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Maintenance-oriented Digital Twin for Underground Infrastructure with Sensing, Machine Learning, BIM and Simulation

Descrizione del progetto

Un approccio intelligente alla sicurezza degli oleodotti

Le condutture interrate costituiscono la spina dorsale delle infrastrutture moderne, trasportando acqua, gas ed energia e riducendo al minimo i rischi ambientali e le interruzioni di superficie; ciononostante, la loro manutenzione è una sfida. La soluzione utilizza la tecnologia basata sui gemelli digitali per monitorare le condutture in tempo reale e rilevare le debolezze strutturali prima che si verifichino i guasti. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto M-Twin4US mira a combinare radar di penetrazione del terreno e telecamere con modelli di trasformatori multi-task per analizzare le interazioni tra suolo e condutture. Utilizzando modelli e test su scala reale, il progetto prevede le condizioni delle condutture, mentre il suo kit di strumenti basato sull’intelligenza artificiale aiuta le parti interessate ad agire tempestivamente, programmando le riparazioni invece di sostenere gli elevati costi degli scavi.

Obiettivo

As buried pipelines face increasing maintenance challenges due to ageing, climate change, and infrastructure deterioration, failures can lead to severe economic losses and public safety risks. The M-Twin4US project aims to develop a novel, maintenance-oriented Digital Twin (DT) platform tailored for buried pipelines, with the flexibility to expand to other underground infrastructure. M-Twin4US will integrate advanced sensing technologies, Ground-Penetrating Radar (GPR) and closed-circuit television (CCTV), with state-of-the-art machine learning methods like Multi-task Transformers and Segment Anything Models (SAM). The project will address critical challenges in soil-pipe interaction analysis, GPR response prediction, and condition assessment by coupling digital modelling, machine learning, numerical modelling (hydro-mechanical and electromagnetic modelling) and real-scale testing. The project will develop a customisable surrogate model to predict future pipeline performance and offer an AI-aided toolkit for stakeholders to prioritise actions such as rehabilitation, excavation, or new construction. The project will be implemented in collaboration with key industry partners and will contribute to transforming underground infrastructure maintenance from a reactive to a proactive paradigm, supporting sustainability, safety, and resilience goals.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinatore

UNIVERSITY OF DURHAM
Contributo netto dell'UE
€ 216 956,60
Indirizzo
STOCKTON ROAD THE PALATINE CENTRE
DH1 3LE DURHAM
Regno Unito
Regione
North East (England) Tees Valley and Durham Durham CC
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partecipanti (1)

Partner (2)