Die künstliche Intelligenz im Einsatz zur adaptiven Planung von Injektionsmaßnahmen im Tunnelbau (Forschungsprojekt AVANT) - Villeneuve, Marlene; Wenighofer, Robert; Könemann, Frank; Thienert, Christian; Klaproth, Christoph; Gabriel, Patrick; Ouschan, Michael (BHM. Berg- und hüttenmännische Monatshefte, 2021)
Zusammenfassung Für Vortriebe können Injektionen zur Baugrundverbesserung sowie zur Abdichtung des Tunnelbauwerks erforderlich sein. Häufig schränken diese Maßnahmen die Vortriebsgeschwindigkeit gravierend ein, weswegen deren effiziente Vorausplanung bedeutsam ist. Injektionen eignen sich bei wechselhaften Bedingungen besonders, weil sie mit vergleichsweise einfachen Baugeräten flexibel durchgeführt werden können. Zusätzlich ermöglicht die Flexibilität ein fortwährendes Anpassen der Bohr- und Injektionsparameter während der Durchführung. Dies kann die regelmäßige Anpassung des Bohrschemas, der -länge sowie der Injektionsparameter, des Injektionsmaterials und Abbruchkriteriums bedeuten. Die Möglichkeit maschinenbasierter, datengetriebener Maßnahmen mittels künstlicher Intelligenz (KI) wird im Forschungsprojekt AVANT untersucht. Ein Forschungskonsortium, bestehend aus den deutschen Partnern STUVA e. V., geoteam Ingenieurges. m.b.H. und den österreichischen Partnern eguana GmbH, Montanuniversität Leoben und Züblin Spezialtiefbau Ges.m.b.H., nimmt sich dieser Aufgabe an. Digitale Systeme zur Datenaufzeichnung sind nun auch im Bereich der Bohr- und Injektionstechnologie vorzufinden. Diese Systeme werden derzeit vorwiegend in der Dokumentation im Rahmen des Qualitätsmanagements eingesetzt. Im Projekt AVANT werden diese Daten untersucht, um einen effizienteren und somit wirtschaftlicheren Vortrieb sowie deren begleitende Injektionsmaßnahmen zu ermöglichen. Die zentrale Idee ist die Prozessierung der Bohr- und Injektionsdaten auf der Baustelle untertage sowie deren Einbindung im nachfolgenden Bauprozess, anstatt sie wie üblich ausschließlich zu Dokumentationszwecken zu archivieren. Konkret sollen die einzelnen Prozessschritte in eine dynamische echtzeitfähige Verarbeitung eingebettet werden. Dazu werden Methoden der künstlichen Intelligenz auf Bohr- und Injektionsdaten angewandt. Im vorliegenden Beitrag wird das Konzept des Projekts AVANT erläutert, und es werden erste Ergebnisse aus den Aufbereitungen der Datenquelle entsprechend den Algorithmen der künstlichen Intelligenz und deren Einschränkungen dargelegt. Der Beitrag beleuchtet tiefer gehend die nötige Grundlagenarbeit, um die Daten für die Prozessierung aufzubereiten und sie in eine KI-Trainingsumgebung zu überführen.