Die Herstellung von tiefen Baugruben im innerstädtischen Raum beinhaltet in der Regel besondere Herausforderungen, die sich aus den jeweiligen Randbedingungen ergeben. Besonders die räumliche Nähe zu vorhandener Bebauung fordert oftmals eine konkrete und eingehendere Betrachtung der Interaktion zwischen der Baugrubenherstellung und dem Bauwerksbestand.In zentraler Lage im Innenstadtkern der Landeshauptstadt Düsseldorf wird ein Areal im Rahmen des Projekts Kö‐Bogen I städtebaulich entwickelt. Herausragend ist dabei die Herstellung einer etwa 20 m tiefen Baugrube unmittelbar neben der denkmalgeschützten Hochstraße, die der “Tausendfüßler” genannt wird. Weiterhin liegen die Gründungen der Einzelstützen des Tausendfüßlers im direkten Einflussbereich einer Unterfahrung durch eine Tunnelvortriebsmaschine (TVM) zur Herstellung eines Stadtbahn‐Tunnels. Es werden die Randbedingungen, die sich hier unter anderem aus der besonderen Lage ergeben, dargestellt und die Interaktionen zwischen Neubau und Bestand herausgestellt.Im kritischen Vergleich von Ergebnissen der Verformungsprognosen und Messungen werden besondere Aspekte der Planung und Überwachung beschrieben.Project Kö‐Bogen in Düsseldorf – Influence on the flyover “Tausendfüßler” due to a deep excavation and due to underpass by TBMDeep excavations in urban areas usually involve special challenges arising from the relevant boundary conditions. In particular, the proximity to existing buildings often demands a specific and detailed consideration of the interaction between the pit excavation and building inventory.Centrally located in the downtown core of the state capital Düsseldorf, an area will be developed within the project Kö‐Bogen I. Outstanding is an about 20 m deep excavation located immediately next to the flyover, that is called “Tausendfüßler”. Furthermore are the foundations of the single columns of the Tausendfüßler in the area of direct influence of an underpass by a tunnel boring machine (TBM) for a light rail tunnel. The boundary conditions that arise here are and the interactions between new and existing constructions are highlighted.In a critical comparison of the results of deformation measurements and predictions are specific aspects of the planning and monitoring described.

Zusammenfassung: Forschungsprojekt AVANT, ein Zusammenschluss österreichischer und deutscher Forschungseinrichtungen und Unternehmen, hat es sich zum Ziel gesetzt, die Baudigitalisierung voranzutreiben. Eine Künstliche Intelligenz soll mit Bohr-und Injektionsdaten dahingehend trainiert werden, in Zukunft selbstständig Prognosen zu liefern und Vorschläge bezüglich Injektionsplanung und Tunnelvortrieb zu machen.

No abstract

Great importance is attached to ‘pressure‐volume records’ for the execution, documentation and billing of rock grouting. In this context, special digital data management systems are now available which can provide data in a structured and consistent format that is also suitable for artificial intelligence (AI) approaches. Using datasets from a tunnel project in Scandinavia, this paper shows that artificial neural networks can be used to reliably predict the evolution of pressure‐volume records or the volume of grout injected at the end in the interests of construction site efficiency. Taking into account the technical feasibility of using AI to support tunnel grouting, we then show which contractual modifications would be required in order to make effective use of corresponding developments.

ZusammenfassungFür Vortriebe können Injektionen zur Baugrundverbesserung sowie zur Abdichtung des Tunnelbauwerks erforderlich sein. Häufig schränken diese Maßnahmen die Vortriebsgeschwindigkeit gravierend ein, weswegen deren effiziente Vorausplanung bedeutsam ist. Injektionen eignen sich bei wechselhaften Bedingungen besonders, weil sie mit vergleichsweise einfachen Baugeräten flexibel durchgeführt werden können. Zusätzlich ermöglicht die Flexibilität ein fortwährendes Anpassen der Bohr- und Injektionsparameter während der Durchführung. Dies kann die regelmäßige Anpassung des Bohrschemas, der -länge sowie der Injektionsparameter, des Injektionsmaterials und Abbruchkriteriums bedeuten.Die Möglichkeit maschinenbasierter, datengetriebener Maßnahmen mittels künstlicher Intelligenz (KI) wird im Forschungsprojekt AVANT untersucht. Ein Forschungskonsortium, bestehend aus den deutschen Partnern STUVA e. V., geoteam Ingenieurges. m.b.H. und den österreichischen Partnern eguana GmbH, Montanuniversität Leoben und Züblin Spezialtiefbau Ges.m.b.H., nimmt sich dieser Aufgabe an.Digitale Systeme zur Datenaufzeichnung sind nun auch im Bereich der Bohr- und Injektionstechnologie vorzufinden. Diese Systeme werden derzeit vorwiegend in der Dokumentation im Rahmen des Qualitätsmanagements eingesetzt. Im Projekt AVANT werden diese Daten untersucht, um einen effizienteren und somit wirtschaftlicheren Vortrieb sowie deren begleitende Injektionsmaßnahmen zu ermöglichen. Die zentrale Idee ist die Prozessierung der Bohr- und Injektionsdaten auf der Baustelle untertage sowie deren Einbindung im nachfolgenden Bauprozess, anstatt sie wie üblich ausschließlich zu Dokumentationszwecken zu archivieren. Konkret sollen die einzelnen Prozessschritte in eine dynamische echtzeitfähige Verarbeitung eingebettet werden. Dazu werden Methoden der künstlichen Intelligenz auf Bohr- und Injektionsdaten angewandt.Im vorliegenden Beitrag wird das Konzept des Projekts AVANT erläutert, und es werden erste Ergebnisse aus den Aufbereitungen der Datenquelle entsprechend den Algorithmen der künstlichen Intelligenz und deren Einschränkungen dargelegt. Der Beitrag beleuchtet tiefer gehend die nötige Grundlagenarbeit, um die Daten für die Prozessierung aufzubereiten und sie in eine KI-Trainingsumgebung zu überführen.