Un’architettura di misure innovative: il monitoraggio dei parametri sta diventando sempre più significativo nel contesto della salute strutturale delle infrastrutture civili per vari motivi.
In Italia, dove un numero impressionante di siti del patrimonio architettonico – in gran parte del territorio – è soggetto a rischio sismico, il tema è di rilevanza unica. A questa peculiarità geografica si aggiungono diverse altre ragioni:
- gli edifici architettonici stanno diventando sempre più complessi e impegnativi dal punto di vista del comportamento strutturale;
- l’invecchiamento del calcestruzzo sta colpendo pesantemente gli edifici “dell’età del boom economico”, tra cui gran parte dei ponti italiani;
- il territorio sismico, la presenza del mare e l’aumento del peso dei veicoli pesanti creano una combinazione di carichi fisici, corrosione e livello di vibrazioni al suolo che è piuttosto unica nella sua distribuzione, eppure ogni struttura presenta un comportamento proprio;
- la gamma di strutture è molto varia: ponti, dighe, torri, grattacieli ed edifici storici sono tutti in primo piano;
- le condizioni del traffico sono in rapida evoluzione sia per quanto riguarda la distribuzione del peso sia per quanto riguarda il numero di veicoli; inoltre, la guida autonoma e i sistemi di frenata automatizzati stanno creando un maggiore accoppiamento tra la risposta della struttura e l’andamento del traffico.
Il principale vantaggio di un sistema di monitoraggio delle infrastrutture, comunicato al grande pubblico, è quello di consentire una reazione in tempo, prima che si verifichi un incidente. Naturalmente, questo requisito di alto livello si declina in diversi sotto-requisiti, ognuno dei quali contribuisce all’obiettivo principale (https://www.kistler.com/INT/it/civil-engineering-monitoring-solutions/C00000013).
Un sistema di misurazione corretto potrebbe consentire agli Ingegneri di valutare, ad esempio:
- condizioni di carico sulla struttura (traffico, passaggi di treni, vento, temperatura, …) e loro confronto con i dati di progetto;
- correlazione e aggiornamento dei modelli di simulazioni numeriche FEM, in particolare per il comportamento dinamico (ad esempio, analisi modale operativa);
- validazione di nuove tecniche di analisi, ad esempio derivate dall’apprendimento automatico, che traggono grande beneficio da campioni di dati reali per evolversi ed essere provate, invece di mettere in relazione le loro prestazioni con l’overfitting di dati numerici;
- rilevamento e monitoraggio dei danni noti e delle fughe nel corso del tempo;
- programmare la manutenzione, facilitare le ispezioni, stabilire le priorità di intervento in caso di scelte da fare;
- stato della struttura dopo un evento, prendere decisioni rapide e giuste in casi di emergenza.
Lo stato attuale della tecnologia di monitoraggio attualmente installata su larga scala non è sempre in grado di soddisfare tali requisiti, per diverse ragioni che portano a limitazioni di misura.
Quali sono i requisiti da soddisfare?
I requisiti sono quelli di seguito elencati:
- la necessità di sincronizzare diversi tipi di sensori, quasi statici e soprattutto dinamici, senza problemi di fase;
- la necessità di un sistema che possa acquisire diversi tipi di sensori, con connessioni elettriche e proprietà differenti, condizionandoli adeguatamente e sufficientemente flessibile da adattarsi a diversi scenari, poiché ogni struttura è diversa dalle altre;
- la necessità di un sensore di accelerazione con basso rumore di fondo, ottime prestazioni di fase, robusto contro le variazioni di temperatura, per applicazioni OMA;
- una suite software flessibile, in grado di adattarsi alle differenze di ogni struttura, e aperta, in grado di ricevere e fornire dati da e verso altre piattaforme digitali (Asset Management, analisi proprietarie di terze parti, …).
Naturalmente, i requisiti derivanti dalle esigenze tecniche devono essere abbinati alle esigenze generali del mercato, in modo che il sistema abbia una fascia di prezzo corretta e un’adeguata disponibilità sul mercato dei sottocomponenti.
La tecnologia capacitiva MEMS per l’acquisizione dei segnali di accelerazione
Una delle principali tecnologie per l’acquisizione di segnali di accelerazione da una struttura è il MEMS capacitivo.
Sebbene la tecnologia piezoelettrica sia ancora dominante in alcuni settori grazie alle sue elevate capacità dinamiche, la tecnologia MEMS appare molto promettente in questo contesto in quanto è in grado di catturare più facilmente i fenomeni a bassa frequenza, ha una connessione di rete più semplice e, in una configurazione corretta, mostra un buon livello di rumore di fondo.
Gli accelerometri a capacità variabile utilizzano un microsistema elettromeccanico (MEMS) fabbricato in silicio con un processo di microlavorazione in massa. All’interno della struttura si trova una piccola massa di prova sospesa da una trave che agisce come una molla e che si deflette in funzione dell’accelerazione applicata (Figura 2).
La deflessione provoca una variazione di capacità tra la massa di prova e due elettrodi fissati su entrambi i lati e separati da un piccolo spazio d’aria. Un circuito integrato specifico per l’applicazione (ASIC) viene utilizzato per interfacciarsi con il sensore MEMS e rilevare queste variazioni di capacità.
L’ASIC contiene orologi, un demodulatore e altri condizionamenti del segnale per convertire le variazioni di capacità in una tensione di uscita proporzionale all’accelerazione applicata. Le modifiche alla geometria del MEMS consentono di scalarlo per vari intervalli di accelerazione in ingresso. Un gas racchiuso all’interno della struttura fornisce lo smorzamento.
