L’industria delle costruzioni, in particolare quella delle opere sotterranee, sta vivendo una profonda metamorfosi guidata dall’emergere di tecnologie intelligenti. Questa trasformazione è molto più di una semplice evoluzione tecnologica: è un cambiamento strutturale, sistemico, che ridefinisce il modo in cui i progetti vengono concepiti, gestiti e realizzati lungo tutto il loro ciclo di vita. La costruzione intelligente, estesa al settore dello scavo di tunnel, si propone di creare infrastrutture automatiche, intelligenti, affidabili e sostenibili, sfruttando il potenziale dell’intelligenza artificiale (IA), della modellazione informativa edilizia (BIM), delle piattaforme cloud, dell’Internet delle cose (IoT) e di molte altre tecnologie emergenti.

Queste tecnologie non operano in modo isolato. Al contrario, la loro forza risiede nell'integrazione sinergica, che permette la raccolta in tempo reale dei dati, la loro analisi automatizzata, la modellazione digitale dell’ambiente e la presa di decisioni rapida e fondata. L’adozione di sistemi intelligenti nei progetti di tunnel consente non solo di migliorare l’efficienza operativa, ma anche di affrontare le criticità intrinseche all’ambiente sotterraneo: complessità geotecniche, condizioni mutevoli e rischi elevati.

Il primo elemento fondante di questa trasformazione è la standardizzazione. L’uniformazione dei processi, dei componenti e delle metodologie consente un controllo sistemico della qualità e un aumento dell’efficienza. Tuttavia, raggiungere la standardizzazione nel settore dei tunnel rappresenta una sfida maggiore rispetto alla produzione industriale, a causa della variabilità ambientale, delle tecniche impiegate e della natura unica di ogni progetto. Nonostante ciò, l’utilizzo di BIM e delle librerie digitali di segmenti prefabbricati ha permesso un’accelerazione notevole nella creazione di standard applicabili a vari contesti, includendo anche le fasi di progettazione delle armature in acciaio, saldatura, installazione dei conci e getti di calcestruzzo prefabbricati.

La digitalizzazione costituisce il secondo pilastro della costruzione intelligente. La transizione da documentazione cartacea a sistemi digitali interconnessi consente la creazione di ambienti digitali completamente navigabili, nei quali ogni elemento fisico ha un suo corrispettivo virtuale aggiornato in tempo reale. Questo gemello digitale (digital twin) non solo riproduce fedelmente la realtà ma la anticipa, simulando scenari futuri e ottimizzando le decisioni operative. Nei progetti di scavo di tunnel, ciò si traduce nella possibilità di monitorare le deformazioni della galleria, prevedere interferenze strutturali, gestire i flussi logistici e ottimizzare l’intervento umano solo dove strettamente necessario.

Il terzo elemento è l’intellettualizzazione delle operazioni. I sistemi intelligenti, basati su algoritmi di machine learning e deep learning, permettono un’elaborazione dati massiva e autonoma. Le decisioni non sono più affidate esclusivamente all’esperienza dell’ingegnere sul campo, ma sono supportate da modelli predittivi che apprendono costantemente dal contesto operativo. Questo approccio permette una gestione del rischio più raffinata e una capacità di adattamento in tempo reale agli eventi imprevisti. L’automazione, quindi, non è solo meccanica, ma anche cognitiva.

Fondamentale è inoltre la collaborazione interdisciplinare. Le piattaforme cloud e l’uso dell’IoT favoriscono una cooperazione più stretta tra ingegneri, architetti, geologi e operatori di cantiere, creando un ecosistema informativo fluido in cui le informazioni circolano in tempo reale. Il coordinamento tra progetto e costruzio

Come si può ottimizzare la distribuzione della pressione nei cilindri idraulici del TBM SESA?

Nel contesto delle operazioni meccaniche complesse di una TBM (Tunnel Boring Machine), la gestione attiva dei cilindri idraulici durante l’assemblaggio dei conci rappresenta una sfida cruciale. In particolare, nella configurazione SESA (Synchronous Excavation and Segment Assembly), dove l’escavazione e l’assemblaggio dei conci avvengono simultaneamente, la concentrazione di sforzi meccanici nei cilindri idraulici può compromettere l’affidabilità e la stabilità dell’intero sistema. Per mitigare tali fenomeni, è stata sviluppata una strategia di controllo attivo basata su un algoritmo di ottimizzazione multi-obiettivo in tempo reale, finalizzata alla ridistribuzione intelligente della pressione nei cilindri idraulici.

