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CAMELOT – SOLUZIONI PER LA DIAGNOSI STRUTTURALE

Digital twinGrandi struttureinfrastrutture civiliMachine learningMonitoraggio strutturale

Introduzione

L’obiettivo dell’invenzione è quello di fornire una soluzione innovativa per il monitoraggio della salute strutturale di edifici e grandi strutture/infrastrutture civili. CAMELOT serve a supportare tecnici e non tecnici nelle fasi di “decision making”, proprio come gli strumenti diagnostici supportano i medici. In questo caso i pazienti sono le grandi strutture e infrastrutture civili.

Caratteristiche Tecniche

CAMELOT è composto da 2 servizi e un prodotto. Il prodotto fornito è un software in grado di dire se una specifica struttura/infrastruttura monitorata è in salute o se sta andando incontro a condizioni patologiche. Questo viene fatto tramite l’utilizzo di tecniche avanzate di Machine Learning. Per effettuare ciò, abbiamo bisogno di acquisire dati da una struttura monitorata. Con il primo servizio, quindi, si propone una progettazione intelligente (ottimizzata) del setup sperimentale con il quale verranno acquisiti i dati che il software utilizzerà per la valutazione della salute strutturale. Il secondo servizio, invece, propone un supporto avanzato che passa attraverso la realizzazione di un Digital Twin (basato su leggi fisiche) della struttura che si sta monitorando. Grazie all’utilizzo di questo gemello digitale, è così possibile indagare più nel dettaglio le cause della patologia che sta interessando la struttura.

Possibili Applicazioni

  • Grandi infrastrutture (Es. Ponti e Viadotti);
  • Industria petrolifera (Es. Oleodotti e raffinerie);
  • Grandi strutture (Es. Dighe);
  • Costruzioni del patrimonio architettonico;
  • Edifici.

Vantaggi

  • Machine Learning per ridurre falsi positivi e falsi negativi;
  • Oltre il 25% di risparmio grazie al servizio di posizionamento ottimale dei sensori;
  • Elevata versatilità (facilmente personalizzabile in funzione del sistema da monitorare);
  • Digital Twin per le fasi di prognosi e diagnosi difficoltose.