Die Erweiterung der Stephenson Avenue in Perth, Westaustralien, wird den Verkehrsfluss verbessern, die Verkehrsanbindung verbessern und die Kapazität erhöhen. Untersuchungen der Standortbedingungen zeigten jedoch, dass die unterschiedlichen Setzungsraten des Bodens ein großes Hindernis darstellten.
Wie konnte das geotechnische Ingenieurteam von WSP aus mehr als 160 verschiedenen Entwurfskombinationen die richtige Lösung zur Bodenverbesserung finden? Durch den Einsatz der schnellen und effizienten Automatisierungsfunktionen von PLAXIS in Verbindung mit Python.
Der 165 Millionen Dollar teure Ausbau der Stephenson Avenue Phase 2 ist ein großes, komplexes Straßeninfrastrukturprojekt, das derzeit in Perth, Westaustralien, durchgeführt wird.
Die Erweiterung umfasst eine Verkehrsbrücke, die den stark befahrenen Mitchell Freeway (gebaut in den frühen 1980er Jahren) überquert, wobei die Bodenverbesserung im Jahr 2024 abgeschlossen sein soll.
Die von InSAR über einen Zeitraum von sechs Jahren bis 2020 gesammelten Daten ergaben, dass sich das Gelände an der geplanten Straßenerweiterung trotz des 40 Jahre zurückliegenden Baus des Freeways noch immer mit unterschiedlichen Raten von bis zu einigen Millimetern pro Jahr absenkt.
Sandbedeckter, stark komprimierbarer Torfsumpfboden, der von einer dicken Sandschicht unterlagert ist, macht die Bodenbedingungen schwierig.
“Wenn die Zufahrtsböschungen und Brückenrampen ohne Bodenverbesserung gebaut würden, würde sich der Torf weiterhin stark setzen", sagt Shan Tom Wong, leitender geotechnischer Ingenieur bei WSP Australia.
ist eine Methode zur Bodenverbesserung, die den Boden
mit einem Netz von Betonsäulen verstärkt (Bildnachweis: WSP)
WSP bietet weltweit führende, professionelle Ingenieur- und Planungsleistungen in verschiedenen Industriezweigen, einschließlich Transport und Infrastruktur.
Shan Tom ist Teil des geotechnischen Teams unter der Leitung des technischen Leiters von WSP, Simon Tan, das an der Planung dieses wichtigen Verkehrsinfrastrukturprojekts arbeitet.
Das Team entschied sich für die Bodenverbesserungsmethode, bei der Betonsäulen bis in die kompetente Schicht unter der Torfschicht eingebaut werden. Drei entscheidende Entwurfsvariablen - Torfdicke, Dammhöhe und Abstand der Betonsäulen - führten zu sage und schreibe 160 zu analysierenden Entwurfskombinationen.
"Es wäre eine riesige Aufgabe, so viele Modelle einzeln zu erstellen, und jeder Fehler oder jedes Versehen müsste verfeinert oder korrigiert werden", sagt Simon.
“Wir haben uns entschieden, die schnelle und effiziente Automatisierungsfähigkeit von PLAXIS in Verbindung mit Python zu nutzen."
Die innovative 2D- und 3D-Modellierungssoftware PLAXIS ist Teil der weltweit führenden Geotechnik-Suite von Seequent und ermöglicht die Planung und Durchführung fortschrittlicher Finite-Elemente-Boden- und Felsverformungsanalysen.
Nach einigen Iterationen, um den Python-Code zu verfeinern, konnten die PLAXIS-Analysen automatisiert werden, um alle 160 verschiedenen Entwurfskombinationen einfach und effizient zu modellieren.
Flussdiagramm für die automatisierte Analyse einer achsensymmetrischen Säule mit kontrolliertem Modul mit PLAXIS-Modellen durch Python-Programmierung (Bildnachweis: WSP)
Wenn Projekte fortschreiten und neue Informationen auftauchen, können sich Geotechniker oft in sich wiederholenden Planungsaufgaben verzetteln oder Planungsmodelle mühsam überarbeiten, um kleine Anpassungen vorzunehmen.
“In Fällen, in denen sich eine oder wenige Änderungen auf viele Modelle ausgewirkt haben, half der Einsatz von PLAXIS mit Python bei der Suche nach einer Lösung zur Bodenverbesserung, Zeit und Kosten zu sparen", sagt Shan Tom.
Das Team begann mit einem achsensymmetrischen 2D-Numerikmodell in PLAXIS. Dann griffen sie auf das Fachwissen ihres WSP-Kollegen Douglas Tun, Associate Geotechnical Engineer, aus Brisbane zurück, um Python zu programmieren.
Douglas verwendete den Python-Wrapper für die PLAXIS API (Application Programming Interface), die als Teil des PLAXIS-Programms geliefert wird.
Im Rahmen seiner früheren Doktorarbeit entwickelte er eine Reihe von Algorithmen für künstliche Intelligenz und Optimierung für die geotechnische Planung. Ein einfaches und effizientes Optimierungswerkzeug war der Linear Search oder Brute Force Algorithmus.
"Der Algorithmus sucht ein bestimmtes Element in einem Array oder einer Liste und überprüft jedes Element der Reihe nach, bis das Zielelement gefunden oder das Ende des Arrays erreicht ist", sagt Douglas.
"Er ist sehr einfach und leicht zu verstehen, und vor allem ist er zuverlässig - er funktioniert immer", sagt er.
Der Bau der Autobahnverlängerung ist in vollem Gange, und bis Mitte 2023 werden etwa 80 % der Betonpfeiler installiert sein.
"Da Torf auf lange Sicht erhebliche Kriechsetzungen aufweist, wurde die komprimierbare Schicht mit dem Kriechmodell für weiche Böden modelliert", sagt Simon.
Die geschätzten fünf- und vierzigjährigen Setzungen wurden in Datendateien für die grafische Aufbereitung ausgegeben.
Das Projekt umfasste die Analyse von 160 achsensymmetrischen Modellen, die Speicherung von Datendateien und die Erstellung von Diagrammen, die alle automatisiert wurden, um die Visualisierung und einfache Interpretation der Ergebnisse zu ermöglichen.
"Die Auswahl geeigneter vorläufiger Säulenabstände in 3D-Modellen wäre sehr zeitaufwändig", sagt Simon. "Daher wurde die Vorentscheidung auf der Grundlage der 2D-Setzungsdiagramme getroffen, bevor detailliertere Analysen mit PLAXIS 3D durchgeführt wurden."
"Das 3D-Modell enthält zusätzliche Elemente, wie z. B. eine Stützmauer, um die seitlichen Bewegungen des Bodens und der Mauer im Laufe der Zeit zu simulieren.
PLAXIS mit Python ist effizient, kostengünstig und bietet großartige Visualisierungen für die Ergebnisse.
Das geotechnische Team von WSP ist sich einig, dass der Einsatz von PLAXIS in Verbindung mit Python viele weitere Anwendungsmöglichkeiten bieten könnte, insbesondere im Bereich der sich wiederholenden Planungsaufgaben, um bei Infrastrukturprojekten Zeit und Kosten zu sparen.
Engl. Original-Text by Seequent, Bentley Systems, Aug 1st, 2023