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KI ermöglicht nachhaltige Verwertung

Beim Tunnelbau können pro Stunde über 200 Tonnen Aushub anfallen. Wenn dieser Boden nicht auf der gleichen Baustelle eingesetzt werden kann, landet er häufig auf Deponien. Um eine nachhaltige Verwertung zu ermöglichen, müssen die Eigenschaften des Materials bekannt sein. Die Grundlagen für ein entsprechendes KI-gestütztes System haben die TH Köln und ihre Partner entwickelt.

Aushub aus maschinellem Tunnelbau: KI ermöglicht nachhaltige Verwertung
Das Messsystem besteht unter anderem aus einem Kugelpendel, einem Pflug, Kameras und Beleuchtungsmitteln über dem laufenden Förderband. | Foto: TH Köln

„Aushub aus dem Tunnelbau kann je nach Charakterisierung vielfältig genutzt werden, zum Beispiel als Straßenunterbau oder Betonzuschlagsstoff. Dazu muss das Material aber noch auf der Baustelle möglichst sortenrein getrennt werden. Um dies überhaupt möglich zu machen, haben wir ein System entworfen, das auf künstlicher Intelligenz basiert und künftig die für die Sortierung maßgeblichen geotechnischen Parameter in Echtzeit ermitteln soll“, erläutert Prof. Dr. Christoph Budach von der Fakultät für Bauingenieurwesen und Umwelttechnik der TH Köln.

Neuentwickelte Instrumente messen Kräfte im Materialstrom

Blick in eine Erddruckschildmaschine: Der Aushub wird mit hoher Geschwindigkeit per Förderband abtransportiert. | Foto: Herrenknecht AG
Blick in eine Erddruckschildmaschine: Der Aushub wird mit hoher Geschwindigkeit per Förderband abtransportiert. | Foto: Herrenknecht AG

Zu den relevanten Parametern gehören etwa das sogenannte Setzmaß zur Beschreibung der Verarbeitbarkeit bzw. Fließfähigkeit der abgebauten Böden oder die Scherfestigkeit und der Wassergehalt, die Einfluss auf die Standsicherheit einzubauender Böden haben. „Diese Kenngrößen lassen sich mit den üblichen Methoden im laufenden Betrieb einer Erddruckschildmaschine, einem besonders häufig eingesetzten Typ einer Tunnelbohrmaschine, nicht kontinuierlich bzw. nur sehr schwer ermitteln. Wir haben daher ein Kugelpendel und einen Pflug über dem laufenden Förderband montiert. Es wird dann gemessen, wie stark das vorbeifließende Material die Instrumente bewegt, und die Kraftverläufe werden dokumentiert. Diese Kräfte sehen etwa bei sandigem Boden ganz anders aus als bei tonhaltigem“, sagt Dr. Pierre Müller, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehr- und Forschungsgebiet Geotechnik und Tunnelbau der TH Köln.

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Das Ziel des Forschungsprojekts war es daher, eine künstliche Intelligenz zu trainieren, die aus der Krafteinwirkung auf die Messgeräte auf die geotechnischen Eigenschaften des Aushubmaterials schließen kann. Dies wiederum ermöglicht es Maschinenführern, den Aushub bereits auf dem Förderband zu klassifizieren und eine entsprechende Sortierung einzuleiten.

Tests unter realen Bedingungen

Erprobt wurde das neue System unter anderem auf einem 50 Meter langen Förderband bei der Herrenknecht AG in Schwanau. | Foto: Herrenknecht AG
Erprobt wurde das neue System unter anderem auf einem 50 Meter langen Förderband bei der Herrenknecht AG in Schwanau. | Foto: Herrenknecht AG

Um eine valide Datenbasis für das Training der KI zu erhalten, testete das Projektteam zunächst diverse Materialproben auf einem Kreisförderband mit 2 Metern Durchmesser beim Projektpartner Stuva e.V. in Köln. Um den Verhältnissen auf einer Tunnelbohrmaschine besser gerecht zu werden, errichtete der Projektpartner Herrenknecht ein rund 50 Meter langes Testförderband im Maßstab 1:1 an seinem Hauptsitz in Schwanau. Dort konnten viele verschiedene Proben unter realen Bedingungen untersucht und klassifiziert werden. Zudem wurden die im Projekt neu entwickelten Messgeräte in einem realen Einsatz bei einem Tunnelbauprojekt erprobt.

„Wir haben in unserem Projekt sehr gute Grundlagen gelegt, um ausgewählte geotechnische Parameter des Ausbruchmaterials und damit das Verwertungspotenzial hinreichend zu bestimmen. Weitere Untersuchungen sind bereits in Planung“, so Budach.

Verschiedene abgebaute Böden bewirken unterschiedliche Kräfte und Impulse auf die Messinstrumente. | Foto: Stuva e.V.
Verschiedene abgebaute Böden bewirken unterschiedliche Kräfte und Impulse auf die Messinstrumente. | Foto: Stuva e.V.

Über das Vorhaben

Das Forschungsprojekt „REMATCH – REsource efficient tunnelling based on real-time excavation MATerial CHaracterization“ wurde von 2021 bis 2024 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung und der französischen Agence nationale de la recherche gefördert. Projektleiter auf deutscher Seite war die Studiengesellschaft für Tunnel und Verkehrsanlagen (Stuva) e.V. Weitere Partner neben der TH Köln waren der Tunnelbohrmaschinenhersteller Herrenknecht AG und auf französischer Seite das Planungs- und Beratungsunternehmen Arcadis und LIRIS – Labor für Bildverarbeitung und Informationssysteme der Universität Lyon, sowie die assoziierten Partner DB Netz AG, das französische Zentrum für Tunnelstudien Centre d’Études des Tunnels und der öffentliche Bauträger Tunnel Euralpin Lyon-Turin.

Messsystem im Praxiseinsatz auf einer Erddruckschildmaschine | Foto: TH Köln
Messsystem im Praxiseinsatz auf einer Erddruckschildmaschine | Foto: TH Köln

Quelle: TH Köln


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