Structural Health Monitoring: tutto quello che devi sapere

Il monitoraggio strutturale (Structural Health Monitoring) è indispensabile per prevenire eventuali problematiche che possono minare la sicurezza pubblica. Vediamo di cosa si tratta e come queste attività si stanno sviluppando grazie all’applicazione di nuove tecnologie e sistemi digitali innovativi per il monitoraggio e la manutenzione delle strutture.

Per agevolare il tuo lavoro, è necessario uno structural health monitoring software così puoi raccogliere tutte le informazioni necessarie a garantire integrità e sicurezza per edifici, ponti, strade e tutte gli altri tipi di infrastrutture.

Structural Health Monitoring – Monitoraggio strutturale

Elementi di un sistema di monitoraggio strutturale (Structural Health Monitoring)

Un sistema di monitoraggio strutturale è un insieme di strumenti e procedure progettati per monitorare e valutare le condizioni di una struttura, come un edificio, un ponte, una diga o un’altra infrastruttura. Comprende sensori, hardware di acquisizione dati, BIM IoT Platform per l’analisi e l’interpretazione dei dati e strategie per prendere decisioni basate sui dati acquisiti.

Si tratta di sistemi fondamentali per garantire la sicurezza, identificare eventuali problemi strutturali e pianificare le attività di manutenzione:

1. sensori: i sensori sono gli elementi più fondamentali di un sistema di monitoraggio strutturale. Possono includere accelerometri, inclinometri, sensori di deformazione, sensori di temperatura, sensori di umidità e molti altri. Questi sensori rilevano e registrano vari parametri fisici che possono indicare cambiamenti nella condizione della struttura;
2. hardware di acquisizione dei dati: questo componente raccoglie i dati dai sensori e li trasmette al sistema di elaborazione dei dati. Questo può includere moduli di acquisizione dati, sistemi di trasmissione dati e altri dispositivi;
3. software di elaborazione dei dati (SHM – Structural Health Monitoring software): questo è il cuore del sistema di monitoraggio strutturale. Questo software riceve i dati dall’hardware di acquisizione dei dati, li elabora e produce risultati utili. Questi risultati possono includere grafici, diagrammi, tabelle e altri visualizzazioni che rendono i dati facilmente comprensibili;
4. modelli di interpretazione dei dati: questi sono algoritmi o procedure utilizzati per interpretare i dati raccolti. Questi modelli possono aiutare a identificare tendenze, rilevare anomalie e prevedere possibili problemi futuri;
5. protocolli di risposta: questi sono piani d’azione che vengono implementati quando il sistema di monitoraggio strutturale rileva un problema. Questi possono includere procedure di manutenzione, evacuazione, o altri interventi.

In conclusione, un sistema di monitoraggio strutturale è un insieme complesso di componenti che lavorano insieme per monitorare e mantenere l’integrità di una struttura. Il successo di questi sistemi dipende dalla qualità dei sensori, dall’efficacia dell’hardware e del software di acquisizione e di elaborazione dei dati e dalla capacità di interpretare e rispondere adeguatamente ai dati raccolti.

Il monitoraggio strutturale nell’ingegneria civile

Lo Structural Health Monitoring in campo civile consiste nell’osservazione e nel tracciamento delle condizioni di una struttura nel tempo, tramite l’uso di sensori e strumenti di misura, con l’obiettivo di identificare possibili problemi prima che diventino critici. Queste attività rientrano nelle più ampie pratiche di monitoraggio delle infrastrutture utilizzate per garantire sicurezza, manutenzione preventiva e gestione degli asset

Gli ingegneri civili utilizzano una serie di tecniche e strumenti per monitorare le strutture. Questi includono, ma non sono limitati a, sensori di deformazione, accelerometri, sensori di umidità, sensori di temperatura, sensori di spostamento, ecc. Tali strumenti rilevano variazioni nelle condizioni strutturali (movimenti, deformazioni, cambiamenti di temperatura o umidità) e trasmettono le informazioni a un sistema di acquisizione dati.

I dati raccolti vengono, quindi, analizzati utilizzando software di elaborazione dei dati. Questi programmi sono in grado di interpretare grandi quantità di dati e di identificare modelli e tendenze. Grazie all’analisi effettuata, gli ingegneri possono determinare se la struttura sta subendo stress o danni, e se è necessario intervenire.

