Automazione del processo di analisi nel monitoraggio strutturale di un viadotto ferroviario in esercizio
FRANCESCO TURRIZIANI
Il monitoraggio strutturale delle opere d’arte sta assumendo un ruolo sempre più rilevante nell’ingegneria civile. La crescente diffusione di processi sistematici di elaborazione dei dati, consolidata in molti settori e oggi sempre più presente anche in questo ambito, sta ridefinendo su vasta scala l’approccio al controllo e alla diagnostica delle opere.
Nella maggior parte dei casi il monitoraggio si è limitato al salvataggio dei dati e alla verifica del superamento di soglie fisse, senza un’elaborazione sistematica del dato grezzo. Si sta oggi diffondendo l’impiego di strumenti software capaci di tradurre il dato acquisito in soglie adattive e parametri cinematici derivati dalle serie temporali, restituiti in modalità near real-time a supporto delle decisioni tecniche, sia in fase di esercizio sia in fase di costruzione dell’opera.
Il caso studio riguarda un viadotto ferroviario a più campate. Nel corso delle attività di ispezione e verifica strutturale sono emerse criticità di carattere statico, per le quali sono stati predisposti interventi di adeguamento strutturale. Proprio in questo contesto è maturata la decisione di attivare un sistema di monitoraggio strumentale in continuo, con l’obiettivo di seguire l’evoluzione del comportamento della struttura nel tempo e di disporre di una base di dati oggettiva a supporto delle successive decisioni tecniche.
Sull’opera sono stati installati quattro inclinometri, uno per ciascuna pila, e sei trasduttori di spostamento distribuiti tra le due spalle e le quattro pile. Ciascuno strumento acquisisce dati su tre canali direzionali oltre alla temperatura.
Gli inclinometri producono circa 4.600 valori al giorno, i fessurimetri oltre 17.000, per un totale che supera i 20.000 valori giornalieri e gli otto milioni nel corso di un anno, salvati automaticamente su un server remoto accessibile via cloud.
Gli inclinometri rilevano le rotazioni in testa pila, consentendo di seguire nel tempo gli eventuali spostamenti angolari delle pile sotto l’effetto dei carichi ferroviari e delle variazioni termiche.
I trasduttori di spostamento misurano gli spostamenti relativi tra l’impalcato e le elevazioni in direzione longitudinale e trasversale, fornendo informazioni dirette sul comportamento degli appoggi e sulla risposta della struttura alle azioni orizzontali.
Per rispondere all’esigenza di trasformare la mole di misurazioni prodotta dalla strumentazione in informazioni tecniche utilizzabili in tempi operativi, sono stati sviluppati due algoritmi di elaborazione, uno dedicato agli inclinometri e uno ai trasduttori di spostamento, fruibili mediante un’interfaccia web interattiva.
Il flusso di lavoro si articola in tre fasi sequenziali, ciascuna con un obiettivo preciso: validare l’integrità del dato acquisito, filtrarlo per separare la risposta strutturale dai disturbi di natura dinamica e strumentale, restituirlo in forma elaborata e leggibile a supporto del giudizio tecnico.
Il primo passo dell’elaborazione è la validazione del flusso di acquisizione. Prima di procedere con qualsiasi trattamento è necessario verificare che le serie temporali siano continue, prive di lacune e coerenti con la frequenza di campionamento impostata.
Una discontinuità non rilevata nel flusso di memorizzazione potrebbe essere erroneamente interpretata come assenza di variazioni strutturali, inficiando la correttezza del giudizio tecnico finale.
È fondamentale inoltre distinguere un’anomalia di acquisizione (guasto strumentale, interruzione della comunicazione, intervento manutentivo) da un’effettiva variazione del comportamento strutturale, poiché i due eventi richiedono risposte tecniche diverse.
L’algoritmo analizza i file di log caricati, verifica la continuità delle serie temporali, identifica i gap nel flusso e segnala le finestre temporali prive di campioni.
I risultati vengono restituiti attraverso l’interfaccia web: per ciascun canale sono indicati il numero di campioni acquisiti, la copertura temporale effettiva e la localizzazione delle eventuali interruzioni.
Le serie temporali acquisite in continuo contengono componenti impulsive di origine dinamica, generate dal passaggio dei convogli ferroviari, che si sovrappongono alla risposta strutturale di interesse. Queste variazioni si manifestano e si esauriscono nell’arco di pochi intervalli di campionamento e non sono riconducibili al comportamento statico della struttura.
