Analytische Chemie
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Der Vortrag gibt einen Überblick über die Einsatzmöglichkeiten faseroptischer Sensorik (FOS) als ZfP-Verfahren. Dabei werden an Beispielen lokale und verteilte faseroptische Verfahren zur Dehnungs-, Temperatur- und Risserfassung sowie zur akustischen Messung vorgestellt. Weiterhin werden Möglichkeiten zur Selbstdiagnose von FOS aufgezeigt.
Multivariate Auswertung von Radarsignalen zur Bestimmung typischer Feuchteschäden in Fußböden
(2020)
Leitungswasserschäden nahmen im Jahr 2018 mit rund 2,9 Milliarden Euro den größten Posten bei Gebäudeversicherungen ein und verursachten damit mehr Kosten, als Elementar-, Feuer, Sturm- und Hagelschäden zusammen. Neutronensonden helfen hier bereits bei der horizontalen Eingrenzung eines Feuchteschadens, wobei die vertikale Unterscheidung betroffener Schichten nur durch die zerstörende Entnahme von Bohrkernen vorgenommen werden kann. Der parallele Einsatz des Radarverfahrens soll hier mit seiner hohen Sensitivität für Wasser künftig zu einem erhöhten Informationsgehalt beitragen und eine kostengünstigere Schadensdiagnose und Planung der Reparaturmaßnahmen ermöglichen.
In einem laufenden Forschungsvorhaben werden in systematischen Laborstudien gängige Schadensfälle an häufig anzutreffenden Fußbodenaufbauten simuliert und deren Einfluss auf das Radarverfahren untersucht. Die Bewertung der Schadensträchtigkeit zugeführter Wassermengen erfolgt mithilfe von Luftfeuchtesensoren, welche in der Dämmebene platziert sind. Beim Aufbau der Fußbodenstrukturen kommen Zement- und Anhydritestriche, sowie die Dämmmaterialen Styropor, Styrodur, Glaswolle und Perlite-Schüttung mit variierenden Schichtdicken zum Einsatz. Die Robustheit der zu entwickelnden Messmethode gegenüber derartig verschiedenen und in der Praxis häufig unbekannten Schichtstrukturen stellt eine besondere Herausforderung dar und soll durch den Einsatz multivariater Datenauswertung erhöht werden. Diesbezüglich empfehlen bisherige Ergebnisse die Betrachtung der örtlichen Verteilungen qualitativer Signalmerkmale wie Amplituden, Laufzeiten und Frequenzen im Radargramm (B-Scan). Deren Eignung für reale Schadensfälle außerhalb der Laborumgebung wird hierbei stets kritisch hinterfragt und soll weiterführend an Praxiseinsätzen validiert werden.
Im Vortrag wurden die Ergebnisse der von BAM gemeinsam mit der TU Berlin und Fraunhofer ISI durchgeführten Befragung zur Lage der Konformitätsbewertungsstellen während der Corona-Pandemie vorgestellt und mit den Teilnehmer*innen diskutiert. Schwerpunkte lagen auf den wirtschaftlichen Auswirkungen (Aufträge, Arbeitsfähigkeit, Existenz), der Resilienz der Branche sowie den Wirkungen auf die Digitalisierung. Mehr Informationen unter www.qi-fokus.de.
Das Neutronensondenverfahren wird bereits seit vielen Jahren erfolgreich zur Eingrenzung und Quantifizierung auftretender Feuchteschäden an Fußböden eingesetzt. Hierzu bedarf es jedoch einer Vielzahl zerstörender Sondierungsbohrungen, welche die gewonnenen Messdaten kalibrieren und eine Tiefenzuordnung des Flüssigwassers zulassen. Dadurch entsteht ein zeitlicher und finanzieller Aufwand, der durch den parallelen Einsatz des elektromagnetischen Radarverfahrens vermieden werden könnte. Mit seiner hohen Sensitivität für Wasser bietet diese Messmethode die Möglichkeit der vertikalen Lokalisierung von Feuchte, was zu einer automatisierten Klassifizierung typischer Schadensfälle beitragen soll.
In einem laufenden Forschungsvorhaben werden in systematischen Laborstudien gängige Schadensfälle an häufig anzutreffenden Fußbodenaufbauten simuliert und deren Einfluss auf die genannten Verfahren untersucht. Hierbei kommen Zement- und Anhydritestriche, sowie unterschiedliche Dämmmaterialen mit variierenden Schichtdicken zum Einsatz. Wesentlicher Bestandteil der Auswertung ist die Extraktion signifikanter Signalmerkmale des Radarverfahrens, welche Rückschlüsse auf den Schadensfall und ggf. die Wassermenge zulassen. Weiterführend sollen die Kombinationsmöglichkeiten der verschiedenen Signalmerkmale und der Neutronensondendaten durch Methoden der multivariaten Datenauswertung und des maschinellen Lernens geprüft werden. Die Unabhängigkeit gegenüber wechselnden Schichtdicken und Materialien steht hierbei besonders im Fokus und soll anhand der erzielten Ergebnisse evaluiert werden.
