Der Digitale Zwilling der Köhlbrandbrücke zur Optimierung des Erhaltungsmanagements von Infrastrukturbauwerken

Bauwerkstyp
Straßenbrücke
Baujahr
1970-1974
Lage
Hamburg

smartBRIDGE Hamburg

Der Digitale Zwilling der Köhlbrandbrücke zur Optimierung des Erhaltungsmanagements von Infrastrukturbauwerken

  • Fakten
  • Essay

Bauwerk:

Bauwerkstyp:
Straßenbrücke
Baujahr:
1970-1974
Lage:
Hamburg
Konstruktion:
Spannbeton-Kastenquerschnitt (Rampen), Schrägkabelbrücke (Strombrücke)
Abmessungen:

Gesamtlänge: 3618 m
   Länge Strombrücke: 520 m
   Länge Westrampe: 1048 m
   Länge Ostrampe: 1896 m
Brückenbreite: 17,8 m

Inbetriebnahme:
1974

Tätigkeiten:

Wir realisieren das Projekt mit unseren Partnern von WTM Engineers und von customQuake für die HPA.

  • Erstellung Konzept digitaler Zwilling
  • Erstellung Monitoringkonzept und Ausführungsplanung für das Monitoring
  • Ausschreibung Messleistungen
  • technische Koordinierung der AN's Messtechnik
  • Umsetzung des Konzepts des digitalen Zwillings bestehend aus:
    • IT-Konzept
    • ingenieurtechnische Methode zur Ermittlung von Zustandsindikatoren
    • Datenintegration und BIM
    • Visualisierung / UX-Design

Auszeichnungen:

Shortlisted zum deutschen digital Award 2021
in der Kategorie Digital Transformation, Unterkategorie Innovation.
Link zur Seite des DDA
Link zum Casefilm

Veröffentlichungen:

Ullerich, C.; Grabe, M.; Wenner, M., Herbrand, M.:
smartBRIDGE Hamburg - Prototypische Pilotierung eines digitalen Zwillings
Bautechnik 97 (2020), Heft 2, S. 118 - 125. link zum Artikel

Herbrand, M.; Wenner, M.; Ullerich, C.; Rauert, T.; Zehetmaier, G.; Marx, S.:
Beurteilung der Bauwerkszuverlässigkeit durch Bauwerksmonitoring, Probabilistischer Beulnachweis der Hamburger Köhlbrandbrücke
Bautechnik 98 (2021) Heft 2, S. 93 - 104. link zum Artikel

Ausgangssituation

Rückgrat unserer Wirtschaft ist eine funktionierende, verfügbare, effiziente und sichere Verkehrsinfrastruktur. Brücken sind ein wichtiger und zugleich anfälliger Bestandteil dieses Infrastrukturnetzes. Sie unterliegen Alterungsprozessen durch ständige und wachsende Verkehrsbeanspruchung und ihre Exposition gegenüber klimatischen Einwirkungen.
Ähnlich dem TÜV bei Fahrzeugen, müssen Brücken einer regelmäßigen Inspektion unterzogen werden, um ihren Zustand und ihre Leistungsfähigkeit bewerten zu können. Aktuell werden Brücken alle drei Jahre durch spezialisierte Brückenprüfer handnah und visuell auf Herz und Nieren überprüft. Erkannte Schäden werden kategorisiert und dienen als maßgebliche Basis der Zustandsbewertung der gesamten Brücke.
Diese aktuelle Vorgehensweise ermöglicht leider nur eine reaktive Instandhaltung. Die Prozesse sind kaum automatisiert, gewonnene Daten werden teils analog erfasst, vorhandene Informationen werden nicht vernetzt, Sensorik bleibt ungenutzt.
Der zunehmende Verkehr auf Straße und Schiene sowie die Auslegung der Infrastruktur für die Mobilität der Zukunft (Mobilität 4.0) erfordern einen Paradigmenwechsel bei der Instandhaltungsstrategie. Es besteht der Bedarf nach einer vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance) und nach einer Vernetzung aller Bauwerksinformationen, um die Erhaltung unseres Bestands zu optimieren.

Idee, Strategie und Umsetzung

Die Umsetzung des Projekts basiert auf dem Konzept des Digitalen Zwillings. Der digitale Zwilling ist ein virtuelles Abbild des realen Assets, das möglichst genau und synchron seine Eigenschaften und sein Zustand abbildet. Während bestehende digitale Zwillinge meist auf reinen Systemparametern, die aus Sensoren gewonnen werden, basieren, kombiniert smartBRIDGE Hamburg drei wesentliche Datenquellen: (1) Informationen aus der Bauwerksinspektion (2) Monitoringdaten von IoT-Sensoren am Bauwerk (3) Daten aus dem Building Information Model (BIM). Diese werden zusammengetragen, analysiert und mit ingenieurswissenschaftlicher Grundlagenarbeit zu sogenannten Condition Indicators aggregiert und in Zusammenhang gebracht. Mit Hilfe der gesammelten historischen Daten lassen sich auf diese Weise Prognosen für Zustandsentwicklungen, u.a. mit Methoden des maschinellen Lernens, ableiten.
Der Widerspruch zwischen fachlicher Komplexität und Konsumierbarkeit der Daten wird durch eine konsequente fachliche Methodik sowie über ein hochwertiges User Interface überbrückt.
Das Konzept wird erstmalig an der Köhlbrandbrücke demonstriert. Durch ihre politische und wirtschaftliche Brisanz, sowie durch ihre strukturelle Komplexität ist die Köhlbrandbrücke der geeignete Pilot und wird damit zu einer Referenz.