Detailergebnis zu DOK-Nr. 80286
Erstellung und Validierung von probabilistischen Baugrundmodellen mit geostatistischen Simulationsmethoden anhand von zwei Fallbeispielen
| Autoren |
A. Witty A.A. Peña-Olarte R. Cudmani |
|---|---|
| Sachgebiete |
7.1 Baugrunderkundung; Untersuchung von Boden und Fels 0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 15.8 Straßentunnel |
DGGT-Fachsektionstage − Interdisziplinäres Forum, 12.-13. September 2023, CongressCenter Würzburg: Tagungsband. Essen: Deutsche Gesellschaft für Geotechnik (DGGT), 2023, S. 184-189, 8 B, 8 Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: www.dggt.de
Digitale Entwurfs- und Planungsverfahren im Kontext von BIM ermöglichen und erfordern bessere Baugrundmodelle als die bisher verwendeten. Im Gegensatz zu konventionellen deterministischen Baugrundmodellen ermöglicht die probabilistische Baugrundmodellierung die Bewertung von geotechnischen Unsicherheiten und Risiken bei der Planung und Ausführung von Bauwerken. Dabei ist eine Unterscheidung zwischen Unsicherheiten im Baugrundaufbau und Unsicherheiten in den Bodeneigenschaften notwendig. Die Unsicherheit im Untergrundaufbau bezieht sich auf die Geometrie (Mächtigkeit, Ausdehnung usw.) der Bodenschichten und kann durch stochastische Methoden (Zufallsfelder) modelliert werden. Die Unsicherheit der Bodeneigenschaften betrifft die erwartete Variabilität der Bodeneigenschaften innerhalb der Bodenschichten. Anhand von Fallstudien wird die praktische Umsetzung des beschriebenen Konzepts mit ausschließlich Open-Source-Programmen gezeigt. Die erste Fallstudie zeigt ein 3D-Modell, das aus den Ergebnissen von CPT-Sondierungen (Spitzenwiderstand und Mantelreibung) abgeleitet wurde. Sie zeigt, wie die räumlich verteilte Unsicherheit eines bestimmten Bodentyps modelliert werden kann und welche Vorteile die geostatistische Simulation (Sequential Gaussian Simulation, SGSIM) im Vergleich zu Interpolationsmethoden hat. Die zweite Fallstudie ist im Raum München angesiedelt, wo eine U-Bahn-Station in quartären Kiesen und darunterliegenden tertiären Sanden und Tonen geplant ist. Es wird gezeigt, dass die Kombination von SGSIM und indikatorbasierten Methoden (Sequential Indicator Simulation, SISIM) durch eine Quantifizierung der Unsicherheit bessere Vorhersagen der Baugrundverhältnisse und somit eine risikobasierte Entscheidungsfindung ermöglicht. Die Fallbeispiele zeigen das bedeutende Potenzial des vorgestellten probabilistischen Modellierungsansatzes.