I dispositivi ad anello aperto misurano rigorosamente l’accelerazione applicata convertendo la variazione di capacità rilevata dall’elemento sensibile in una tensione proporzionale ad essa. La massa di prova non è vincolata al movimento all’interno della struttura MEMS.
Gli accelerometri ad anello chiuso utilizzano un feedback sotto forma di una forza elettrostatica di ripristino che viene applicata alla massa di prova per mantenere la capacità uguale su entrambi i lati, mantenendo così la posizione della molla centrata nella struttura. La quantità di forza di ripristino applicata è quindi proporzionale all’accelerazione applicata.
I sistemi ad anello chiuso presentano un vantaggio fondamentale rispetto ai sistemi ad anello aperto: il rumore di fondo tende ad essere più basso, consentendo il rilevamento di livelli di accelerazione inferiori (rapporto segnale/rumore più elevato); inoltre, presentano una minore non linearità, poiché la massa elastica mantiene la sua posizione centrata e le variazioni di smorzamento sono ridotte.
Gli accelerometri ad anello chiuso sono talvolta definiti accelerometri a riequilibrio di forza. Gli accelerometri a capacità variabile si distinguono dai sensori di tipo piezoelettrico (o IEPE) per la possibilità di rilevare l’accelerazione fino a 0 Hz, o a livelli statici.
Questo li rende utili per applicazioni come la misurazione inerziale, l’inclinazione e la misurazione delle vibrazioni a bassa frequenza. Fino al 2022, i MEMS ad anello aperto stanno migliorando le loro prestazioni a tal punto da escludere i MEMS ad anello chiuso dalla maggior parte delle applicazioni, compreso il monitoraggio delle infrastrutture.
Per i fenomeni quasi statici, dove gli errori di fase non sono particolarmente rilevanti, poiché un errore temporale di 0,1 s non cambia di molto la grandezza fisica misurata, una connessione wifi sarà comunque un ottimo compromesso per avere un buon scenario di misura, una semplice installazione, una riduzione dei costi di cablaggio. La loro uscita digitale può essere collegata tramite API o MQTT al resto del set di acquisizione.
È necessario fare delle scelte sull’architettura di una rete di sensori dinamici. A questo livello possiamo riconoscere un compromesso tra due situazioni estreme, nessuna delle quali possibile da sola, ma che danno sufficienti indicazioni sul giusto equilibrio.
Il miglior scenario possibile per avere la certezza assoluta della sincronizzazione sarebbe quello di collegare fisicamente via cavo ogni sensore a un sistema di acquisizione centrale, compensare se necessario le differenze dovute alla lunghezza del cavo e acquisire tutto contemporaneamente dalla stessa unità.
Le grandezze digitalizzate, che cambiano lentamente, possono essere sincronizzate successivamente tramite API o altri metodi. Si tratta di un metodo a prova di errore per garantire la sincronizzazione, ma naturalmente non è pratico, poiché le quantità di cavi esplodono al crescere delle dimensioni principali della struttura e del numero di sensori.
All’estremo opposto, digitalizzare ogni singolo nodo/sensore direttamente dove viene acquisito e collegarlo tramite rete digitale con vari protocolli wifi semplificherà i costi di installazione, eliminando la maggior parte dei cablaggi, ma la sincronizzazione non sarà mai garantita.
Saremo limitati a monitorare quantità che cambiano costantemente poco, ma non saremo mai in grado di eseguire un OMA o di descrivere la forma di una trave deformata al passaggio di un veicolo pesante. La buona notizia è che esiste un buon compromesso.
Selezionando un numero limitato di nodi di acquisizione, che possono raccogliere informazioni dai sensori cablati solo nell’ambiente circostante, e collegando opportunamente (ad esempio, con fibra ottica) i nodi di acquisizione tra loro in una catena a margherita, è possibile mantenere una sincronizzazione indiscutibile anche per i sensori dinamici, preservando:
- sincronizzazione fino a 1 microsecondo;
- installazione semplificata;
- lunghezza del cavo ridotta.
Naturalmente, questa strategia funzionerà se il sistema è anche in grado di essere abbastanza flessibile da raccogliere sensori di tipo diverso, personalizzando ogni nodo di acquisizione con le esigenze dei sensori circostanti.
Ad esempio, in un nodo devono essere acquisiti sensori di accelerazione con uscita in tensione, estensimetri, sensori di spostamento con uscita in corrente e peso in movimento; ogni nodo deve mantenere la completa libertà di scegliere quali sensori condizionare in modo indipendente.
I dati possono essere successivamente archiviati in un’architettura basata su cloud, dove può essere predisposta un’interfaccia per una prima valutazione dei dati acquisiti.
Questa architettura del sistema di acquisizione di dati per il monitoraggio sembra molto promettente per garantire la qualità della misura, preservando un’installazione semplificata, una configurazione a lunghezza ridotta dei cavi, una facile manutenzione e riparazione grazie alla modularità del sistema.
Bibliografia
[1]. X. Bonifacio, F. Barbosa, A. Cury – “Analyzing the reliability of two structural damage detection methods based on modal data”, EVACES, 2013
[2]. M. Dumont, D. Wolf – “Usage of MEMS capacitive acceleration sensors for bridge structural monitoring systems, SHMY, 2015.
[3]. K. Wong et al. – “Architettura modulare del sistema SHM per ponti sostenuti da cavi”, 2009.
[4]. F. Busatta “Monitoraggio dinamico e identificazione modale automatizzata di grandi strutture: aspetti metodologici e applicazione a un ponte storico in ferro”, 2012.
[5]. C. Gentile, A. Saisi – “Monitoraggio dinamico continuo di un ponte centenario in ferro per la valutazione delle modifiche strutturali”, Politecnico di Milano, 2014.
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