L’obiettivo del trattamento è isolare e rimuovere queste componenti impulsive, preservando le variazioni di lungo periodo, comprese quelle di origine termica,
che costituiscono parte essenziale dell’informazione strutturale.
Tra le possibili tecniche per identificare e rimuovere i transienti dinamici, l’algoritmo utilizza l’analisi della derivata prima delle serie temporali, che consente di rilevare le variazioni istantanee incompatibili con la velocità di risposta attesa della struttura.
Sul dato così trattato viene calcolata una tendenza temporale a finestra mobile, la cui ampiezza è configurabile in funzione delle caratteristiche del dato: per le misure di questo viadotto è stata adottata una finestra settimanale, che fa emergere l’andamento strutturale di lungo periodo su cui vengono effettuate le verifiche rispetto alle soglie di attenzione.
I risultati dell’elaborazione vengono restituiti attraverso l’interfaccia web in forma grafica interattiva. Per ciascuno strumento è possibile visualizzare simultaneamente le serie temporali grezze, le curve filtrate e la tendenza di lungo periodo, insieme alle bande di controllo corrispondenti ai diversi livelli di allerta.
La disponibilità di questo quadro elaborato in tempi rapidi consente di valutare l’evoluzione del comportamento strutturale con una frequenza compatibile con le esigenze operative di gestione dell’opera.
Le bande di controllo sono definite sulla base di valutazioni statiche specifiche per ciascun tipo di misura e differenziate per livello di allerta. Il superamento di una banda attiva un livello di allerta corrispondente e introduce la valutazione degli indicatori cinematici.
Alla lettura del valore assoluto del dato, infatti, si affianca la valutazione della sua velocità di variazione nel tempo, ovvero la derivata prima dell’andamento rispetto all’asse temporale.
Una curva che converge verso la soglia con ritmo crescente segnala una condizione strutturalmente più critica rispetto a una che si mantiene stabile sullo stesso valore assoluto. Questa lettura della tendenza consente di intercettare dinamiche evolutive significative prima che venga raggiunto il superamento della soglia, ampliando il margine disponibile per valutare la situazione e pianificare eventuali interventi.
Un contributo specifico dell’interfaccia è la sovrapposizione dell’andamento della temperatura alle serie strumentali. Le variazioni termiche stagionali si riflettono in modo significativo sulle misure di tutti gli strumenti e costituiscono una componente reale del dato.
Il confronto con il profilo termico consente di riconoscere le variazioni riconducibili a cause esogene note, come le escursioni stagionali, e di distinguerle da variazioni che evolvono in modo indipendente dalla temperatura, queste ultime meritevoli di un approfondimento tecnico specifico.
L’interfaccia include inoltre la possibilità di esportare i grafici in alta risoluzione e le serie elaborate in formato CSV, per l’utilizzo nella produzione delle relazioni periodiche di monitoraggio.
L’adozione di questo processo ha consentito di ridurre sensibilmente il tempo dedicato all’elaborazione periodica dei dati di monitoraggio, rendendo disponibili i risultati in tempi compatibili con le esigenze operative di gestione dell’opera.
Un processo strutturato e riproducibile garantisce inoltre una maggiore coerenza nell’interpretazione nel tempo, indipendentemente dalla periodicità delle campagne di analisi. Un’evoluzione naturale di questo approccio è l’introduzione di logiche predittive basate sugli indicatori cinematici.
Monitorare la velocità e l’accelerazione di variazione degli indicatori nel tempo consente di intercettare tendenze evolutive critiche prima del raggiungimento delle soglie assolute, ampliando il margine di anticipo disponibile per valutare la situazione e pianificare gli eventuali interventi.
Questo principio è applicabile in modo diretto agli strumenti già installati sull’opera, senza modificare la strumentazione esistente.
Il passo successivo è l’estensione di questo approccio ad altre opere monitorate, adattando gli algoritmi alle caratteristiche strumentali e strutturali di ciascun caso.
Un ulteriore sviluppo riguarda l’automazione della produzione delle relazioni periodiche di monitoraggio: se l’elaborazione è già strutturata e documentata, la generazione del documento diventa un passaggio in larga parte automatizzabile, con un ulteriore risparmio di tempo nelle attività di rendicontazione.
L’esperienza descritta suggerisce che il valore della strumentazione installata su un’opera dipende in misura crescente dalla qualità del processo con cui i dati vengono gestiti e interpretati.
La strumentazione produce dati: è il processo di elaborazione e analisi a trasformarli in informazioni tecniche utili a supportare le decisioni.