Predictive Maintenance heißt der unvermeidlich englische Fachbegriff für ein schlaues Konzept: vorausschauende Wartung, die mit Reparaturen ansetzt, bevor es zu Schäden kommt. In der Baubranche kann so ein Zugang nicht nur hohe Geldsummen einsparen, sondern auch Katastrophen verhindern: Wenn es beispielsweise Anzeichen von Materialermüdung in den Betonkonstruktionen von Verkehrsbrücken gibt, kann rechtzeitig gegengesteuert werden, bevor das Bauwerk einstürzt und Menschenleben fordert.
An der FH Kärnten forscht das Team des CiSMAT-Instituts für intelligente Materialien an der technischen Machbarkeit eines „Nervensystems“ für Betonkonstruktionen: Ein Netzwerk an sensiblen Sensoren, das etwa eine Brücke durchzieht, misst kleinste Veränderungen in der Struktur des Betons. So lassen sich schon kleinste Risse erkennen, bevor sie sich zu problematischen Schäden auswachsen. „Unsere Sensoren können sowohl Druck- als auch Zugkräfte im Beton wahrnehmen. So lassen sich Verformungen in Echtzeit überwachen und gefährliche Situationen im Voraus erkennen“, sagt Pascal Nicolay.
Der FH-Professor für angewandte Physik und Sensorik begleitet das Projekt bereits seit vier Jahren und darf sich nun über die Folgefinanzierung der Forschungsarbeit freuen: Die nächsten Jahre geht es darum, die bereits erfolgreichen Versuche aus dem Labor in reale Einsatztests zu übertragen und die daraus gewonnenen Daten umfassend zu analysieren. Dabei wird die FH von Forschungspartnern wie den Lakeside Labs und Joanneum Research unterstützt.
Die Sensoren selbst basieren auf einer lang bekannten Technologie: jene der piezoelektrischen Resonatoren, deren Resonanzfrequenz von der Temperatur oder dem Deformationszustand abhängt. „Wir sind die ersten, die dieses Konzept in Beton einsetzen und damit erfolgreich Verformungen im Material messen konnten“, sagt Nicolay. Ein Vorteil dieses Zugangs ist, dass die Sensoren keine Kabel benötigen – weder für die Stromversorgung, noch für die Datenübertragung. So bleibt der Beton auch vor Wasser geschützt.
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