Un altro aspetto critico del monitoraggio strutturale nell’ingegneria civile è la pianificazione e l’implementazione di protocolli di risposta. Quando il sistema di monitoraggio rileva un problema, questi protocolli forniscono una roadmap per le azioni da intraprendere, che possono includere ulteriori ispezioni, riparazioni, rinforzi strutturali o, nei casi più gravi, evacuazione e demolizione.

Quindi, grazie all’uso di tecnologie avanzate e alla capacità di analizzare e interpretare grandi quantità di dati, gli ingegneri civili possono prevenire problemi strutturali, minimizzare i costi di manutenzione e garantire la sicurezza delle persone e delle proprietà.

Structural Health Monitoring nell’ingegneria civile

Monitoraggio strutturale dei ponti

Questo sistema non si limita al solo periodo post-costruzione, ma inizia sin dalla fase di progettazione. Durante questa fase, gli ingegneri utilizzano una serie di strumenti di calcolo per predire il comportamento della struttura sotto diversi carichi e condizioni ambientali. Questi modelli, tuttavia, si basano su una serie di presupposti che potrebbero non corrispondere esattamente alla realtà. Pertanto, una volta costruito il ponte, è necessario un monitoraggio costante per verificare se il comportamento reale della struttura corrisponde alle previsioni.

L’obiettivo principale del monitoraggio strutturale dei ponti è di garantire la sicurezza dell’infrastruttura e di coloro che la utilizzano. Per fare ciò, gli ingegneri devono rilevare qualsiasi anomalia nel comportamento della struttura, come un eccessivo movimento, deformazioni inaspettate, o danni causati da eventi ambientali o da carichi di traffico. Questo viene fatto attraverso l’uso di una serie di sensori installati sul ponte (accelerometri, sensori di deformazione, giroscopi, termocoppie, ecc.).

I dati raccolti dai sensori vengono poi analizzati utilizzando software specializzati, che permettono di identificare e interpretare qualsiasi variazione rispetto ai modelli di comportamento attesi. Se i dati indicano un potenziale problema, gli ingegneri possono intervenire tempestivamente per effettuare riparazioni o rinforzi strutturali, evitando così incidenti o danni più gravi.

Inoltre, il monitoraggio strutturale dei ponti contribuisce anche alla loro manutenzione e gestione nel lungo termine. Analizzando i dati storici, gli ingegneri possono comprendere meglio come la struttura risponde nel tempo a diversi fattori, come il carico di traffico, le condizioni meteorologiche, l’invecchiamento dei materiali, ecc. Questo permette di pianificare la manutenzione in modo più efficace e di prevenire problemi prima che si verifichino.

Infine, solo attraverso un monitoraggio accurato e continuo è possibile garantire la sicurezza e l’efficienza dei ponti, salvaguardando la vita delle persone e contribuendo alla sostenibilità delle nostre infrastrutture.

Monitoraggio strutturale degli edifici

Similmente ai ponti, gli edifici richiedono un monitoraggio costante per garantire la loro sicurezza e integrità e può rivelare segni di degrado, danni da eventi come terremoti o inondazioni, o semplicemente l’usura naturale del tempo.

Per fornire una valutazione accurata dello stato di salute strutturale di un edificio è importante tenere in considerazione una serie di fasi e componenti fondamentali che si combinano tra di loro:

1. pianificazione del monitoraggio: prevede la definizione degli obiettivi del monitoraggio, la selezione dei parametri da misurare e la progettazione del sistema di monitoraggio. Gli obiettivi possono variare in base alla tipologia di struttura, al suo stato attuale, all’uso dell’edificio e ad altri fattori. I parametri da monitorare possono includere movimenti strutturali, deformazioni, sollecitazioni, temperature, umidità, vibrazioni ed altri ancora;
2. installazione dei sensori: a seconda dei parametri selezionati, vengono installati vari tipi di sensori nell’edificio. Questi possono includere accelerometri per misurare le vibrazioni, estensimetri per monitorare le deformazioni, termocoppie per la temperatura, idrometri per l’umidità, e così via. La posizione e la configurazione dei sensori vengono scelte in base alla struttura dell’edificio e ai punti critici da monitorare;
3. raccolta dei dati: i sensori raccolgono dati in tempo reale o a intervalli prefissati e li inviano a un sistema di acquisizione dati. Questo sistema può essere basato su un computer locale o su una piattaforma cloud, e consente la registrazione, l’archiviazione e l’elaborazione dei dati;
4. analisi dei dati: i dati raccolti vengono poi analizzati utilizzando software specifici. Questi strumenti permettono di identificare eventuali variazioni rispetto ai valori di riferimento, segnalando possibili anomalie o problemi strutturali. L’analisi può includere anche tecniche di modellazione e simulazione per prevedere il comportamento futuro della struttura;
5. intervento: in base ai risultati dell’analisi, gli ingegneri possono decidere di effettuare interventi correttivi o di manutenzione sulla struttura. Questi possono includere rinforzi strutturali, riparazioni, modifiche al carico o all’uso dell’edificio e altre misure;
6. report e comunicazione: infine, i risultati del monitoraggio e le azioni intraprese vengono documentati e comunicati alle parti interessate. Questo può includere proprietari di edifici, autorità di regolamentazione, assicuratori, e altri.

