Il controllo dell’atteggiamento di una TBM (Tunnel Boring Machine) durante le operazioni di scavo è un elemento cruciale per garantire sia la sicurezza che l’efficienza del processo. Tradizionalmente, la previsione dell’atteggiamento della TBM si basava su analisi teoriche e parametri limitati, come la posizione calcolata tramite dati geologici e fisici specifici. Tuttavia, questi metodi, pur essendo fondamentali, si rivelano insufficienti per gestire la complessità e la variabilità delle condizioni geotecniche reali. Le tecniche classiche tendono a non adattarsi adeguatamente alle situazioni dinamiche e non riescono a fornire previsioni in tempo reale con un livello di precisione necessario per interventi immediati.

L’innovazione tecnologica, in particolare l’avanzamento dell’intelligenza artificiale, ha portato all’adozione di metodi di apprendimento automatico per migliorare la predizione delle prestazioni della TBM. Questi modelli intelligenti sono in grado di identificare strutture complesse all’interno dei dati, affrontando problemi ingegneristici anche in assenza di una relazione esplicita tra le variabili. Tuttavia, un limite frequente delle tecniche di machine learning tradizionali risiede nel preprocessing dei dati, che spesso comporta la pulizia e la filtrazione dei dati stessi, potenzialmente perdendo informazioni rilevanti. Nel contesto di una TBM, dove i dati sono rumorosi e provengono da sensori in tempo reale, diventa imprescindibile sviluppare modelli capaci di operare direttamente su dati grezzi e temporali.

La natura temporale dei dati sull’atteggiamento della TBM richiede un approccio specifico: la previsione si configura come un problema di analisi di serie temporali, in cui il valore futuro dipende strettamente da molteplici istanti precedenti. Per questo motivo, le reti neurali ricorrenti (RNN), in particolare le varianti LSTM (Long Short-Term Memory) e GRU (Gated Recurrent Unit), sono diventate strumenti di riferimento nella modellazione di tali fenomeni. Le LSTM sono note per la capacità di mitigare problemi di scomparsa del gradiente e di conservare informazioni a lungo termine, ma tendono a sovradattarsi quando i dati di input sono di bassa dimensionalità. Le GRU, più snelle e con una struttura a due porte, offrono un miglior equilibrio tra efficienza computazionale e precisione predittiva.

Un ulteriore progresso viene dall’integrazione delle reti neurali convoluzionali (CNN), particolarmente efficaci nell’estrazione di caratteristiche da dati grezzi. Nonostante la loro diffusione nelle attività di classificazione, le CNN, in versione monodimensionale (1D CNN), stanno emergendo come potenti strumenti anche nella regressione e nella previsione di serie temporali, come nel caso dell’atteggiamento della TBM. L’uso combinato di 1D CNN e GRU consente di cogliere sia le caratteristiche locali che le dipendenze temporali a lungo termine, incrementando così l’accuratezza della previsione.

L’approccio descritto risponde a diverse sfide tecniche fondamentali: prevedere in modo affidabile l’atteggiamento futuro della TBM per consentire interventi tempestivi; garantire robustezza e accuratezza del modello nonostante la complessità e la quantità crescente di dati; analizzare quantitativamente l’influenza dei diversi parametri di input sulle previsioni future, migliorando l’interpretabilità del modello.

Nel panorama della ricerca attuale, le predizioni possono essere suddivise in due tipologie: a passo singolo, dove il modello prevede un solo valore futuro immediato, e a passi multipli, che mira a fornire una sequenza di valori futuri. Mentre la prima metodologia può perdere precisione con l’aumentare dell’intervallo temporale previsto, la seconda, grazie all’adozione di modelli ibridi come C-GRU (CNN-GRU), permette una stima più stabile e accurata su un arco temporale più ampio.

Oltre all’implementazione di modelli predittivi sofisticati, è essenziale sottolineare l’importanza della qualità e della quantità dei dati acquisiti durante l’operazione della TBM. La disponibilità di serie temporali dettagliate, senza eccessiva manipolazione o perdita di informazioni, è alla base della riuscita del modello predittivo.

È cruciale comprendere che la previsione dell’atteggiamento di una TBM non è soltanto un problema tecnico di modellazione ma ha implicazioni dirette sulla sicurezza degli operatori e sull’efficienza dell’intero progetto di scavo. La capacità di anticipare e correggere l’orientamento della macchina consente di evitare deviazioni, ridurre rischi di incidenti e ottimizzare i tempi di lavoro. L’adozione di metodologie di intelligenza artificiale deve quindi essere accompagnata da una profonda integrazione con il sistema di controllo operativo e da una formazione adeguata degli operatori, affinché le previsioni diventino strumenti attivi nel processo decisionale.

