si discosta dal suo intervallo “normale”, verrà generato un messaggio di anomalia. A differenza dei segnali sentinella, che richiedono una notifica push in tempi brevi, le anomalie hanno una valenza storica, vengono pertanto registrate e comunicate periodicamente al cliente, con una periodicità configurabile in base ai requisiti utente.
Il sistema valuta il contenuto dei segnali provenienti dai sensori AE e li confronta con quelli storici acquisiti in una finestra “lunga” che è sufficiente per identificare i cambiamenti strutturali. L’analisi effettuata qui differisce dalle due precedenti perché in questo caso devono essere valutati cambiamenti lenti, principalmente legati all’invecchiamento della struttura. AIDA-SHM genera e aggiorna su scala mensile un “indice di salute” che tiene conto del verificarsi di “anomalie” su una scala temporale molto lunga.
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