Co-funded by:
Mentored by:

Decentralizirane skupnosti za monitoring stavb

  • ŠIFRA PROJEKTA: BI-US/22-24-153
  • NASLOV PROJEKTA: Decentralizirane skupnosti za monitoring stavb
  • VODJA PROJEKTA: dr. Michael Mrissa
  • TRAJANJE: 01. 07. 2022 – 30. 06. 2024
  • SREDSTVA: 3.000,00 EUR
  • FINANCIRANJE: ARRS
  • KOORDINATOR PROJEKTA: InnoRenew CoE
  • PARTNER: Oregon State University

Spremljanje stanja konstrukcije (SHM) je bistveno orodje za dokumentiranje obnašanja masivnih lesenih stavb. Razvoj spletnih tehnologij in razpoložljivost poceni senzorjev omogoča zbiranje, analiziranje in učenje iz podatkov o lesenih stavbah iz celega sveta. Namen tega projekta je razviti metodološki okvir za izkoriščanje potenciala, ki ga ti podatki ponujajo.

Cilji tega projekta so:

  • Identificirati in predvideti dejavnosti za predvidevanje življenske dobe masivnih lesenih stavb, kot je vzdrževanje stavbe in odločitve povezane z njimi. Te odločitve in z njimi povezane dejavnosti, pa so odvisne od informacij, k jim imamo na razpolago.
  • Opredeliti zahteve in značilnosti okvirja za upravljanje informacij (IMF) z namenom zagotavljanja (združenih) podatkov o spremljanju, ob pravem času, pravim ljudem in s kakovostnimi vpogledi.
  • Opredeliti metodologijo/strategijo spremljanja/merjenja (kateri senzorji, kaj meriti, kam jih postaviti, zahtevana pogostost meritev, kakšna naj bo razdalja med senzorji, kako sporočati podatke, … ), ki zagotavlja podatke z zadostno granularnostjo tako glede lokacije kot časa za nadaljnjo uporabo v IMF.

Projekt temelji na spletnih avtonomnih in sodelovalnih agentih, imenovanih avatarji, ki zagotavljajo virtualne abstrakcije, ki delujejo kot IMF in podpirajo digitalno predstavitev stavb in njihovih elementov.

Glavne dejavnosti InnoRenew CoE pri projektu

InnoRenew CoE bo zasnoval decentraliziran sistem, ki podpira združevanje pametnih stavb in omogoča izmenjavo ustreznih podatkov o njihovih nadzorovanih pogojih. Posledično bo oblikoval matematične modele, ki podpirajo sodelovanje med stavbami med državami in lokalnimi vplivi za natančno napovedovanje stanja stavb in opozoril.