Infine, la continua evoluzione delle tecniche di deep learning e l’accresciuta disponibilità di dati aprono nuove prospettive per modelli ancora più complessi e performanti, in grado di adattarsi dinamicamente a condizioni geologiche variabili e di offrire previsioni in tempo reale con un livello di affidabilità mai raggiunto prima.

Come funziona il controllo dell’assetto di una TBM attraverso l’apprendimento rinforzato profondo (DRL)?

Il controllo dell’assetto di una Tunnel Boring Machine (TBM) rappresenta una sfida cruciale per garantire precisione e sicurezza nelle operazioni di scavo sotterraneo. La strategia proposta si basa su un avanzato metodo di Deep Reinforcement Learning (DRL), in particolare sull’algoritmo TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient), evoluzione del Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG). Questo approccio consente un controllo più stabile e affidabile dell’assetto della TBM attraverso una rete neurale di tipo actor-critic che apprende in modo autonomo la politica ottimale di azione per correggere le deviazioni della macchina.

Il meccanismo fondamentale del TD3 include due reti critiche (critic networks) distinte che stimano indipendentemente la funzione di valore azione-stato (Q-value). La media delle loro stime aiuta a correggere la tendenza all’eccessiva sovrastima, problema comune nelle tecniche DRL tradizionali. Inoltre, l’aggiornamento ritardato della rete actor permette di mantenere una politica stabile durante l’esplorazione, mentre la tecnica di smoothing della politica introduce rumore controllato nelle azioni target, prevenendo brusche variazioni che potrebbero compromettere la convergenza del modello.

Il replay buffer rappresenta un elemento chiave, conservando le esperienze raccolte durante l’interazione con l’ambiente. Questa struttura dati consente di rompere la correlazione temporale fra esperienze consecutive, evitando così che il modello impari da sequenze troppo simili o di parte, il che garantisce un apprendimento più efficiente e stabile. L’aggiornamento “soft” delle reti target, con un blending graduale dei parametri, impedisce oscillazioni e divergenze nelle funzioni di valore.

L’addestramento è governato da tre funzioni di perdita che guidano il modello verso un controllo preciso: la perdita ambientale, calcolata come errore quadratico medio (MSE) tra valori predetti e misurati; la perdita dell’attore, basata sul valore stimato dai critic; e la perdita dei critici, che combina gli errori delle due reti critiche per ottimizzare la funzione di valore. La valutazione del modello utilizza metriche quali RMSE, MAE e R² per misurare l’accuratezza della traiettoria simulata rispetto a quella reale.

Per interpretare l’importanza delle variabili d’ingresso nell’ambiente addestrato, si applica la tecnica SHAP (SHapley Additive exPlanations), che consente di attribuire il contributo di ciascuna caratteristica alla predizione del modello in modo quantitativo. Questo approccio rende più trasparente il processo decisionale della rete, migliorandone l’affidabilità.

L’efficacia del modello viene ulteriormente dimostrata attraverso un confronto con il controllo manuale umano. Il rapporto di miglioramento evidenzia il guadagno in precisione ottenuto dal modello DRL rispetto alla guida umana, sottolineando il potenziale di automazione avanzata nelle operazioni di TBM.

Il caso di studio è tratto dal progetto di tunneling Thomson-East Coastline a Singapore, dove due TBM Earth Pressure Balance (EPB) sono impiegate per un tunnel lungo 1,34 km. L’installazione di sistemi di raccolta dati sofisticati ha permesso la raccolta di centinaia di parametri operativi, essenziali per alimentare il modello di apprendimento.

Oltre all’efficacia algoritmica, è importante considerare l’integrazione di questi sistemi all’interno di un ambiente operativo complesso, dove la dinamica della TBM è influenzata da variabili geologiche e operative. La robustezza del modello deve quindi essere garantita anche in condizioni variabili e in presenza di rumore nei dati.

Fondamentale è anche la capacità del modello di adattarsi e migliorare progressivamente la politica di controllo senza compromettere la sicurezza operativa. In questo senso, la scelta di un apprendimento ritardato e l’introduzione di regolarizzazioni come il target policy smoothing sono strategie essenziali per evitare comportamenti instabili o rischiosi.

