Lo scavo di tunnel rappresenta un elemento cruciale nello sviluppo infrastrutturale, consentendo il passaggio attraverso diverse formazioni geologiche. Tuttavia, i rischi geologici connessi a queste opere pongono sfide significative, tra cui ritardi, costi maggiori e problemi di sicurezza. Tradizionalmente, l’indagine geologica si è basata principalmente su carotaggi, che forniscono dati verticali limitati e con una risoluzione spaziale ridotta in orizzontale. Questo limita la capacità di caratterizzare accuratamente le condizioni del terreno lungo l’intero tracciato del tunnel.

Per superare queste restrizioni, sono stati sviluppati modelli geologici convenzionali che utilizzano tecniche di mappatura per rappresentare e valutare i rischi geologici. I modelli più recenti, come quelli tridimensionali, permettono di connettere più sezioni trasversali, aggiungendo una dimensione lungo il percorso del tunnel e offrendo così una visione più completa della distribuzione geologica, inclusi strati e discontinuità. Parallelamente, il progresso delle tecniche di machine learning ha aperto nuove prospettive nella previsione delle condizioni geologiche, spostando il focus dalla semplice rappresentazione alla predizione dinamica.

Tra i metodi più impiegati figurano la regressione con processi gaussiani, le macchine a vettori di supporto, gli alberi decisionali e algoritmi di clustering come il K-means, applicati a dati operativi della talpa meccanica (TBM). Questi metodi si sono dimostrati efficaci nell’identificare e prevedere le condizioni geologiche lungo il percorso di scavo, migliorando la precisione della valutazione dei rischi. Successivamente, le reti neurali profonde hanno portato a ulteriori miglioramenti, grazie alla loro capacità di gestire relazioni complesse e non lineari, integrando pattern spaziali e temporali. Ad esempio, l’uso di reti LSTM combinate con grafi convoluzionali o reti generative avversarie incrementali ha consentito di anticipare le condizioni geologiche con maggiore affidabilità.

Tuttavia, una delle principali difficoltà rimane la gestione dei dati dinamici raccolti durante lo scavo. Molti modelli predittivi si basano esclusivamente su dati raccolti prima dello scavo, senza aggiornare le previsioni con le nuove informazioni che emergono man mano che la talpa avanza di anello in anello. Ignorare questi dati può causare una perdita di informazioni preziose, aumentando l’incertezza e il rischio di errori nella previsione.

Per affrontare questo problema, è stato sviluppato un metodo chiamato OHMM (Online Hidden Markov Model), che aggiorna continuamente il modello predittivo in base ai dati in tempo reale raccolti durante la costruzione. Questo approccio consente di integrare osservazioni sparse, come i campioni di carotaggio, con dati di cantiere in situ, fornendo una previsione più accurata e tempestiva delle condizioni geologiche nascoste davanti alla faccia di scavo della TBM. L’OHHM utilizza un meccanismo di estensione delle osservazioni per compensare la scarsità di dati iniziali, ampliando così la capacità predittiva fin dalle fasi iniziali di costruzione.

Durante la fase di accumulo dati in situ, vengono raccolte osservazioni quotidiane dettagliate, quali parametri tecnici della macchina, tipologie di terreno e fotografie, che pur non essendo specificamente focalizzate sui rischi geologici, costituiscono un prezioso patrimonio informativo da cui estrarre segnali utili. L’integrazione di queste informazioni con i campioni preliminari consente di modellare i rischi geologici con risoluzione fino a un singolo anello di scavo, migliorando la capacità decisionale e di pianificazione sul campo.

È importante considerare che la previsione delle condizioni geologiche non riguarda solo l’identificazione qualitativa dei tipi di terreno o delle discontinuità, ma implica anche la stima precisa delle dimensioni e della posizione dei cambiamenti geologici, al fine di supportare efficacemente le scelte operative e di sicurezza. La gestione dinamica e continua dei dati è dunque essenziale per affrontare le incertezze e ridurre i rischi associati all’avanzamento dei lavori.

Oltre all’aspetto tecnico, è fondamentale per il lettore comprendere che l’implementazione pratica di questi modelli richiede una rigorosa organizzazione e registrazione dei dati di cantiere, con report giornalieri strutturati in modo uniforme e dettagliato. La qualità e la consistenza delle osservazioni rappresentano il fondamento su cui si basa ogni previsione affidabile.

