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Mit steigender Leistung von Offshore-Windenergieanlagen (OWEA) werden immer mehr Einflussfaktoren in den verschiedenen Lebensphasen der Tragstruktur relevant, um die Machbarkeit, Wirtschaftlichkeit und Genehmigungsfähigkeit zu verbessern. Die konventionellen Entwurfsmethoden für OWEA sind komplex und teuer. Herkömmliche konzeptionelle Entwürfe stützen sich häufig auf die Expertise und Intuition von Ingenieur:innen, wodurch das Risiko von Verzerrungen aufgrund unzureichender Entwurfsinformationen zu Beginn eines Projekts besteht. Um dieses Risiko zu minimieren, wird in diesem Beitrag eine datengestützte Methode zur Vereinfachung des konzeptionellen Tragstrukturentwurfs entwickelt. Die Verwirklichung der Methode erfolgt, indem eine selbst erstellte globale Datenbank von bestehenden Windparks analysiert wird. Beispielhaft wird die datengestütze Methode für den konzeptionellen Entwurf von Offshore-Jacket-Substrukturen umgesetzt und evaluiert. Es zeigt sich, dass die Nennleistung der Anlage und die Wassertiefe des Windparks als zwei strukturelle Parameter für den konzeptionellen Entwurf von Jackets bei OWEA berücksichtigt werden sollten. Somit wird der Prozess wirtschaftlicher gestaltet und vereinfacht. Das Ergebnis bildet die Grundlage für den detaillierten Entwurf und die strukturelle Durchbildung der Gesamt-OWEA.

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.

In Deutschland werden rd. 70 % aller Bauleistungen im Bereich des Hochbaus an bestehenden Gebäuden erbracht. Dieser hohe Anteil unterstreicht die Notwendigkeit eines ressourceneffizienten Instandhaltungsmanagements von Gebäuden. Dafür erfolgt die Verknüpfung von digitalen Methoden und Technologien unter Integration von Nachhaltigkeitsaspekten für die optimierte Entscheidungsfindung. In diesem Aufsatz wird eine ganzheitliche Methode zur Gebäudeinstandhaltung durch den Einsatz der BIM-Methode in Kombination mit der Integration von Nachhaltigkeitsaspekten entwickelt. Dabei werden innerhalb eines teilautomatisierten Workflows verschiedene digitale Technologien miteinander kombiniert. Im ersten Schritt wird in einer Literaturrecherche der Status quo der BIM-basierten Instandhaltung an Stahlbetonbauwerken sowie der Nachhaltigkeitsanalyse von Gebäuden analysiert. Folgend werden die prozessualen und datentechnischen Grundlagen definiert. Darauf aufbauend erfolgt die Konzeptentwicklung und Validierung unter Abhaltung der Schritte Datenerfassung, algorithmische Datenverarbeitung und Nachhaltigkeitsanalyse sowie Datenbereitstellung über Augmented Reality und Common Data Environment. Schließlich werden die Prozessschritte anhand eines realen Demonstrators validiert. Das Ergebnis des Beitrags zeigt eine teilautomatisierte Prozesskette und Entscheidungsunterstützung für ein ressourceneffizientes Instandhaltungsmanagement von Stahlbetonbauwerken.

Structural Health Monitoring (SHM) wird zunehmend zur kontinuierlichen Zustandsbewertung von Ingenieurbauwerken eingesetzt. Wichtige Bewertungsparameter sind globale Systemeigenschaften, wie z. B. Eigenfrequenzen, zu deren Bestimmung Beschleunigungssensoren eingesetzt werden. Häufig werden sog. MEMS-Sensoren (Micro Electro Mechanical Systems) verwendet, die jedoch ein hohes Rauschniveau aufweisen. Alternativ können rauschärmere IEPE-Sensoren (Integrated Electronics Piezo Electric) eingesetzt werden, die auch bei geringster Strukturanregung Schwingungen zuverlässig erfassen. Ferner besteht das Problem, dass Änderungen der Eigenfrequenzen infolge Bauwerksschädigung schwer von Änderungen der Eigenfrequenzen infolge Umwelteinflüssen zu unterscheiden sind. Letztere verändern die Eigenschaften der Struktur und die des Messsystems. Um Umwelteinflüsse auf das Messsystem im Anwendungsgebiet Ingenieurbau zu untersuchen, wurden IEPE-Beschleunigungsaufnehmer hinsichtlich ihres Übertragungsverhaltens im niederfrequenten Beschleunigungsbereich analysiert. Es zeigt sich, dass das Verhalten nicht nur frequenz-, sondern auch temperaturabhängig ist, während die Luftfeuchte keinen Einfluss hat. Diese für das Bauwerk unbedenklichen Einflüsse müssen für eine robuste Zustandsüberwachung kompensiert werden. Für die Anwendung im Ingenieurbau werden IEPE-Sensoren empfohlen, da sie ein hohes Signal-zu-Rausch-Verhältnis aufweisen und niederfrequente Bauwerksschwingungen zuverlässig erfassen.

Im vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Projekt „FHprofUnt 2018: BIM Bauen im Bestand (BIM-BiB)“ wurde der Campus der Hochschule Trier mittels terrestrischem Laserscanner vermessen und die gewonnenen Daten in BIM-Modelle der Gebäude des Campus überführt. Diese Studie untersucht die Effizienz von Bestandsvermessungen durch 3D-Scanner, der Punktwolkenerstellung und -nachbearbeitung sowie der BIM-Modellierung von Bestandsgebäuden anhand der gewonnenen Aufwandswerte. Die Ergebnisse zeigen, dass die Anwendung terrestrischer Laserscanner für Bestandsvermessungen eine effiziente Methode ist, Bearbeitung und Erstellung hochwertiger Punktwolken jedoch noch sehr zeitintensiv sind und die eigentliche BIM-Modellierung die beiden erstgenannten Arbeitsbereiche im Aufwand stark übertrifft. Zur Erläuterung der vorgestellten Ergebnisse wird auf den aktuellen Stand der Technik und die projektspezifischen Probleme eingegangen. Die gewonnenen Daten und ihre Auswertung decken Schwachstellen in der Effizienz der heute zur Verfügung stehenden Methoden auf und beleuchten Forschungsmöglichkeiten, um den Prozess der Modellierung von Bestandsgebäuden wirtschaftlicher zu gestalten.

Zum Titelbild: Wenn wir mit kleinen Maßnahmen beginnen und diese schrittweise zu einer umfassenderen Infrastruktur ausbauen, können wir effektiv mit weniger mehr erreichen. Durch eine iterative Herangehensweise können wir flexibel auf Veränderungen reagieren, Erfahrungen sammeln und die Infrastruktur kontinuierlich verbessern. Dieser evolutionäre Prozess ermöglicht es uns, maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die den Bedürfnissen der Menschen und der Umwelt gerecht werden. Mehr dazu lesen Sie im Editorial auf S. 387.

Quelle: Christian Lue/Unsplash