Inoltre, comprendere l’importanza dei diversi parametri di input tramite SHAP aiuta a individuare quali fattori influenzano maggiormente la stabilità e la precisione del controllo, offrendo indicazioni utili per la manutenzione preventiva, la calibrazione del sistema e l’ottimizzazione delle strategie operative.

Infine, la valutazione comparativa con il controllo umano non solo dimostra la superiorità del sistema automatico, ma pone anche le basi per una collaborazione uomo-macchina più efficace, dove il controllo automatico può supportare gli operatori nelle situazioni più critiche o complesse.

Quali sono i fattori chiave che influenzano il rischio di infiltrazioni nelle costruzioni di tunnel?

La costruzione di tunnel sotterranei si confronta con molteplici sfide, tra cui il rischio di infiltrazioni d’acqua che possono compromettere la sicurezza strutturale e l’efficacia dell’opera. Questo rischio deriva da una combinazione complessa di fattori, sia geologici sia legati al progetto, che devono essere valutati in modo approfondito per prevenire eventi dannosi.

Tra i fattori geologici, la coesione del terreno rappresenta un elemento fondamentale: essa determina la resistenza al taglio del terreno, ovvero la capacità del suolo di opporsi allo scorrimento lungo superfici interne. La coesione, insieme all’angolo di attrito del terreno, definisce la forza di taglio complessiva, elemento cruciale per comprendere come il terreno reagisca alle sollecitazioni causate dall’escavazione. Un altro parametro determinante è il modulo di compressione del terreno, che misura la capacità del suolo di deformarsi sotto carico verticale senza subire deformazioni laterali, influenzando così la stabilità dell’intero sistema. La permeabilità del terreno rappresenta invece la sua capacità di permettere il passaggio di acqua o aria; terreni altamente permeabili facilitano il flusso di fluidi, aumentando così il rischio di infiltrazioni.

Un ruolo altrettanto critico è svolto dal livello delle acque sotterranee. Maggiore è la profondità del livello idrico rispetto alla galleria, maggiore sarà la pressione esercitata sull’imbotte e sulle strutture di sostegno, con conseguente incremento del rischio di danni e infiltrazioni. Tale pressione può accelerare il deterioramento delle rocce circostanti, causando discontinuità e fenomeni di filtrazione che mettono a rischio la sicurezza del tunnel.

D’altro canto, le variabili progettuali giocano un ruolo strategico nella mitigazione del rischio. La profondità di copertura, ovvero la distanza tra la superficie terrestre e la volta del tunnel, è determinante per la capacità di resistere alle pressioni esterne e per la quantità di acqua potenzialmente influente sull’opera. Un maggior spessore del copriferro contribuisce a una maggiore stabilità e a una minore probabilità di infiltrazioni. Analogamente, il rapporto tra copertura e luce della galleria è un parametro di sicurezza che riflette l’interazione tra la massa rocciosa sovrastante e le strutture di supporto: un valore elevato di questo rapporto indica una maggiore capacità della roccia di lavorare congiuntamente alla struttura, riducendo il rischio di infiltrazioni. Infine, l’angolo di inclinazione del tunnel, particolarmente rilevante nelle tratte inclinate come quelle sotto i corsi d’acqua, influisce direttamente sulla distribuzione dei carichi sulla struttura di sostegno. Un’inclinazione elevata comporta carichi eccentrici che possono compromettere la stabilità delle strutture e favorire l’insorgenza di perdite.

La complessità dell’ambiente sotterraneo rende la determinazione esatta delle soglie di rischio un compito arduo, caratterizzato da incertezze e ambiguità. Per questo motivo, è stato sviluppato un sistema di classificazione basato su intervalli di rischio distinti in tre livelli: sicuro, basso rischio e alto rischio. Questi livelli vengono associati a specifici valori dei parametri geologici e progettuali, e sono rappresentati da una codifica cromatica che facilita la visualizzazione e la comprensione dello stato di rischio durante le fasi di progettazione e costruzione.

L’analisi dei dati provenienti da cantieri reali, integrata da esperienze di esperti del settore e da modelli di simulazione sviluppati in letteratura, ha permesso di affinare la valutazione del rischio e di definire soglie operative utili per la gestione preventiva. La disponibilità di piattaforme BIM (Building Information Modeling) che integrano le informazioni tecniche, ambientali e strutturali si rivela determinante per monitorare in tempo reale le condizioni del cantiere e attivare tempestivamente azioni correttive.