La complessità delle condizioni geologiche e la variabilità spaziale richiedono un approccio flessibile e aggiornabile nel tempo, che sia in grado di integrare dati nuovi e frammentari con quelli storici, mantenendo una visione coerente del contesto geologico. Solo così è possibile anticipare efficacemente i rischi e garantire la sicurezza e l’efficienza nella costruzione dei tunnel.

Come può essere migliorata la selezione delle attrezzature da scavo mediante MCDM avanzato?

Nel contesto dell’ingegneria dei tunnel, la selezione dell’equipaggiamento di scavo rappresenta un nodo decisionale critico che incide profondamente non solo sui costi e sui tempi del progetto, ma anche sulla sicurezza operativa e sulla qualità dell’opera finale. Un approccio decisionale superficiale o eccessivamente rigido rischia di compromettere l’intera sequenza di avanzamento del tunnel. Per affrontare questa complessità, il ricorso a metodologie di Multi-Criteria Decision Making (MCDM) avanzate offre una risposta strutturata e adattabile alle incertezze intrinseche del processo.

Il primo passaggio è la formulazione del quadro dei criteri. Questa fase implica l’identificazione di un insieme di fattori rilevanti, tecnici, economici, ambientali e operativi. Ogni criterio deve riflettere l’importanza relativa nel contesto specifico del progetto. Tuttavia, i concetti linguistici impiegati per esprimere le valutazioni – come "alta affidabilità", "moderata efficienza", "costo accettabile" – sono vaghi e soggetti a interpretazioni soggettive. È qui che entra in gioco il modello a nuvola, uno strumento utile per convertire tali concetti linguistici in rappresentazioni quantitative, mantenendo la flessibilità semantica e l'incertezza delle espressioni originali.

Il modello a nuvola consente di rappresentare i giudizi umani in forma numerica senza perdere la ricchezza dell’ambiguità linguistica. In questo modo, la valutazione delle alternative diventa più robusta, evitando semplificazioni eccessive. Una volta effettuata la conversione, si applica una versione migliorata del metodo TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution), che consente di valutare ciascuna opzione in relazione al punto ideale e al punto peggiore. L’algoritmo migliorato non solo raffina il calcolo delle distanze relative, ma include anche una ponderazione dinamica dei criteri, capace di riflettere l’importanza variabile di ciascun fattore in differenti scenari geotecnici e logistici.

Il processo di decisione sotto incertezza costituisce una sfida ulteriore. Le condizioni operative non sono sempre perfettamente conosciute in fase preliminare. L’integrazione della teoria dell'evidenza o di strumenti probabilistici bayesiani consente di modellare tale incertezza e di prendere decisioni ottimali anche in presenza di incompletezza dei dati. La flessibilità diventa dunque una proprietà intrinseca del sistema decisionale, non un’eccezione.

Le analisi sperimentali svolte con questa architettura MCDM avanzata hanno dimostrato un incremento nella precisione della selezione e una maggiore resilienza del processo decisionale rispetto ai metodi tradizionali. L’applicazione pratica ha confermato una correlazione diretta tra accuratezza della selezione e prestazioni operative dell’equipaggiamento selezionato, in termini sia di velocità di avanzamento sia di frequenza di guasti.

È essenziale che il lettore comprenda quanto il processo decisionale debba riflettere non solo la complessità tecnica, ma anche l’incertezza cognitiva e contestuale. L’adozione di strumenti matematici più sofisticati non deve essere vista come un appesantimento, bensì come un affinamento della capacità di giudizio ingegneristico. Inoltre, è fondamentale garantire che il sistema decisionale resti trasparente e interpretabile dagli attori coinvolti, per evitare che la sofisticazione si trasformi in opacità. La tracciabilità logica di ogni decisione presa attraverso MCDM deve essere sempre garantita, nonostante l’uso di modelli complessi.

Come si può prevedere e controllare il guasto della testa di taglio di una TBM in galleria?

