Использование ИИ для прогнозирования набора прочности бетона при расширении аэропорта Лондон-Сити

Компания/Заказчик:
BAM Nuttall
Консалтер/Интегратор:
Converge
География:
Великобритания
Период проекта:
Проект был начат в 2019 году, завершен в ноябре 2020 года.
Отрасли:
Строительство и архитектура
Области управления бизнеса:
производство
Решаемые бизнес-задачи:
Повышение точности планирования, Прогнозирование набора прочности бетона
Идеологические платформы и тренды:
IoT (Интернет вещей), Искусственный интеллект, Машинное обучение
Источник изображения:
https://www.converge.io/case-studies/london-city-airport
Исходная проблема, вызов, идея

Компания BAM Nuttall получила контракт на строительство новой рулежной дорожки для лондонского аэропорта с целью увеличения его пропускной способностис 4,5 млн пассажиров до 6,5 млн человек. Проект выполнялся в 2019-2020 гг.

Чтобы соблюсти график выполнения проекта, Bam Nuttal, ответственная за этап установки свай и настилов, использовала технологию компании Converge - систему прогнозирования прочности бетона на основе искусственного интеллекта, чтобы планировать свои действия на период набора бетоном соответствующей прочности и проактивного распределения бригад для снятия опалубки, установки плит и т.д. без задержек.

Система прогнозирования прочности была разработана в сотрудничестве с компанией Converge на средства гранта Innovate UK, полученного в 2018 году.

По заявлению Converge, в течение нескольких часов после заливки бетона система может предсказать время достижения критической прочности с точностью +/- 5% на несколько дней вперед, применяя методы машинного обучения. Механизм прогнозирования объединяет местные погодные данные, базу данных исторических данных о твердении бетона и результаты измерений в режиме реального времени, полученные платформой мониторинга бетона Converge во время заливки.

Принцип решения

Использование ИИ для прогнозирования набора прочности

Описание кейса

Расширение аэропорта Лондон-Сити, принадлежащее компании BAM Nuttall, было крупным строительным проектом с рядом уникальных особенностей.

Рулежная дорожка строилась над открытой водой, где погодные условия переменчивы. Это означало, что типичные методы оценки времени твердения, такие как кубики, были нерепрезентативны по сравнению с фактическим твердением бетона на месте, на которое сильно влияет температура окружающей среды. В качестве смеси использовалась специальная воздухововлекающая смесь Cem 1, специально выбранная за ее устойчивость к погодным условиям и воде. Чтобы удержать воздух в бетоне, его необходимо перекачивать на расстояние около 300 м по всему причалу.

Сам аэропорт, являющийся зоной с интенсивным движением в лондонском Сити и имеющий небольшую площадь, вынуждал команду строителей работать в условиях значительной нехватки места, а усложнял организацию логистики и поставок. При этом большинство работ можно было выполнять только ночью и в нерабочее время большинства поставщиков.

В рамках проекта пришлось построить баржу над водой, чтобы достичь новой рулежной дорожки. Затем команда разместила датчики в ключевых точках с учетом последовательности установки свайных клеток и швов настила. Датчики были размещены вдоль 65 заливок в оголовках свай и плитах.

Далее команда установила ключевые временные маркеры на платформе Converge, что позволило автоматически круглосуточно оповещать о достижении ключевых показателей бетона.

Чтобы лучше спланировать ресурсы, технику и поставки точно в срок, команда городского аэропорта использовала систему прогнозирования прочности бетона Converge, чтобы составить соответствующее планирование.

Результат

Система мониторинга бетона собирала данные в режиме реального времени и давала точные прогнозы времени затвердевания заливки, что помогло Bam Nuttal лучше использовать свое время, улучшив общение с заинтересованными сторонами, планирование проекта и принятие решений, основанных на данных.

Это был первый реальный проект, в котором использовалась система прогнозирования прочности бетона Converge.