Durabilità strutturale e monitoraggio della salute

Quanto detto in precedenza serve per garantire la durabilità strutturale grazie al monitoraggio della salute, aspetti che vanno di pari passo.

La durabilità si riferisce alla capacità di una struttura di resistere nel tempo e di sopportare le condizioni ambientali ed è una caratteristica fondamentale nelle strutture. Essa è influenzata da una serie di fattori, tra cui i materiali utilizzati, le tecniche di costruzione, le condizioni ambientali, l’uso della struttura e le pratiche di manutenzione. Per garantire la durabilità strutturale, è necessario prevedere e gestire una serie di potenziali problemi e rischi, come il deterioramento dei materiali dovuto a condizioni ambientali avverse, i carichi eccessivi, le vibrazioni, i difetti di costruzione ed altri ancora. Il monitoraggio della salute, invece, aiuta a garantire che la struttura mantenga questa durabilità.

Attraverso un approccio integrato che combina una progettazione e una costruzione di qualità con un monitoraggio e una manutenzione efficaci, è possibile garantire la sicurezza, la funzionalità e la durabilità delle strutture nel tempo.

Gestione delle infrastrutture esistenti | Programmazione manutenzione

Intelligenza artificiale nel monitoraggio strutturale: una prospettiva di machine learning

L’intelligenza artificiale (IA) e il machine learning hanno cambiato tantissimo il campo dello Structural Health Monitoring. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare enormi quantità di dati raccolti dai sensori, identificare modelli e tendenze, e prevedere potenziali problemi strutturali con una precisione mai vista prima. Questo apre nuove possibilità per il monitoraggio strutturale, rendendo le nostre infrastrutture ancora più sicure ed efficienti.

L’applicazione dell’intelligenza artificiale (IA) nel monitoraggio strutturale si basa sulla capacità dell’IA di elaborare e interpretare grandi quantità di dati e da questi riuscire ad apprendere le informazioni. L’IA può quindi aiutare a identificare e prevedere i problemi strutturali, migliorando l’efficienza e l’efficacia del monitoraggio e della manutenzione.

Ecco alcuni modi in cui l’IA può essere applicata nel monitoraggio strutturale:

1. rilevamento e diagnosi di anomalie: gli algoritmi di machine learning possono essere addestrati per riconoscere modelli nei dati di monitoraggio strutturale, identificare anomalie o variazioni rispetto a questi modelli e diagnosticare potenziali problemi. Ad esempio, un algoritmo potrebbe essere addestrato a rilevare variazioni nelle vibrazioni di un ponte che potrebbero indicare un danno strutturale;
2. previsione del deterioramento strutturale: l’IA può essere utilizzata per sviluppare modelli di previsione che stima quando e dove potrebbero verificarsi problemi strutturali in base a vari fattori, come i dati storici di monitoraggio, le condizioni ambientali e le caratteristiche della struttura. Ad esempio, si potrebbe prevedere l’insorgenza della corrosione in un edificio di acciaio in base a fattori come l’umidità e la temperatura;
3. ottimizzazione della manutenzione: gli algoritmi di IA possono aiutare a pianificare e ottimizzare le operazioni di manutenzione, ad esempio determinando il momento ottimale per effettuare le riparazioni per minimizzare i costi e l’impatto sulle operazioni. Questo è spesso definito come manutenzione predittiva;
4. analisi delle immagini: l’IA può essere utilizzata per analizzare le immagini o i video delle strutture, ottenute tramite droni o altre tecnologie. Gli algoritmi di machine learning possono essere di aiuto nell’individuazione di determinate caratteristiche, come crepe o deformazioni, che potrebbero indicare un danno strutturale.

