7.2 Ingenieurbau
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Im Forschungsprojekt DiMoWind-Inspect wurde untersucht, welche Grundvoraussetzungen geschaffen werden müssen, um digitale Methoden für die Instandhaltung von Offshore-Windenergieanlagen einsetzen zu können. Daten aus allen Lebensphasen der Anlagen werden derzeit nur selten effizient dafür genutzt, um die sinnvollsten Instandhaltungsmaßnahmen am richtigen Ort, zum richtigen Zeitpunkt und mit den geringsten Kosten durchzuführen. Eine im Vorhaben entwickelte einheitliche Strukturierung der bisher häufig unstrukturierten Bau- und Instandhaltungsdaten ermöglicht ihre übergreifende, anwenderspezifische Verfügbarkeit. Hierfür werden Prinzipien des Referenzkennzeichnungssystems RDS-PP adaptiert. Es wird aufgezeigt, wie neben Bauteilen auch zusätzliche Informationen wie Instandhaltungsmaßnahmen oder Mängel strukturiert werden können. Dem Ansatz des Building Information Modeling folgend werden die Bauwerkskomponenten direkt mit den Informationen aus Inspektionen und weiteren Instandhaltungsmaßnahmen verknüpft. So können Informationen aus dem Betrieb über den Zustand der Struktur verarbeitet und für die maßgebenden Berechnungen und Nachweise zur Verfügung gestellt werden. Als Anwendungsfall wird ein zweistufiges Konzept vorgestellt, das zur Bewertung der Ermüdungslebensdauer eines korrosionsgeschädigten Konstruktionsdetails der Gründungsstruktur einer Offshore-Windenergieanlage mit Informationen aus der Instandhaltung eingesetzt wird.
Mit der Errichtung und der Inbetriebnahme des Windpark alpha ventus wurden umfangreiche Messungen an den Tragstrukturen und den Umgebungsparametern durchgeführt. Im Projekt Gigawind life wurde im TP1 ein Datenmanagementsystem zur kontinuierlichen und periodisch fortgeführten Datenauswertung für große Datenbestände (Big Data) entworfen und realisiert. Anhand von Performanceuntersuchungen konnte eine Verkürzung der Rechenzeit um den Faktor 10 in einem Rechencluster erreicht werden. Unter Anwendung einer Datenpipeline nach dem Publish/Subscribe Prinzip wird eine skalierbare Datenschnittstelle für Monitoringdaten vorgeschlagen.
Mit der Errichtung und der Inbetriebnahme des Windpark alpha ventus wurden umfangreiche Messungen an den Tragstrukturen und den Umgebungsparametern durchgeführt. Im Projekt Gigawind life wurde im TP1 ein Datenmanagementsystem zur kontinuierlichen und periodisch fortgeführten Datenauswertung für große Datenbestände (Big Data) entworfen und realisiert. Anhand von Performanceuntersuchungen konnte eine Verkürzung der Rechenzeit um den Faktor 10 in einem Rechencluster erreicht werden. Unter Anwendung einer Datenpipeline nach dem Publish/Subscribe Prinzip wird eine skalierbare Datenschnittstelle für Monitoringdaten vorgeschlagen.