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Physics-Informed Modular Digital Twin for Real-Time Prediction in Mechanized Tunnelling

Descrizione del progetto

Un approccio affidabile alla gestione dei progetti di scavo di gallerie grazie a un nuovo sistema

Prevedere il comportamento del terreno durante lo scavo di gallerie è fondamentale per una costruzione sotterranea sicura ed efficiente; ciononostante, le complesse interazioni tra il terreno, la pressione interstiziale e le macchine di scavo si evolvono in maniera dinamica, il che rende difficile la previsione in tempo reale. Le simulazioni numeriche tradizionali sono accurate, ma computazionalmente costose, mentre i modelli di apprendimento automatico convenzionali spesso faticano a generalizzare in condizioni mutevoli. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto PIMEX svilupperà un framework modulare in tempo reale che combinerà modelli basati sulla fisica con un’intelligenza artificiale avanzata. Integrando le leggi della fisica con l’apprendimento automatico, PIMEX mira a migliorare la precisione delle previsioni, supportare il processo decisionale e incrementare la sicurezza e l’efficienza nello sviluppo delle infrastrutture sotterranee.

Obiettivo

The growing demand for tunnel excavation is directly linked to urbanization, with over 75% of Europe’s population already living in cities and this figure projected to exceed 80% by 2050. As urban areas expand, the need to extend infrastructure underground becomes critical. Subsurface development, however, introduces significant geotechnical risks, where even minor delays or failures can result in severe economic and societal consequences. Real-time predictive modelling tools are essential to ensure safety and resilience.
Despite advances in modelling, predicting ground behaviour in real time remains a major challenge. Excavation involves coupled processes, soil displacement, pore pressure changes, and complex machine-ground interactions, that evolve dynamically. Traditional numerical methods are accurate but computationally intensive and lack real-time adaptability. Machine learning (ML) approaches are faster but often operate as opaque black boxes, requiring large datasets and offering limited generalizability.
To address this gap, this project proposes the Physics-Informed Modular Excavation (PIMEX) framework: a real-time, modular system that integrates physics-based models with advanced ML. By embedding physical laws and constraints within neural network architectures such as PINNs, ConvLSTMs, and GNNs, PIMEX will enable interpretable, predictive simulations of excavation processes under sparse and noisy data.
The framework will support real-time control, enhancing safety, efficiency, and decision-making in mechanized tunnelling. Validation will be performed through large-scale infrastructure datasets and international collaborations, ensuring the robustness and transferability of the approach. Ultimately, PIMEX aims to deliver a next-generation predictive system for underground excavation, bridging physics and data-driven methods to reduce risks, optimize operations, and contribute to safer, more cost-effective infrastructure delivery under evolving conditions.

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-2025-PF

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Coordinatore

UNIVERSITY OF DURHAM
Contributo netto dell'UE
€ 260 347,92
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

Partner (2)