Il cuore di questo approccio risiede nella combinazione di metodi predittivi avanzati e algoritmi di ottimizzazione. La pressione, essendo il parametro prestazionale diretto dei cilindri idraulici, viene rilevata e gestita attraverso un modello BO-XGBoost — un’integrazione tra la Bayesian Optimization e l’algoritmo Extreme Gradient Boosting — per la diagnosi dello stato dei cilindri. Una volta identificato lo stato operativo, un algoritmo Archimedeo di Ottimizzazione Online (AOA) entra in azione per ridefinire in tempo reale la distribuzione della pressione, adattandola alle condizioni operative effettive del TBM.

La struttura della macchina SESA si articola in due sottosistemi idraulici indipendenti: uno anteriore per l’escavazione e uno centrale per l’assemblaggio dei conci. Tali moduli sono uniti tramite uno snodo meccanico che permette la sincronizzazione delle operazioni, pur mantenendo una relativa indipendenza meccanica. Questa configurazione consente l’esecuzione simultanea dell’escavazione e dell’assemblaggio, ma introduce anche una complessità strutturale dovuta alla necessità di coordinare e bilanciare le forze agenti nei cilindri idraulici durante le transizioni tra i diversi stati operativi.

L’assemblaggio dei conci avviene con componenti di tre tipologie principali: B, H e K. Una singola anello è formato da tre conci B, due H e uno K. Ogni configurazione comporta una diversa distribuzione degli sforzi nei cilindri idraulici. Si identificano, pertanto, sette stati operativi distinti per i cilindri, dipendenti dallo stile e dalla posizione del concio in fase di installazione. In questa complessità dinamica, l’identificazione accurata dello stato di ogni cilindro diventa un requisito imprescindibile per l’attuazione di un controllo efficiente.

Nel quadro delle metodologie di controllo, si distingue tra approcci tradizionali — empirici, numerici e sperimentali — e quelli basati sull’apprendimento automatico. I metodi empirici si fondano sull’esperienza umana e risultano quindi esposti a variabilità soggettive. I metodi numerici, pur basati su modelli fluidodinamici rigorosi, richiedono risorse computazionali elevate e mostrano scarsa scalabilità. Gli approcci sperimentali, sebbene affidabili, sono onerosi in termini di progettazione e non sempre applicabili in scenari ingegneristici complessi.

È in questo contesto che l’apprendimento automatico emerge come soluzione di frontiera. L’integrazione di dati storici e parametri ambientali permette di prevedere con precisione variabili critiche come la pressione, il tempo di risposta o la differenza di corsa del cilindro, migliorando così la qualità delle decisioni operative. Prevedere il comportamento del cilindro, in particolare l’estensione o la retrazione, consente un controllo più accurato della traiettoria dell’attuatore e, di conseguenza, una maggiore stabilità dell’intero sistema TBM.

Tuttavia, nonostante gli avanzamenti, permane una lacuna significativa: il controllo attivo e coordinato di più cilindri in condizioni operative sincrone. I sistemi attuali mostrano limiti nell’analisi e nella gestione cooperativa dei cilindri multipli, compromettendo l’ottimizzazione globale del processo. È proprio in questa direzione che il quadro di ottimizzazione proposto interviene, unendo rilevamento predittivo e ottimizzazione multi-obiettivo per garantire non solo l’identificazione precisa, ma anche la distribuzione ottimale delle pressioni tra i cilindri in tempo reale.

È fondamentale comprendere che l’efficacia di tale approccio non risiede unicamente nella capacità di previsione o nell’ottimizzazione algoritmica, ma nella loro integrazione dinamica. La combinazione tra apprendimento automatico e ottimizzazione adattiva consente di affrontare l’elevata variabilità operativa di una TBM SESA, migliorando al contempo la sicurezza strutturale e l’efficienza produttiva.

Un elemento chiave spesso trascurato è il ruolo delle condizioni ambientali e dei dati storici nella modellazione predittiva. Le variazioni del terreno, l’umidità, la temperatura o le vibrazioni strutturali influiscono significativamente sul comportamento dei cilindri. Includere tali variabili nei modelli predittivi aumenta la robustezza del sistema di controllo e riduce la probabilità di errori operativi. È a

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