Innovation am Bau. Ein Fraunhofer-Projekt könnte die Instandhaltung von Straßen erleichtern: Biobasiertes Gewebe mit darin integrierter Sensorik überwacht laufend den Zustand von Asphaltstraßen.
Der Zustand der Asphalttragschicht ist ein wichtiger Indikator für die Notwendigkeit von Straßensanierungen, wurde bisher jedoch unzureichend erfasst. Übliche Messverfahren sind entweder zerstörend oder bieten nur indirekte, oberflächenbasierte Messungen. Ein neues Monitoringsystem des Fraunhofer-Instituts für Holzforschung (Wilhelm-Klauditz-Institut WKI; Sitz in Braunschweig) in Zusammenarbeit mit Partnern kann den Zustand der Asphalttragschicht nun aber kontinuierlich, flächendeckend und zerstörungsfrei überwachen.
Kernstück des Systems ist ein biobasiertes Sensorgewebe aus Flachsfasern, in das ein elektrischer Sensorfaden integriert ist. Veränderungen im Zustand der Asphalttragschicht beeinflussen den elektrischen Widerstand des Sensordrahts, was kontinuierlich gemessen wird. Die Daten werden an eine Messeinrichtung an der Straßenseite übermittelt und mittels KI-Algorithmen analysiert. Das System ermöglicht so Echtzeit-Überwachung und Prognosen zum Straßenzustand.
Verformungen werden erkannt
Bisher laufende Tests mit einem Demonstrator in einem Gewerbegebiet würden, dass das Sensorgewebe Verformungen durch unterschiedliche Achslasten und Achskonfigurationen eines Test-Lkws erfassen kann, schreibt das Fraunhofer-Institut in einer Pressemitteilung. Konkret funktioniert das wie folgt: Das Gewebe wird über den kompletten Straßenquerschnitt verlegt und mit Asphalt bedeckt. Die Sensordaten werden dann auf einer eigens entwickelten Internet-Plattform mit Dashboard visualisiert und können künftig Behörden, Anliegern und Verkehrsteilnehmern zur Verfügung stehen.
Straßenerhaltung wird einfacher
Ziel des Projekts namens „SenAD2“ ist es, die Planung von Straßenerhaltungsmaßnahmen wirtschaftlicher und nachhaltiger zu gestalten sowie Verkehrsstörungen zu minimieren. Das Projekt wird vom deutschen Bundesministerium für Verkehr gefördert und umfasst Partner aus Forschung und Industrie. Die dabei verwendete Verbindung von Digitalisierung, Sensorik und Machine-Learning-Verfahren soll die Degradationsmessung und -prognose optimieren, um die Effizienz der Straßeninstandhaltung zu erhöhen.
Das System ist so konzipiert, dass das Sensorgewebe sowohl Produktionsprozessen als auch den Belastungen im Straßenbau standhält. Dies könnte langfristig zu präziseren und rechtzeitigen Entscheidungen im Instandhaltungsmanagement führen.
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