Giusto per fare un esempio, di recente alcune aziende di ingegneria hanno iniziato a utilizzare droni equipaggiati con telecamere ad alta risoluzione e algoritmi di IA per ispezionare le strutture di ponti ed edifici. Gli algoritmi hanno analizzato le immagini per rilevare potenziali problemi, come crepe o corrosione, difficili da rilevare ad occhio nudo. Questo permette di eseguire ispezioni più rapide, sicure ed efficaci rispetto ai metodi tradizionali.

Il monitoraggio strutturale è un campo in rapida evoluzione che gioca un ruolo fondamentale nella sicurezza e l’efficienza delle nostre infrastrutture. Con l’avvento di tecnologie come l’intelligenza artificiale e il machine learning, le possibilità sono veramente illimitate.

Il futuro del controllo e monitoraggio strutturale degli edifici: l’integrazione tra IoT e Digital Twin

L’evoluzione tecnologica permette di implementare sistemi di monitoraggio strutturale continuo e permanente, capaci di trasformare la gestione del patrimonio immobiliare da reattiva a proattiva. Questo cambio di paradigma è evidente nei risultati di una recente sperimentazione prototipale condotta in Italia sul “Condominio Libertà” a Reggio Calabria.

Il progetto, nato dalla collaborazione tra lo spin-off accademico BIG dell’Università Mediterranea di Reggio Calabria, Sisdev, ACCA Software e l’impresa Berna Engineering, dimostra come l’unione tra la modellazione informativa e l’Internet of Things (IoT) rappresenti la nuova frontiera per la salvaguardia della vita umana e la resilienza del costruito.

Attraverso questo approccio, il monitoraggio strutturale degli edifici non è più una misura d’emergenza, ma uno strumento di conoscenza continua dell’opera. La combinazione tra i dati in tempo reale e i modelli digitali permette infatti di rilevare tempestivamente anche i minimi segni di deterioramento. Ciò riduce drasticamente il rischio di interventi urgenti, costosi e impattanti, ottimizzando al contempo i costi di gestione e accelerando il ripristino delle attività e dell’agibilità all’indomani di eventi calamitosi.

Dal rilievo Scan-to-BIM al Digital Twin per lo Structural Health Monitoring

Il cuore operativo di un moderno sistema di monitoraggio sismico e strutturale risiede nella creazione di un gemello digitale interattivo. Nel caso studio citato, il processo è iniziato con la fase di rilievo e restituzione digitale dell’edificio tramite la metodologia Scan-to-BIM. Questa attività ha permesso di generare un modello strutturale e architettonico as-built ad altissima precisione, fondamentale per pianificare l’esatto piano di dispiegamento dei sensori. L’aspetto innovativo della tecnologia digital twin structural health monitoring risiede nella connessione bidirezionale tra il modello geometrico tridimensionale (in formato IFC) e la piattaforma cloud di gestione IoT. All’interno del gemello digitale, ogni sensore fisico viene mappato con un codice di riferimento univoco. In questo modo, la piattaforma anima dinamicamente il modello 3D, modificando i colori e le etichette degli elementi in tempo reale in base alle sollecitazioni rilevate. Questa flessibilità permette di impostare regole di colorazione condizionale per evidenziare visivamente le situazioni critiche in cui i valori superano le soglie di sicurezza impostate, offrendo ai gestori una comprensione immediata del comportamento dell’opera.

La tecnologia dei sensori per monitoraggio strutturale: reti wireless e nodi multisensore

La scelta della sensoristica è un tassello cruciale nella progettazione di un ecosistema di structural health monitoring efficiente, specialmente quando si opera sul patrimonio edilizio esistente. Le strutture tradizionali in cemento armato, come la palazzina di sei piani oggetto della sperimentazione calabrese, richiedono un posizionamento strategico che eviti la ridondanza dei dati. Per governare la risposta sismica di un edificio è necessario indagare i due fattori principali che la determinano: la massa (solitamente concentrata nei solai) e la rigidezza (rappresentata dagli elementi portanti, dai vani scala e dai vertici nodali più distanti dal centro di massa).