Inhalt der Präsentation:
- Einführung in das Prinzip der Laufzeitmessung
- Vorteile bei der Anwendung von Volumenverfahren an Spannbetonbrücken
- Möglichkeiten zur Beurteilung der Leistungsfähigkeit von ZfP-Verfahren und zur Verwendung der Messergebnisse in probabilistischen Nachweisen von Bestandstragwerken
Im Laufe des Lebenszyklus einer Brücke kann es erforderlich sein, diese hinsichtlich der Tragfähigkeit neu zu bewerten. Ursächlich hierfür sind beispielsweise sich ändernde Einwirkungen, wie steigende Verkehrslasten oder auch neuere Erkenntnisse, die beim ursprünglichen Bauwerksentwurf noch nicht berücksichtigt wurden. Die aufgeführten Ursachen treten hierbei meisten nach mehreren Jahrzehnten der Nutzung des Bauwerkes auf.
In Deutschland findet eine planmäßige Neubewertung für Brückenbauwerken des Bundes und der Länder auf Basis der im Mai 2011 eingeführten Nachrechnungsrichtline statt. Neben der Neubewertung zur Gewährleistung der Zuverlässigkeit im laufenden Betrieb ist es insbesondere im Rahmen des Abbruches von Bauwerken wichtig Resttragfähigkeiten beurteilen zu können.
Die Zuverlässigkeit der Berechnungsergebnisse hängt insbesondere von der Anzahl und von der Qualität der einbezogenen Informationen ab. Durch die Anwendung von zerstörungsfreien Prüfmethoden können quantitative Informationen gesammelt werden, die für die Beurteilung der Tragwerke sowohl relevant als auch ausreichend genau sind. Die gemessenen Daten können explizit in probabilistische Berechnungsmodelle für die Nachrechnung einer Brücke einfließen. Dadurch wird das Modell sukzessive an die Realität angenähert — in anderen Worten: "zugeschärft". Die Zuverlässigkeit der Ergebnisse der Nachrechnung steigt.
In diesem Beitrag wird an einem konkreten Beispiel der gegenwärtige Stand von Technik und Forschung für ausgewählte Fragstellungen gezeigt. Im Rahmen der erstellten Abbruchstatik einer vorgespannten Brücke aus Beton wurden Ergebnisse der zerstörungsfreien Prüfung verwendet, um Spanngliedlagen für eine Beprobung zu detektieren. Darüber hinaus wurden die Messergebnisse mit wissenschaftlichen Methoden (Phasenauswertung) ausgewertet, um den Zustand der Verpressung der Spannglieder beurteilen zu können. Weiterhin werden die gewonnenen Messdaten der zerstörungsfreien Prüfung verwendet, um den Nachweis zu erbringen, dass auf deren Grundlage eine zuverlässigere Beurteilung der Tragfähigkeit des Bauwerkes erfolgen kann. Hierfür werden die ersten Ergebnisse der Voruntersuchungen für den Biegenachweis der vorgespannten Brücke präsentiert.
Bei Industry 4.0 dreht sich alles um Interkonnektivität, sensorgestützte Prozesssteuerung und datengesteuerte Systeme. Prozessanalysentechnik (PAT) wie die Online-Kernresonanzspektroskopie (NMR) gewinnt zunehmend an Bedeutung, da sie zur Automatisierung und Digitalisierung in der Produktion beiträgt. Eine klassische Auswertung von Prozessdaten und deren Umsetzung in Wissen ist jedoch bisher in vielen Fällen aufgrund der unzureichend großen verfügbaren Datensätze nicht möglich oder nicht wirtschaftlich. Bei der Entwicklung eines automatisierten Verfahrens für die Prozesskontrolle stehen manchmal nur die Basisdaten einer begrenzten Anzahl von Batch-Versuchen aus typischen Produkt- und Prozessentwicklungskampagnen zur Verfügung. Diese Datensätze sind jedoch nicht groß genug, um maschinengestützte Verfahren zu trainieren.
Um diese Einschränkung zu überwinden, wurde ein neues Verfahren entwickelt, das eine physikalisch motivierte Multiplikation der verfügbaren Referenzdaten erlaubt, um einen ausreichend großen Datensatz für das Training von maschinellen Lernalgorithmen zu erhalten. Das zugrundeliegende Beispiel einer chemischen Synthese wurde spektroskopisch verfolgt und mit der neuen Methode sowie mit einem physikalisch basierten Modell analysiert, wobei sowohl eine anwendungsrelevante Niederfeld-NMR als auch eine Hochfeld-NMR-Spektroskopie als Referenzmethode verwendet wurde.
Künstliche neuronale Netze (ANNs) haben das Potenzial, bereits aus relativ begrenzten Eingabedaten wertvolle Prozessinformationen abzuleiten. Um jedoch die Konzentration unter komplexen Bedingungen (viele Edukte und weite Konzentrationsbereiche) vorherzusagen, sind größere ANNs und damit ein größerer Trainingsdatensatz erforderlich. Wir zeigen, dass ein mäßig komplexes Problem mit vier Edukten unter Verwendung von ANNs in Kombination mit der vorgestellten PAT-Methode (Niederfeld-NMR-Spektroskopie) und mit dem vorgeschlagenen Ansatz zur Erzeugung aussagekräftiger Trainingsdaten bewältigt werden kann.