Wetenschap
EPFL-wetenschappers hebben een nieuwe methode ontwikkeld voor het evalueren van de veiligheid van gebouwen na een aardbeving, om bewoners sneller naar hun huis te laten terugkeren. Krediet:Ecole Polytechnique Federale de Lausanne
Beslissen wanneer het veilig is voor de bewoners van een gebouw om na een aardbeving weer in te trekken, is een grote uitdaging en verantwoordelijkheid voor civiel ingenieurs. Ze moeten niet alleen beoordelen of het gebouw kan instorten, maar ook of het naschokken van dezelfde omvang zou kunnen weerstaan. Het goede nieuws is, op dit gebied wordt veelbelovend onderzoek verricht.
Wetenschappers van EPFL's Applied Computing and Mechanics Laboratory (IMAC) hebben een nieuwe methode bedacht die de nauwkeurigheid van dit soort beoordelingen kan vergroten. Het is gebaseerd op metingen van de omgevingstrillingen van een gebouw, en kan worden gebruikt om bestaande methoden te verbeteren en het proces te versnellen om te bepalen welke structuren te kwetsbaar zijn om in te leven. De studie – door Yves Reuland (hoofdauteur), Pierino Lestuzzi en Ian FC Smith – verschijnt in het januarinummer van Bodemdynamica en aardbevingstechniek .
"Ons artikel laat zien dat we bestaande technologie op nieuwe manieren kunnen benutten. We hebben systemen gebruikt die al worden gebruikt om de toestand van bruggen te meten, en toegepast op de beoordeling van gebouwen die door een aardbeving zijn beschadigd, " zegt Lestuzzi, een senior wetenschapper bij IMAC. "Het andere nieuwe aspect van onze methode is dat we de basislijn niet hoeven te kennen - dat wil zeggen, pre-aardbeving – toestand van een gebouw om de beoordeling uit te voeren." Dat is belangrijk omdat gebouwen over het algemeen niet zijn uitgerust met sensoren die continu hun structurele gedrag meten. Na een aardbeving, ingenieurs moeten de toestand van een gebouw diagnosticeren, net zoals een arts een patiënt moet diagnosticeren zonder de medische geschiedenis van de patiënt te kennen.
Visuele beoordeling
Yves Reuland volgt de opnames van een seismograaf. Krediet:A. Herzog, EPFL
Ingenieurs voeren deze diagnose momenteel uit met behulp van een visuele beoordeling die wordt uitgevoerd volgens een beoordelingsformulier dat is ontwikkeld door Italiaanse onderzoekers. Deze aanpak bleek zeer effectief na de twee grote aardbevingen in Midden-Italië in 2009 en 2016. Maar hoewel een visuele beoordeling essentieel is om de schade aan een gebouw op te sporen, het duurt lang om te voltooien - zo'n 2-3 uur per gebouw - en is vrij ingewikkeld en subjectief. En het neemt niet de onzekerheid weg of een gebouw naschokken kan weerstaan. Vandaar de nieuwe methode die bij IMAC is ontwikkeld.
Met de nieuwe methode ingenieurs registreren de omgevingstrillingen van een gebouw (zoals die veroorzaakt door wind of door menselijke activiteit, zoals wegverkeer) met een draagbare seismograaf; hierbij worden drie of vier sensoren op verschillende punten in het gebouw geplaatst en een half uur lang de trillingen gemeten, zoals een arts met een stethoscoop naar de hartslag van een patiënt luistert.
Kwantitatieve gegevens voor snelle beslissingen
De opnames worden vervolgens verwerkt om signalen als gevolg van veranderingen in de structuur van het gebouw te scheiden van signalen als gevolg van weersomstandigheden, omgevingsgeluid of de leeftijd van het gebouw. De resultaten worden ingevoerd in een computermodel om te voorspellen of het gebouw bestand is tegen een nieuwe aardbeving. De IMAC-wetenschappers schatten dat de voorspellingen van hun model 50-100% nauwkeurig zijn. Ingenieurs kunnen deze kwantitatieve gegevens vervolgens combineren met de resultaten van hun visuele beoordeling. "Het combineren van deze twee benaderingen vermindert de hoeveelheid onzekerheid of een gebouw kan worden bewoond. Maar ons model moet verder worden ontwikkeld voordat het op grote schaal kan worden toegepast, " zegt Reuland, een post-doc onderzoeker bij IMAC.
Volgens Lestuzzi, de IMAC-methode zou al kunnen worden gebruikt om gebouwen aan de buitenrand van door aardbevingen getroffen gebieden te evalueren, zodat bewoners snel weten wanneer het veilig is om naar huis terug te keren.
Wetenschap © https://nl.scienceaq.com