Per rispondere a queste esigenze senza impattare sull’estetica o sulla funzionalità degli spazi abitativi, la tecnologia odierna predilige l’impiego di nodi multisensore wireless. L’assenza di cavi e l’utilizzo di protocolli di trasmissione a lungo raggio e basso consumo, come LoRaWAN, facilitano l’installazione in qualsiasi punto accessibile della struttura. Un singolo nodo posizionato sulla struttura è in grado di archiviare e analizzare contemporaneamente fino a dieci parametri differenti, tra cui temperatura, inclinometria, accelerazione, spostamento e deformazione. Nel monitoraggio strutturale statico e dinamico, la distinzione tra questi ultimi due parametri è essenziale: mentre i sensori di spostamento controllano l’evoluzione delle fessurazioni fisiche, i sensori di deformazione (noti come strain gauges) misurano le dilatazioni interne dei materiali per valutare l’effettiva risposta meccanica della struttura sotto carico o durante un sisma.

Gestione dei Big Data e Dashboard Interattive per la Manutenzione Predittiva

L’enorme mole di dati generata dai numerosi punti di misura distribuiti sui vari piani dell’edificio richiede strumenti evoluti di cloud computing e visualizzazione per non sovraccaricare l’utente finale. Le moderne piattaforme di IoT structural health monitoring superano questo problema introducendo la logica delle “viste strutturate”, che consentono di isolare determinati livelli o zone specifiche della costruzione per compiere analisi mirate. Oltre al controllo in tempo reale, i sistemi software associati permettono di strutturare dashboard interattive che registrano e storicizzano i dati nel tempo sotto forma di time series. L’analisi di questi storici, unita all’applicazione di modelli di machine learning e simulazioni predittive, consente di individuare pattern anomali latenti o trend di deterioramento sul lungo periodo. Si passa così da un semplice monitoraggio a un vero e proprio strumento di manutenzione preventiva e predittiva, capace di generare alert automatici e di fornire a ingegneri, costruttori e gestori le informazioni chiave per proteggere le persone e valorizzare la resilienza degli asset residenziali e infrastrutturali.

Caso studio di IoT structural health monitoring: l’integrazione tra Open BIM e sensori IoT

L’evoluzione tecnologica nel settore delle costruzioni sta ridefinendo radicalmente le modalità con cui viene garantita la sicurezza delle nostre infrastrutture. Un esempio concreto di questa trasformazione digitale è rappresentato dal progetto di ricerca e sviluppo denominato “Open IBAM Advance Visual Technologies”, condotto in collaborazione con il Dipartimento di Strutture per l’Ingegneria e l’Architettura dell’Università Federico II di Napoli. Questo progetto ha dimostrato come l’applicazione delle Linee Guida Ponti emanate dal Ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti possa essere ottimizzata e digitalizzata attraverso l’uso di standard Open BIM e innovativi sistemi di monitoraggio strutturale. L’obiettivo fondamentale è superare i limiti tecnologici dei sistemi tradizionali, offrendo a tutti gli stakeholder coinvolti una gestione collaborativa, interoperabile e altamente precisa della sicurezza strutturale.

Il contesto normativo e la centralità dello SHM

Le Linee Guida Ponti del 2022 introducono un approccio multilivello per valutare la sicurezza delle opere esistenti, muovendosi dall’acquisizione delle informazioni basilari del censimento (Livello 0) e delle ispezioni visive (Livello 1), fino al calcolo algoritmico della classe di attenzione (Livello 2). Quando vengono rilevate classi di rischio o vulnerabilità significative, l’adozione di sistemi per lo SHM (structural health monitoring) continuo diventa una scelta strategica fondamentale per il gestore. Questo tipo di monitoraggio strutturale permette infatti di acquisire flussi di dati in tempo reale sulla risposta dell’opera alle sollecitazioni ambientali e da traffico, orientando le decisioni degli operatori ed estendendo la vita utile delle strutture. I medesimi approcci metodologici e l’impiego di evoluti strumenti per monitoraggio strutturale trovano oggi applicazione non solo nelle infrastrutture, ma anche nel monitoraggio strutturale edifici, offrendo strategie predittive essenziali per la salvaguardia del patrimonio costruito.

Il caso studio: il viadotto della Napoli-Salerno

La validità di questo approccio è stata testata sul campo attraverso un caso studio specifico: un viadotto ad alta via superiore situato sull’autostrada Napoli-Salerno. L’opera in questione è realizzata in cemento armato e presenta una luce complessiva di 120 metri, suddivisa in 11 campate da 10 metri ciascuna. Per identificare con precisione il comportamento strutturale del viadotto, è stato progettato un piano di IoT Structural Health Monitoring basato sulla disposizione mirata di avanzati sensori per monitoraggio strutturale. Nello specifico, il sistema prevede l’installazione di sensori accelerometrici posizionati sulle impalcate e sensori di pressione distribuiti su archi e pilastri, tutti collegati a centraline di acquisizione.

