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Prevedere il crollo dei ponti dallo spazio è ora possibile

Il problema

Condurre regolari ispezioni e manutenzione preventiva su grandi progetti infrastrutturali come ponti può essere un problema non da poco. La realizzazione di un simile progetto richiede infatti grandi investimenti sia sotto forma di semplici materiali e strumentazioni che in termini di forza lavoro. Quando questi investimenti scarseggiano la tendenza a procrastinare è pressoché irrinunciabile finché non avviene l’evento catastrofico.

Il monitoraggio dei ponti viene generalmente realizzato tramite sensori (accelerometrici, velocimetrici, deformometrici, etc.) posizionati e installati puntualmente le cui informazioni sono acquisite da remoto. Questo approccio ha come difetto quello di fornire informazioni solo su piccole aree circoscritte e poco rappresentative dell’intera storia deformativa della struttura. Infittire la presenza di sensori lungo tutta l’opera, sebbene risulti essere una soluzione al problema, comporta un’enorme crescita dei costi dell’intera operazione rendendola ancor meno appetibile e fattibile per le autorità responsabili.

La ricerca

Da questo problema nasce l’idea dei ricercatori del Jet Propulsion Lab della NASA e della britannica University of Bath di utilizzare immagini satellitari avanzate per il monitoraggio e l’analisi deformativa di strutture come ponti al fine di individuare i piccoli segnali premonitori di un potenziale collasso. La metodologia per la valutazione di possibili cedimenti strutturali e la realizzazione così di un sistema di segnalamento precoce del pericolo è basato su osservazioni ottenute tramite SAR (Synthetic Aperture Radar).

Il SAR, in italiano “Radar ad Apertura Sintetica”, è un sistema di telerilevamento radar coerente, attivo e a microonde basato sulla possibilità di ottenere informazioni dall’analisi dello spettro del segnale in ricezione. Si ottiene così un’immagine “pixelizzata”, generalmente in bianco e nero, la cui intensità di colore è indicativa del modulo dell’onda riflessa. Negli ultimi 20 anni le tecniche InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) e PSI (Persistent Scatter Interferometry) si sono imposte come metodologie capaci di monitorare deformazioni superficiali in ambienti urbani.

Interferogramma prodotto usando i dati ERS-2 dal 13 Agosto al 17 Settembre 1999. (NASA/JPL-Caltech)

La generazione attuale di costellazioni SAR (come COSMO Sky-Med/SAOCOM, TerraSAR-X/PAZ e Sentinel-1A /B) è capace di generare immagini di qualità notevolmente superiore con sensibilità di misura inferiori al metro. L’acquisizione delle informazioni, inoltre, avviene con una frequenza di pochi giorni permettendo un monitoraggio costante. Usando una serie di immagini ad alta risoluzione prodotte dal SAR, i ricercatori sono stati capaci di creare un modello 3D estremamente dettagliato di una struttura, accurato fino al millimetro rispetto la controparte reale. Successivamente il modello è stato analizzato con un algoritmo da loro sviluppato per individuare movimenti indesiderati lungo l’intera struttura.

Questa metodologia è stata applicata allo studio del Ponte Morandi di Genova (Viadotto Polcevera) su un arco di tempo di circa 15 anni per comprendere se l’approccio fosse capace di individuare i cedimenti relativi della struttura antecedenti il collasso, sfortunatamente avvenuto il 14 Agosto 2018. I ricercatori hanno inoltre generato una mappa dei cedimenti della struttura tramite le immagini radar acquisite dall’italiana COSMO-SkyMed e la europea Sentinel-1A /B per il periodo 2009-2018 a cui vanno aggiunte le serie storiche di dati forniti da Envisat per il periodo 2003-2011. La mappa prodotta mostra come il ponte fosse soggetto sin dal 2015 a un regime deformativo crescente soprattutto nelle aree prossime al collasso. La metodologia per la valutazione delle deformazioni della singola struttura è suddivisa in due passaggi fondamentali: il primo composto da una Analisi Interferometrica Multi-Temporale (MT-InSAT), il secondo da una inversione tridimensionale realizzata tramite metodi Monte Carlo basati su Catena di Markov (MCMC). Gli MCMC sono una classe di algoritmi per il campionamento da distribuzione di probabilità.

Incremento tridimensionale della deformazione del ponte Morandi misurato tra il 2015 e il 2018 (mm/anno).

Le conclusioni

La Dott.ssa Giorgia Giardina, docente del Department of Architecture and Civil Engineering della University of Bath, ha affermato in merito alla ricerca che “Lo stato del ponte è stato segnalato in precedenza, ma usando le informazioni satellitari possiamo osservare per la prima volta le deformazioni che hanno preceduto il collasso”. “Abbiamo dimostrato che è possibile utilizzare questo strumento, nello specifico la combinazione di differenti dati satellitari con un modello matematico, per individuare i segnali precoci di collasso o deformazione”. Mentre il Dott. Pietro Milillo, principale autore presso il Jet Propulsion Laboratory, ha rimarcato l’importanza di questa tecnica definendola un miglioramento notevole rispetto i metodi tradizionali grazie alla sua grande precisione e frequenza.

I risultati prodotti suggeriscono come questo approccio abbia il potenziale per evitare tragedie, come quella di Genova, grazie anche alla disponibilità e accessibilità dei dati satellitari.

Fonti

https://www.bath.ac.uk/announcements/new-high-definition-satellite-radar-can-detect-bridges-at-risk-of-collapse-from-space/

https://www.nasa.gov/feature/jpl/new-method-can-spot-failing-infrastructure-from-space

https://www.mdpi.com/2072-4292/11/12/1403/htm

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