Bauwerksüberwachung 4.0 an der Ennepetalsperre mittels Big-Data-Analysen

Wofür kann der riesige Datenberg der Bauwerksüberwachung genutzt werden? Warum sollen Umweltdaten noch weiter gemessen werden? Mit Methoden der Big-Data-Analysen können Antworten auf diese Fragen gegeben werden. Anhand der Bauwerksüberwachungsdaten der Ennepetalsperre wird das Potenzial von modernen Analysemethoden getestet. Die verschiedenen Messgrößen werden auf ihre Informationsgehalte und damit auf ihre gegenseitigen Erklärungspotenziale mit dem Ziel einer holistischen Bauwerksüberwachung untersucht und schlussendlich bewertet.

1 Einleitung

Die Überwachung von Bauwerken und komplexen technischen Einrichtungen, wie Talsperren, hat in den letzten Jahrzehnten den weiten Ausbau von Sensornetzwerken gefordert und gefördert. Als Ziel der sensorischen Überwachung gilt die Bauwerkssicherheit. Im Laufe der Zeit sind für alle überwachten Bauwerke große Datensätzen entstanden, die zu analysieren besondere Fähigkeiten erfordern.

Es stellen sich im Anbetracht des stetig wachsenden Umfangs der Datensätze folgende Fragestellungen:

  • Wie lange müssen die Datenreihen der Bauwerksüberwachung sein, um eine ausreichende Datenbasis für zuverlässige Prognosen zu haben?
  • Welche Daten werden an welchen Messort benötigt, um die Bauwerkssicherheit zu erfassen?
  • Welche Zusammenhänge bestehen zwischen den Daten?
  • Welcher Mehrwert kann aus der gemeinsamen Analyse der Bauwerksüberwachung gezogen werden?

Zur Beantwortung dieser Fragestellungen müssen die bereits vorhandenen Daten mittels geeigneter Methoden ausgewertet werden. Im Fokus muss die gemeinsame Auswertung aller Daten stehen, da somit abstrakte Zusammenhänge erfasst werden können, die wiederum zur Beantwortung dieser Fragestellungen notwendig sind. Alle Daten der Bauwerksüberwachung einer Talsperre gleichzeitig zu analysieren ist durch die hohe Dimensionalität der Überwachungsdaten mit konventionellen Methoden nicht möglich. Big-Data-Analysen sind in der Lage, Daten aus unterschiedlichen Quellen mit einander in Bezug zu setzen, auf Muster und Informationsgehalte zu analysieren sowie zu bewerten.

Big Data ist dabei ein Sammelbegriff für eine Reihe von Daten-getriebenen Verfahren, die sich in verschiedene Untergruppen aufteilen lassen [1]. Data Mining umfasst Methoden, die der Informationsgewinnung aus zur Verfügung stehenden Daten dienen. Entropiebetrachtungen gehören zu dieser Untergruppe und werden in der Hydrologie und Wasserwirtschaft eingesetzt, um Zusammenhänge bzw. Erklärungspotenziale zwischen verschiedenen Messgrößen zu bestimmen [2], [3]. Mittels Data Mining gewonnene Informationen können anschließend für weitere Analysen oder zur Modellbildung genutzt werden, entweder als Eingangsgrößen für deterministische Modelle oder als Prädiktoren von Machine-Learning-Modellen.



Copyright: © Springer Vieweg | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Quelle: Wasserwirtschaft - Heft 09 (September 2020)
Seiten: 4
Preis inkl. MwSt.: € 10,90
Autor: Dr. Benjamin Mewes
Dr. Henning Oppel
Dipl.-Ing. Gabriele Demisch
Annika Schönfeld

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