Questa configurazione permette di abilitare un efficace monitoraggio strutturale statico e dinamico, monitorando costantemente sia le risposte alle vibrazioni sia le variazioni di pressione e carico sull’opera.

Il workflow digitale: LOIN e standard IDS

La vera innovazione del caso studio risiede nella gestione del flusso informativo interamente digitalizzata all’interno dell’ambiente usBIM Platform. Il processo è partito dalla definizione del LOIN (Level of Information Need), regolato da norme europee recepite anche a livello nazionale, che specifica la qualità, quantità e granularità dei dati geometrici e alfanumerici necessari per lo scambio informativo.

I requisiti del LOIN sono stati tradotti in un formato elettronico leggibile dai computer (XML) mediante lo standard IDS (Information Delivery Specification) sviluppato da BuildingSmart International. L’uso dell’IDS ha permesso di guidare il modellatore BIM sia nella fase preliminare che in quella esecutiva, inserendo nei modelli IFC le proprietà corrette dei sensori monitoraggio strutturale (come i requisiti di accuratezza minima o il numero di assi).

Inoltre, l’applicativo ha automatizzato la validazione del modello in output, segnalando tempestivamente al validatore eventuali anomalie o mancanze rispetto ai requisiti richiesti in fase di commessa.

Verso il controllo strutturale in Real-Time e i Digital Twin

L’integrazione nativa dei dati provenienti dai sensori IoT all’interno dei modelli informativi tridimensionali rappresenta lo step evolutivo fondamentale verso la creazione di un digital twin structural health monitoring. Attraverso cruscotti digitali o dashboard di gestione, gli elementi strutturali del modello IFC possono cambiare colore dinamicamente sulla base delle misurazioni effettuate in loco, offrendo un riscontro visivo immediato sullo stato di salute dell’opera.

Questo flusso di lavoro standardizzato, oltre a ottimizzare i processi gestionali dei viadotti autostradali, delinea una metodologia d’eccellenza per il controllo e monitoraggio strutturale degli edifici complessi o strategici.

Grazie alla trasparenza dei dati e all’interoperabilità garantita dall’Open BIM, i gestori dispongono finalmente di uno strumento scientifico per intercettare i fenomeni di degrado sul nascere e pianificare in modo razionale gli investimenti di manutenzione.

Cosa puoi fare con un structural health monitoring software

Per creare un sistema IoT di monitoraggio di un ponte basato su un modello BIM con un structural health monitoring software, si inizia sviluppando il modello IFC dell’infrastruttura.

In questo modello vengono integrati i sensori (accelerometri, inclinometri, sensori di temperatura, ecc.), ciascuno corredato delle proprietà IFC rilevanti. Ogni sensore è associato agli elementi strutturali monitorati, consentendo di raccogliere e visualizzare i dati in tempo reale direttamente nel modello.

I dati possono essere filtrati per tipologia di sensore o per sezione del ponte, come la soletta, facilitando l’analisi delle informazioni. Un sistema di gestione permette di visualizzare tutte le infrastrutture in un ambiente georeferenziato, con la possibilità di creare viste specifiche, evidenziare i sensori e analizzare dati storici e in tempo reale. Inoltre, è possibile attivare interazioni BIM avanzate per ottimizzare la gestione e l’analisi dei dati provenienti dal monitoraggio, migliorando così la manutenzione predittiva e la gestione strutturale.

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FAQ Structural Health Monitoring

Cos’è un sistema di monitoraggio strutturale (Structural Health Monitoring) e quali elementi lo compongono?

Un sistema di monitoraggio strutturale è un insieme di strumenti e procedure progettati per monitorare e valutare le condizioni di una struttura, come un edificio, un ponte, una diga o un’altra infrastruttura. Comprende diversi elementi fondamentali che lavorano insieme: i sensori (accelerometri, inclinometri, sensori di deformazione, temperatura, umidità, ecc.) che rilevano e registrano i vari parametri fisici; l’hardware di acquisizione dei dati che raccoglie i dati dai sensori e li trasmette al sistema di elaborazione; il software di elaborazione dei dati (SHM software) che riceve i dati, li elabora e produce risultati utili come grafici, diagrammi e tabelle; i modelli di interpretazione dei dati, ovvero algoritmi utilizzati per identificare tendenze, anomalie e prevedere problemi futuri; e infine i protocolli di risposta, cioè piani d’azione (manutenzione, evacuazione o altri interventi) implementati quando il sistema rileva un problema.