Oltre a quanto descritto, è importante considerare che la dinamica delle condizioni geologiche può mutare durante il corso dei lavori, pertanto il monitoraggio continuo e l’aggiornamento dei parametri di rischio sono essenziali per una gestione efficace della sicurezza. Inoltre, le tecniche costruttive adottate, la qualità dei materiali e la precisione nella realizzazione degli elementi strutturali influenzano in maniera determinante il comportamento del tunnel rispetto alle infiltrazioni. La sinergia tra approfondita conoscenza geotecnica, progettazione accurata e controllo costante costituisce il fulcro per minimizzare i rischi e garantire la durabilità dell’opera.

Come il Digital Twin e l’Intelligenza Artificiale Rivoluzionano l’Operatività delle TBM nel Tunneling

L’integrazione del modello di digital twin con le tecnologie IoT e le reti 5G rappresenta un progresso determinante per la gestione delle macchine perforatrici per tunnel (TBM). La trasmissione in tempo reale dei dati operativi consente non solo di monitorare costantemente lo stato fisico della macchina, ma anche di effettuare un controllo intelligente e dinamico delle sue prestazioni. Questo livello di interazione fisico-cyber permette agli operatori, o addirittura a sistemi autonomi, di ottimizzare le condizioni operative della TBM in modo da migliorare la velocità di avanzamento, ridurre il consumo energetico e minimizzare l’usura degli utensili, garantendo così un’elevata efficienza e sicurezza nelle fasi di scavo.

L’approccio descritto si fonda su una combinazione di metodi di deep learning, come le reti neurali a convoluzione grafica (GCN) e le reti LSTM, che analizzano i dati raccolti da sensori IoT installati direttamente sulla TBM. Questi dati spaziali e temporali alimentano un modello digitale che non solo simula in tempo reale il comportamento della macchina, ma permette anche una valutazione predittiva delle prestazioni, traducendo questa capacità in una funzione di ottimizzazione multi-obiettivo (MOO). L’algoritmo online NSGA-II, specificamente sviluppato, integra tali parametri per bilanciare simultaneamente il tasso di penetrazione, il rapporto di sovra-scavo, il consumo energetico e l’usura degli utensili, rispondendo così alle variabili ambientali e operative con rapidità e precisione.

Il caso di studio tratto dalla metropolitana di Singapore conferma l’efficacia di questo sistema: il modello digitale ha mostrato valori di R² molto elevati nella previsione delle prestazioni, mentre l’ottimizzazione in linea ha permesso miglioramenti complessivi superiori al 20%. Ciò indica che l’approccio digitale non solo guida in modo affidabile l’operatività della TBM, ma supera anche in termini di praticità e risultati le tecniche tradizionali di ottimizzazione offline.

La digitalizzazione del processo di scavo apre inoltre la strada a scenari futuri in cui la TBM potrà essere gestita da remoto o addirittura in modo autonomo, riducendo significativamente i costi del lavoro e i rischi associati alla presenza di personale in ambienti pericolosi. La raccolta continua e l’analisi di grandi quantità di dati, estesi a diverse condizioni geologiche, alimentano un miglioramento progressivo del modello digitale, contribuendo a costruire un’intelligenza artificiale sempre più sofisticata e adattativa.

È fondamentale riconoscere che l’efficacia di tali sistemi non dipende solo dalla tecnologia di base, ma anche dalla qualità e dalla varietà dei dati raccolti, dalla capacità di integrare diverse fonti informative e dalla robustezza degli algoritmi di machine learning applicati. La gestione ottimale delle TBM richiede quindi una sinergia tra hardware avanzato, reti di comunicazione ad alta velocità e modelli computazionali intelligenti che si evolvono costantemente.

Oltre ai miglioramenti tecnici, è importante considerare anche gli impatti organizzativi e culturali di queste innovazioni. La transizione verso macchine semiautomatizzate o autonome richiede un ripensamento delle competenze degli operatori, l’adozione di nuovi protocolli di sicurezza e un approccio integrato alla manutenzione predittiva. Infine, l’implementazione di digital twin e sistemi intelligenti nella perforazione non è isolata dal più ampio contesto della digitalizzazione delle infrastrutture civili, che promette una trasformazione radicale nel modo in cui progettazione, costruzione e gestione vengono concepiti e realizzati.

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