SHM – Di cosa parliamo

Scopriamo insieme le tappe di questo percorso

A cura dell’Ing. Andrea Barocci
Responsabile divisione SHM – Marini Impianti

L’acronimo SHM (Structural Health Monitoring) rappresenta un insieme di tecniche e processi mirati a valutare l’integrità e la sicurezza di una struttura nel tempo. Nato originariamente in ambito industriale, lo SHM si sta sempre più sviluppando nel mondo delle costruzioni, con l’obiettivo di rilevare, localizzare e valutare danni o cambiamenti nelle condizioni strutturali che potrebbero compromettere la sicurezza o la funzionalità dell’opera.
Questo processo si basa principalmente, ma non esclusivamente, sull’installazione di sensori che raccolgono dati sulle condizioni della struttura, come deformazioni, vibrazioni, spostamenti, temperatura e altre grandezze fisiche. I dati vengono poi analizzati in tempo reale o a intervalli regolari per identificare segni di degrado, danni o potenziali problemi strutturali.

L’approccio SHM richiede un percorso complesso che coinvolge diverse professionalità e competenze, nonché la capacità di coordinamento e dialogo tra settori tradizionalmente distanti tra loro.
Analizziamo ora il processo dall’inizio alla fine:

• Conoscenza dell’opera e digitalizzazione.
  Questa fase è legata all’ingegneria civile e alla diagnostica: rilievo, conoscenza, materiali, analisi dell’eventuale danneggiamento, creazione del modello FEM, digitalizzazione. Non è uno step fine a sé stesso e il professionista che se ne occupa deve guardare il tutto nell’ottica dei passi successivi. Anche l’ente gestore del bene ha un ruolo importante perché se è in procinto di avviare un approccio SHM significa che vi è una certa consapevolezza sullo stato dell’opera, la sua importanza, la necessità di manutenzione, ecc.

• Progettazione del sistema SHM.
  Studio della migliore soluzione che includa componenti di acquisizione, architettura generale del sistema, algoritmi di lettura dei dati e loro interconnessione con prefissati eventi (event driven architecture), sistema di alimentazione e di trasmissione, sensori wireless o cablati, piattaforma di gestione dei dati e sistema di protezione di questi ultimi e del sistema in generale. Questa è la parte più complessa in quanto mette assieme competenze strutturali, hardware, software, power, connettività. Non esistono soluzioni perfette per tutte le situazioni, ma i sistemi vanno ideati in funzione principalmente delle condizioni al contorno e del tipo di informazioni che si vogliono ottenere.

• Produzione e certificazione.
  In questa fase, prettamente industriale, si può procedere con un semplice assemblaggio utilizzando componenti di mercato oppure creando componenti propri da inserire nella architettura di sistema ideata. A ogni modo il tutto dovrà essere soggetto alle certificazioni generali e specifiche per l’uso del prodotto.

• Installazione.
  La complessità di questo passaggio, oltre alla manovalanza specializzata, dipende molto dal tipo di sistema e dall’opera che si vuole monitorare; si pensi ad esempio a un ponte e all’eventualità di dover chiudere il traffico o di utilizzare un by-bridge, piuttosto che un sistema già cablato oppure uno per il quale è necessario fare collegamenti in opera.

• Formazione.
  A valle dell’installazione è necessaria una formazione specifica per l’ente gestore, che parta dalle scelte fatte fino alle possibilità di gestione dei dati.

• Gestione dei dati. Questa parte è estremamente delicata in quanto, al di là della creazione di una piattaforma di acquisizione dove atterreranno e saranno resi leggibili i dati dei sensori, vi sono alcune responsabilità molto impegnative. Tra le principali la prima è legata alla protezione del dato da cyberattacchi e la seconda è legata alla correttezza dei dati trasmessi; si pensi ad esempio all’attivazione di un falso alert, o a una non attivazione per un dato sbagliato, su un’infrastruttura strategica. Qui le competenze diventano ancora più specialistiche ed entrano in campo, IoT, AI, cybersecurity, ecc. Inoltre, a questo punto occorre usare i dati per fare il percorso inverso, dal digital twin all’oggetto reale, al fine di riscontrare in quest’ultimo i numeri letti dai sensori e le eventuali criticità.