Come viene applicato lo Structural Health Monitoring nell’ingegneria civile?

In campo civile consiste nell’osservazione e nel tracciamento delle condizioni di una struttura nel tempo tramite l’uso di sensori e strumenti di misura, al fine di identificare possibili problemi prima che diventino critici. Gli ingegneri civili utilizzano tecniche e strumenti per rilevare variazioni nelle condizioni strutturali (movimenti, deformazioni, variazioni termiche o igrometriche) e trasmettono le informazioni a un sistema di acquisizione dati. Questi dati vengono analizzati con software di elaborazione per determinare se la struttura subisce stress o danni e se sia necessario intervenire. Inoltre, vengono pianificati ed eseguiti protocolli di risposta che forniscono una roadmap per le azioni da intraprendere, quali ulteriori ispezioni, riparazioni, rinforzi strutturali o, nei casi più gravi, evacuazione e demolizione.

Quali sono le peculiarità del monitoraggio strutturale dei ponti?

Il monitoraggio dei ponti non si limita al solo periodo post-costruzione, ma inizia sin dalla fase di progettazione tramite strumenti di calcolo per predire il comportamento della struttura. Una volta costruito il ponte, il monitoraggio costante serve a verificare se il comportamento reale corrisponde alle previsioni. L’obiettivo principale è garantire la sicurezza dell’infrastruttura rilevando anomalie (eccessivo movimento, deformazioni inaspettate, danni da eventi ambientali o carichi di traffico) attraverso sensori installati (accelerometri, sensori di deformazione, giroscopi, termocoppie, ecc.). I dati raccolti vengono analizzati da software specializzati per identificare variazioni rispetto ai modelli attesi, consentendo riparazioni tempestive ed un’efficace gestione e manutenzione a lungo termine basata sull’analisi dei dati storici legati all’invecchiamento dei materiali e ai fattori meteorologici o di traffico.

Quali sono le fasi e i componenti fondamentali del monitoraggio strutturale degli edifici?

Il monitoraggio degli edifici per garantirne la sicurezza e l’integrità si articola in diverse fasi e componenti: 1) Pianificazione del monitoraggio: definizione degli obiettivi in base alla tipologia e all’uso dell’edificio e selezione dei parametri da misurare (movimenti, deformazioni, sollecitazioni, vibrazioni, ecc.); 2) Installazione dei sensori: posizionamento nei punti critici di accelerometri, estensimetri, termocoppie o idrometri; 3) Raccolta dei dati: invio dei dati in tempo reale o a intervalli prefissati a un sistema di acquisizione locale o in cloud; 4) Analisi dei dati: utilizzo di software specifici, modelli e simulazioni per identificare variazioni rispetto ai valori di riferimento e segnalare anomalie; 5) Intervento: esecuzione di misure correttive o di manutenzione come rinforzi strutturali o modifiche al carico; 6) Report e comunicazione: documentazione e condivisione dei risultati con le parti interessate (proprietari, autorità, assicuratori).

Qual è il legame tra la durabilità strutturale e il monitoraggio della salute delle strutture?

La durabilità si riferisce alla capacità di una struttura di resistere nel tempo e di sopportare le condizioni ambientali, ed è influenzata da materiali, tecniche costruttive, uso e pratiche di manutenzione. Per garantire la durabilità è necessario gestire rischi come il deterioramento dei materiali, carichi eccessivi, vibrazioni e difetti di costruzione. Il monitoraggio della salute (Structural Health Monitoring) aiuta a garantire che la struttura mantenga questa durabilità nel tempo. Attraverso un approccio integrato che combina una progettazione e costruzione di qualità con un monitoraggio e una manutenzione efficaci, è possibile preservare la sicurezza, la funzionalità e la durabilità delle opere.

Come vengono applicati l’intelligenza artificiale e il machine learning nello Structural Health Monitoring?