La probabilità che si verifichi un guasto in una determinata finestra temporale può essere calcolata considerando la distribuzione delle variabili che descrivono lo stato dei componenti della testa di taglio di una TBM (Tunnel Boring Machine). In questo contesto, le variabili assumono valori corrispondenti a diversi stati lungo una linea temporale, rappresentati da intervalli di tempo discreti. La modellazione degli eventi di guasto utilizza un approccio combinato di alberi dei guasti dinamici (Dynamic Fault Trees, DFT) e reti bayesiane dinamiche temporali (Dynamic Temporal Bayesian Networks, DTBN), che permette di gestire la complessità e la dinamica del sistema durante la perforazione di tunnel.

Il caso studio scelto riguarda il sistema metro di Wuhan, in Cina, dove due TBM di tipo EPB (Earth Pressure Balance) sono impiegate per scavare un tunnel doppio binario tra due stazioni, operando a circa 20 metri sotto il livello del suolo. La sicurezza e l’affidabilità della testa di taglio, parte cruciale della macchina, sono monitorate attraverso un modello di guasto che identifica dieci eventi base potenzialmente responsabili del guasto finale. Tra questi eventi base si trovano difetti nei dischi di taglio, strumenti di taglio, sistemi di spinta e materiali di tenuta. L’identificazione e la strutturazione di questi eventi è stata svolta con il contributo di esperti tramite la tecnica Delphi, integrando la conoscenza empirica e il confronto interdisciplinare.

La trasformazione del modello DFT in una rete DTBN consente di superare problemi tecnici tipici come l’esplosione dello spazio degli stati e l’errore nei processi di conversione, offrendo una rappresentazione temporale più accurata dei guasti. I tassi di guasto dei singoli componenti variano in base al tipo di TBM e alle condizioni geologiche, e sono ottenuti attraverso prove sperimentali o valutazioni di esperti di campo. In questa rappresentazione, l’intervallo temporale viene considerato in “anelli di tunnel”, allineandosi così con la frequenza delle misurazioni operative nella pratica quotidiana.

La rete DTBN permette di condurre esperimenti “what-if” per analizzare le interazioni causa-effetto sotto differenti scenari. Attraverso tecniche di inferenza bayesiana si implementano analisi predittive e diagnostiche, capaci di fornire una previsione temporale della probabilità di guasto (feedforward control) o di aggiornare la stima del rischio a seguito di eventi osservati (feedback control). A supporto di queste analisi, viene sviluppato un software in MATLAB che consente di eseguire calcoli complessi in tempi ridotti.

La strategia di controllo anticipato si basa sulla capacità di prevedere la distribuzione di probabilità del guasto prima che esso si manifesti, elaborando i dati di tasso di guasto dei componenti radice. Questo consente una stima quantitativa del momento più probabile per il verificarsi di un guasto, e quindi l’adozione tempestiva di misure preventive. L’analisi delle curve di affidabilità mostra differenze significative nella velocità di degradazione dei vari componenti, evidenziando che non tutti i guasti si manifestano con la stessa tempistica. Il tempo medio al guasto (MTTF) si rivela una metrica fondamentale per valutare la durata operativa attesa del sistema, e permette di pianificare interventi manutentivi più efficaci.

L’equilibrio tra la frequenza degli interventi di manutenzione e i rischi associati a un guasto è delicato. Un’attività di manutenzione troppo ravvicinata può ridurre la produttività e aumentare i costi, mentre un ritardo negli interventi può portare a incidenti gravi e a un aumento del rischio complessivo. L’applicazione di metodi probabilistici e di modellazione dinamica, come quelli descritti, rappresenta dunque un passo avanti significativo nella gestione della sicurezza e dell’affidabilità delle TBM, soprattutto in contesti complessi come quello della perforazione di gallerie urbane.

È fondamentale inoltre considerare che i dati di input – come i tassi di guasto – possono variare nel tempo e in base a fattori esterni, quali le condizioni geologiche e l’usura del macchinario, rendendo necessario un aggiornamento continuo dei modelli con dati reali raccolti durante l’operatività. L’integrazione di sistemi di monitoraggio in tempo reale con modelli predittivi avanzati consente di migliorare ulteriormente la gestione del rischio, adattandosi dinamicamente alle condizioni operative e anticipando potenziali criticità.

