Wissensbasiertes Alarmsystem mit identifiziertem Deformations-Prädiktor

01.02.2008 - 31.01.2011
Forschungsförderungsprojekt
Wissensbasiertes Alarmsystem mit identifiziertem Deformations Prädiktor (KASIP) Aufgrund der zunehmenden Siedlungstätigkeit des Menschen in bergigen Regionen und dem gleichzeitig verstärkten Auftreten von extremen Wetterbedingungen kommt der Untersuchung und Alarmierung von Hangrutschungen eine immer größere Bedeutung zu. In den vergangenen Jahren konnte eine deutliche Zunahme von Rutschungen verzeichnet werden, welche aufgrund ihrer zum Teil katastrophalen Auswirkungen auch Gegenstand einer breiten öffentlichen Diskussion geworden sind. Mit der Erforschung und Installation von Frühwarnsystemen soll eine Steigerung der Sicherheit und eine Begrenzung von humanen, ökonomischen und ökologischen Schäden bewirkt werden. Unsere neue Vision ist die Kombination von Hangbeobachtungsdaten (¿Monitoring¿: z.B. GPS- oder Tachymetermessungen) mit einem numerischen Modell, welches die innere Struktur des Hanges repräsentiert. Das Modell soll die Berechnung von präzisen Simulationen und die Prädiktion von kritischen Zuständen des Hanges ermöglichen, welche durch Umwelteinflüsse wie z.B. Massenentnahme verursacht werden. Es wird eine zentrale Komponente eines neuartigen daten- und wissensbasierten Alarmsystems für Hangrutschungen sein. Wesentlicher Kern der datenbasierten Systemanalyse ist ein Monitoring-System und ein an die Realität angepasstes numerisches Modell des Rutschhanges. Für die Kalibrierung des Modells sind von uns Methoden der adaptiven KALMAN-Filterung angedacht. Zielsetzung ist hierbei die Einführung von ¿least squares¿-Algorithmen anstelle von bisher üblichen, statistisch nicht gesicherten ¿try and error¿-Methoden. Diese Art der Identifikation von geomechanischen Prozessen stellt noch völliges Neuland dar. Die wissensbasierte Systemanalyse agiert dann als übergeordneter ¿Alarm-Manager¿, der die Prädiktions- und Simulationsergebnisse des numerischen Modells mit zusätzlichem hybriden Expertenwissen verknüpft und beurteilt. Das werden Messergebnisse des Monitoring-Systems, lokale Deformationsmodelle (z.B. Polynome oder Spektralanalysen) und heuristisches Wissen von Hangrutschungsexperten sein. Das Ziel ist einen weitgehend automatisierten Entscheidungsprozess herbeizuführen, inwieweit eine aktuelle Alarmstufe des Hanges beibehalten wird oder ein Wechsel erfolgen muss.

Personen

Projektleiter_in

Projektmitarbeiter_innen

Institut

Förderungsmittel

  • Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung (FWF)

Forschungsschwerpunkte

  • Computational Science and Engineering
  • Information and Communication Technology
  • Energy and Environment

Schlagwörter

DeutschEnglisch
HangrutschungenLandslide
Numerisches HangmodellNumerical slope model
Adaptive Kalman-FilterungAdaptive Kalman-filtering
Wissensbasiertes AlarmsystemKnowledge-based alarm system
In situ KalibrierungIn situ calibration
Katalog VersagensmechanismenFailure mechanisms catalogue

Externe Partner_innen

  • Institut für Geotechnik