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Organisationseinheit der BAM
Das Parallel-Seismik-Verfahren dient vor allem der nachträglichen Langenmessung von Fundamentpfählen oder ähnlichen Elementen zur Gründung von Bauwerken. Eine solche Messung wird beispielsweise notwendig, wenn ein Gebäude verstärkt, erhöht oder anders als bisher genutzt werden soll, aber keine Unterlagen mehr über die Fundamente vorhanden sind. Das Messprinzip des schon seit einigen Jahrzehnten bekannten Verfahrens ist relativ einfach: Auf dem Pfahlkopf wird meist durch Hammerschlag eine Stoßwelle erzeugt, die durch den Pfahl nach unten lauft. Dabei wird Energie in den Boden abgegeben. Die abgestrahlten Wellen werden von Sensoren in einem parallel zum Pfahl hergestellten Bohrloch registriert. Aus den Laufzeiten lassen sich die materialspezifischen Wellengeschwindigkeiten im Pfahl und im Boden sowie die Pfahllange ermitteln. Bisher wurde meist ein sehr einfaches Verfahren zur Datenauswertung verwendet, das die Lange der Pfahle systematisch überschätzt. In der vorliegenden Dissertation wurden die mathematisch-physikalischen Grundlagen beleuchtet und durch Computersimulation die Wellenausbreitung in Pfahl und Boden genau untersucht. Weitere Simulationen klarten den Einfluss verschiedener Mess- und Strukturparameter, beispielsweise den Einfluss von Bodenschichtung oder Fehlstellen im Pfahl. So konnte geklärt werden, in welchen Fällen mit dem Parallel-Seismik-Verfahren gute Ergebnisse erzielt werden können (z. B. bei Fundamenten in Sand oder Ton) und wo es an seine Grenzen stößt (z. B. bei Gründung im Fels). Auf Basis dieser Ergebnisse entstand ein neuer mathematischer Formalismus zur Auswertung der Laufzeiten. In Verbindung mit einem Verfahren zur Dateninversion, d. h. der automatischen Anpassung der Unbekannten in den Gleichungen an die Messergebnisse, lassen sich sehr viel genauere Werte für die Pfahllange ermitteln als mit allen bisher publizierten Verfahren. Zudem kann man nun auch mit relativ großen Abstanden zwischen Bohrloch und Pfahl (2 - 3 m) arbeiten. Die Methode wurde an simulierten Daten ausführlich getestet. Die Messmethode und das neue Auswerteverfahren wurden in einer Reihe praktischer Anwendungen getestet – und dies fast immer erfolgreich. Nur in einem Fall komplizierter Fundamentgeometrie bei gleichzeitig sehr hoher Anforderung an die Genauigkeit war schon nach Simulationen klar, dass hier ein Einsatz nicht sinnvoll ist. Dafür zeigte es sich, dass auch die Lange von Pfahlwanden und Spundwanden ermittelt werden kann. Die Parallel-Seismik-Methode funktioniert als einziges verfugbares Verfahren zur Fundamentlangenermittlung zugleich in den meisten Bodenarten sowie an metallischen und nichtmetallischen Fundamenten und kommt ohne Kalibrierung aus. Sie ist nun sehr viel breiter einsetzbar und liefert sehr viel genauere Ergebnisse. Die Simulationen zeigten noch Potential für Erweiterungen, zum Beispiel durch den Einsatz spezieller Sensoren, die zusätzliche Wellentypen empfangen und unterscheiden können.
In the event of moisture deterioration, rapid detection and localization is particularly important to prevent further deterioration and costs. For building floors, the layered structure poses a challenging obstacle for most moisture measurement methods. But especially here, layer-specific information on the depth of the water is crucial for efficient and effective repairs. Ground Penetrating Radar (GPR) shows the potential to generate such depth information. Therefore, the present work investigates the suitability of GPR in combination with machine learning methods for the automated classification of the typical deterioration cases (i) dry, (ii) wet insulation, and (iii) wet screed.
First, a literature review was conducted to identify the most common methods for detecting moisture in building materials using GPR. Here, it especially became clear that all publications only investigated individual time-, amplitude- or frequency features separately, without combining them. This was seen as a potential aspect for innovation, as the multivariate application of several signal features can help to overcome individual weaknesses and limitations.
Preliminary investigations carried out on drying screed samples confirmed the profitable use of multivariate evaluations. In addition to the general suitability and dependencies of various features, first limitations due to possible interference between the direct wave and the reflection wave could be identified. This is particularly evident with thin or dry materials, for which the two-way travel times of the reflected radar signals become shorter.
An extensive laboratory experiment was carried out, for which a modular test specimen was designed to enable the variation of the material type and thickness of screed and insulation, as well as the simulation of moisture deteriorations. The data collected revealed clear differences between dry and deteriored structures within measured B-scans. These deviations were to be detected with the newly introduced B-scan features, which evaluate the statistical deviation of A-scan features within a survey line. In this way, deteriorations to unknown floor structures are recognized, regardless of the material parameters present. In a subsequent training and cross-validation process of different classifiers, accuracies of over 88 \% of the 504 recorded measurements (252 different experimental setups) were achieved. For that, the combination of amplitude and frequency features, which covered all relevant reflections of the radar signals, was particularly beneficial. Furthermore, the data set showed only small differences between dry floors and deteriored screeds for the B-scan features, which could be attributed to a homogeneous distribution of the added water in the screeds. The successfully separation of these similar feature distributions raised the suspicion of overfitting, which was examined in more detail by means of a validation with on-site data.
For this purpose, investigations were carried out at five different locations in Germany, using the identical measurement method like in the laboratory. By extracting drilling cores, it was possible to determine the deterioration case for each measurement point and thus generate a corresponding reference. However, numerous data had to be sorted out before classification, since disturbances due to underfloor heating, screed reinforcements, steel beams or missing insulation prevented comparability with the laboratory experiments. Validation of the remaining data (72 B-scans) achieved only low accuracy with 53 \% correctly classified deterioration cases. Here, the previously suspected overfitting of the small decision boundary between dry setups and deteriored screeds within the laboratory proved to be a problem. The generally larger deviations within (also dry) on-site B-scans were thus frequently misclassified as screed deterioration. In addition, there were sometimes strongly varying layer thicknesses or changing cases of deterioration within a survey line, which caused additional errors due to the local limitation of the drilling core reference. Nevertheless, individual on-site examples also showed the promising potential of the applied signal features and the GPR method in general, which partly allowed a profound interpretation of the measurements. However, this interpretation still requires the experience of trained personnel and could not be automated using machine learning with the available database. Nevertheless, such experience and knowledge can be enriched by the findings of this work, which provide the basis for further research.
Future work should aim at building an open GPR data base of on-site moisture measurements on floors to provide a meaningful basis for applying machine learning. Here, referencing is a crucial point, whose limitations with respect to the moisture present and its distribution can easily reduce the potential of such efforts. The combination of several reference methods might help to overcome such limitations. Similarly, a focus on monitoring approaches can also help to reduce numerous unknown variables in moisture measurements and increase confidence in the detection of different deterioration cases.