Come il modello meta di deep learning e l’ottimizzazione online migliorano il controllo operativo delle TBM

Il modello meta proposto si basa su un approccio predittivo spazio-temporale che integra dati storici e attuali relativi ai parametri operativi chiave delle TBM (Tunnel Boring Machine), identificati come x1 fino a x9, e agli indicatori di prestazione O1 fino a O4. L’input del modello include dati dal tempo t−2 a t per i parametri operativi e da t−2 a t−1 per gli obiettivi di performance, permettendo una stima immediata e affidabile delle condizioni operative subito dopo l’avanzamento dello scavo. La struttura della rete prevede l’uso combinato di layer GCN (Graph Convolutional Network) e LSTM (Long Short-Term Memory), con funzioni di attivazione mirate come tanh, ELU e ReLU, e una formazione ottimizzata in 30 epoche con batch di dimensione 32 e funzione di perdita MAE (Mean Absolute Error).

L’andamento della funzione di perdita evidenzia una rapida diminuzione nei primi cicli di addestramento, stabilizzandosi dopo circa 20 epoche, a indicare una sufficiente convergenza del modello. Il metodo di ottimizzazione online basato su NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) consente di individuare soluzioni ottimali per il controllo delle TBM, considerando restrizioni reali sulle variazioni ammissibili dei parametri attivi (x1–x3), mentre gli altri restano fissi per riflettere le condizioni effettive di scavo. Le variazioni ammissibili sono simulate con vincoli del ±20%, ±30% e ±40%, preservando la sicurezza e l’efficacia dell’operazione.

L’algoritmo NSGA-II funziona su una popolazione di 200 individui, impiegando crossover binario simulato e mutazione polinomiale, fino a 50 generazioni, per affinare la frontiera di Pareto. Successivamente, il metodo TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) seleziona la soluzione ottimale per il controllo operativo. La valutazione delle prestazioni del modello tramite metriche comuni come MAE, RMSE (Root Mean Square Error) e R² dimostra che le stime sono molto vicine ai valori reali: ad esempio, un MAE di 2.083 mm/min per la velocità di penetrazione e un R² di 0.929 indicano una precisione notevole nel predire la performance delle TBM.

L’analisi dei risultati mostra che l’uso del modello di deep learning integrato con l’ottimizzazione online migliora significativamente tutti i parametri di prestazione: la velocità di penetrazione aumenta mediamente del 25,75%, mentre il consumo energetico e l’usura degli utensili si riducono rispettivamente del 22,93% e del 23,46%, con un miglioramento complessivo delle prestazioni attorno al 21,12%. Inoltre, il rilassamento dei vincoli sui parametri operativi consente ulteriori incrementi delle performance, evidenziando la correlazione diretta tra la flessibilità del controllo e l’efficienza operativa.

È importante sottolineare che la configurazione di questi modelli richiede un bilanciamento delicato tra la precisione predittiva e la sicurezza operativa: parametri troppo liberamente modificabili potrebbero portare a condizioni di scavo non realizzabili o dannose per la macchina. Il modello integrato, quindi, deve sempre operare entro limiti realistici e verificati, mantenendo l’affidabilità e la stabilità del processo. L’integrazione dei dati storici con quelli in tempo reale consente un adattamento continuo e progressivo, migliorando la capacità decisionale degli operatori e la risposta dinamica del sistema.

Oltre a quanto espresso, è cruciale che il lettore comprenda la complessità implicita nella gestione di dati spatio-temporali per l’ottimizzazione di sistemi complessi come le TBM. La capacità di un modello di apprendimento profondo di integrare informazioni da più istanti temporali e vari parametri simultaneamente rappresenta un progresso significativo rispetto ai metodi tradizionali basati su singole misurazioni o regole fisse. La robustezza del modello deriva anche dalla sua architettura ibrida GCN-LSTM, che combina l’analisi topologica delle relazioni spaziali con la memoria temporale necessaria per una previsione accurata.

Inoltre, la scelta di metriche appropriate per la valutazione delle performance è fondamentale per garantire un confronto affidabile tra la previsione e i dati reali, consentendo un monitoraggio continuo e l’aggiornamento del modello in base all’evoluzione delle condizioni operative. Infine, l’uso di algoritmi multi-obiettivo come NSGA-II assicura che le ottimizzazioni non sacrificialo un parametro a favore di un altro, ma puntino a un miglioramento equilibrato e sostenibile della prestazione complessiva della macchina.

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