L’intelligenza artificiale e il machine learning consentono di elaborare e interpretare enormi quantità di dati dai sensori per identificare modelli, tendenze e prevedere problemi con altissima precisione. Trovano applicazione in diversi modi: nel rilevamento e diagnosi di anomalie (es. riconoscere variazioni nelle vibrazioni di un ponte che indicano un danno); nella previsione del deterioramento strutturale tramite modelli predittivi basati su dati storici e ambientali (es. stimare l’insorgenza della corrosione per umidità e temperatura); nell’ottimizzazione della manutenzione (manutenzione predittiva per minimizzare i costi e i disagi); e nell’analisi delle immagini o video catturati da droni, dove gli algoritmi individuano crepe o deformazioni difficili da rilevare ad occhio nudo, rendendo le ispezioni più rapide, sicure ed efficaci.

In cosa consiste l’integrazione tra IoT e Digital Twin nel controllo e monitoraggio strutturale degli edifici?

L’integrazione tra l’Internet of Things (IoT) e il Digital Twin rappresenta la nuova frontiera per la salvaguardia della vita umana e la resilienza del costruito, trasformando la gestione del patrimonio immobiliare da reattiva a proattiva. Come dimostrato nella sperimentazione del ‘Condominio Libertà’ a Reggio Calabria, il processo inizia con il rilievo Scan-to-BIM per generare un modello strutturale e architettonico as-built ad alta precisione. La tecnologia Digital Twin crea una connessione bidirezionale tra il modello geometrico 3D (in formato IFC) e la piattaforma cloud IoT. All’interno del gemello digitale, ogni sensore fisico è mappato con un codice univoco: la piattaforma anima dinamicamente il modello 3D modificando colori e label in tempo reale in base alle sollecitazioni rilevate, applicando regole di colorazione condizionale al superamento delle soglie di sicurezza.

Quali tecnologie e criteri guidano la scelta dei sensori per il monitoraggio strutturale?

Nelle strutture esistenti si predilige l’uso di nodi multisensore wireless per evitare il dispiegamento di cavi e facilitare l’installazione tramite protocolli a lungo raggio e basso consumo come LoRaWAN. Un singolo nodo può analizzare contemporaneamente fino a dieci parametri (temperatura, inclinometria, accelerazione, spostamento e deformazione). La scelta richiede un posizionamento strategico per evitare ridondanze, indagando i fattori che governano la risposta sismica: la massa (concentrata nei solai) e la rigidezza (elementi portanti, vani scala e vertici nodali). Nel monitoraggio statico e dinamico è fondamentale la distinzione tra sensori di spostamento (che controllano l’evoluzione delle fessurazioni fisiche) e sensori di deformazione o strain gauges (che misurano le dilatazioni interne dei materiali per valutare la risposta meccanica della struttura sotto carico o durante un sisma).

Come avviene la gestione dei Big Data e l’uso delle dashboard interattive per la manutenzione predittiva?

L’enorme mole di dati generata dai sensori viene gestita attraverso piattaforme cloud di IoT Structural Health Monitoring che introducono la logica delle ‘viste strutturate’, consentendo di isolare determinati livelli o zone specifiche della costruzione senza sovraccaricare la visualizzazione. Il sistema permette di strutturare dashboard interattive che registrano e storicizzano i dati nel tempo sotto forma di time series. L’analisi di questi storici, unita a modelli di machine learning e simulazioni predittive, consente di individuare pattern anomali latenti o trend di deterioramento sul lungo periodo. Questo trasforma il monitoraggio in uno strumento di manutenzione preventiva e predittiva, capace di generare alert automatici utili a ingegneri, costruttori e gestori per proteggere le persone e valorizzare la resilienza degli asset residenziali e infrastrutturali.

Cosa si può fare concretamente con uno structural health monitoring software integrato al BIM

Con uno structural health monitoring software è possibile creare un sistema IoT di monitoraggio basato su un modello BIM (ad esempio di un ponte) sviluppando il modello IFC dell’infrastruttura. In questo modello vengono integrati digitalmente i sensori (accelerometri, inclinometri, sensori di temperatura, ecc.), corredati delle loro proprietà IFC e associati agli elementi strutturali monitorati, permettendo di raccogliere e visualizzare i dati in tempo reale direttamente nel modello 3D. I dati possono essere filtrati per tipologia di sensore o sezione strutturale (come la soletta), facilitando l’analisi. Il sistema consente inoltre di visualizzare tutte le infrastrutture in un ambiente georeferenziato, creare viste specifiche, evidenziare i sensori, analizzare i dati storici e attivare interazioni BIM avanzate per ottimizzare la manutenzione predittiva

Indirizzo articolo: https://biblus.acca.it/cosa-e-structural-health-monitoring-shm/