Autore: gianni.dessi@gmail.com

  • Caratteristiche tridimensionali delle infiltrazioni e prestazioni del controllo delle infiltrazioni nel collegamento tra la diga in terra/ghiaia e la diga in calcestruzzo dell’invaso HS

    Al livello di massima piena, le isoipse di carico a 178 e 179 m superano il colmo del sipario di iniezioni della spalla destra, incorporato a quota 177,5 m: la filtrazione trova così una via al di sopra della barriera. È l’esito più rilevante dell’analisi tridimensionale del raccordo tra la diga in terra e pietrame e la diga in calcestruzzo dell’invaso HS, pubblicata su Infrastructures (Vol. 11, pagina 287, doi: 10.3390/infrastructures11080287) da Xinqi Zhao, Fengming Zhou, Yu Li, Yaohong Yang, Jialin Chen, Xiaoyuan Shen e Shoukai Chen. Una verifica previsiva, sviluppata in fase di progetto, che delimita con precisione le zone su cui concentrare la revisione del sistema di controllo delle filtrazioni.

    Il raccordo tra diga eterogenea e manufatto in calcestruzzo

    Negli invasi realizzati con dighe miste, il punto di raccordo tra il corpo in terra e pietrame e la diga in calcestruzzo costituisce il componente più delicato dell’intero sistema di controllo delle filtrazioni. Il contrasto di rigidezza tra materiali molto diversi e la complessità delle condizioni di fondazione possono generare, proprio in queste zone, percorsi di filtrazione preferenziali localizzati. L’efficacia dell’opera dipende quindi dalla capacità di intercettare il flusso laddove geometria e comportamento meccanico dei materiali cambiano.

    Due modelli tridimensionali, due scale di analisi

    La valutazione, a carattere previsivo e collocata in fase di progetto, si fonda su due schemi tridimensionali complementari. Il primo copre l’intero sistema diga, fondazione e spalle, restituendo il quadro d’insieme del campo di filtrazione. Il secondo è dedicato alla connessione in corrispondenza del muro taglia-flussi a sperone (cutoff spur wall), dove la morfologia del raccordo impone un approfondimento locale.

    I tre scenari di invaso esaminati comprendono il livello di normale invaso, il livello di piena di progetto e il livello di massima piena. Per ciascuna condizione sono stati valutati il campo di filtrazione, i gradienti idraulici nelle posizioni di controllo e le portate zonali, insieme alla risposta dell’interfaccia di connessione e del sipario della spalla destra.

    Il nucleo impermeabile assorbe oltre l’80% del carico

    Nella sezione di massimo alveo, il nucleo impermeabile assorbe tra l’82,2% e l’83,6% del dislivello idraulico totale nei tre scenari di base. I gradienti nelle posizioni di controllo restano inferiori ai corrispondenti valori di progetto in tutte le condizioni esaminate. Il funzionamento della sezione fluviale appare quindi governato dal nucleo, in linea con la funzione che la tipologia eterogenea zonata assegna a questo elemento.

    Spalla destra: filtrazione sopra il colmo del sipario

    Il quadro cambia al livello di massima piena. Nel modello locale, le isoipse di carico a 178 e 179 m passano al di sopra del colmo del sipario, posto a quota 177,5 m: si delinea così un percorso di filtrazione sopra la barriera (over-curtain), che aggira la porzione sommitale del sipario.

    Le conseguenze sul bilancio di filtrazione sono misurabili. Dal livello di piena di progetto a quello di massima piena, la portata della spalla destra cresce da 259,86 a 544,49 m³/d, con un incremento del 109,5%; nello stesso intervallo la portata totale aumenta del 28,6%. Il divario tra i due tassi di crescita indica che l’apporto del versante destro pesa in misura crescente, in concomitanza con l’attivazione del percorso sopra il colmo del sipario.

    Nella zona di connessione il flusso aggira e sottopassa il muro

    Anche il raccordo risponde in modo sensibile al livello di invaso. Nella zona di connessione il flusso devia attorno al muro taglia-flussi e al di sotto di esso, mentre i gradienti sulla superficie di connessione crescono all’aumentare del livello dell’invaso. La verifica del contatto diretto tra i due corpi acquista così peso crescente al crescere del carico idraulico.

    Le previsioni del modello caratterizzano la risposta tridimensionale della zona di connessione e del sistema di controllo delle filtrazioni della spalla destra, indicando tre direttrici operative: la revisione della crestatura del sipario, i controlli di qualità esecutiva e l’impostazione del monitoraggio dopo il primo invaso. Il passaggio dallo scenario di piena di progetto a quello di massima piena, in questo caso, basta a ridisegnare i percorsi di filtrazione in prossimità dell’aggancio tra corpi eterogenei e strutture in calcestruzzo.

  • Evoluzione del Percorso di Supporto in Funzione delle Fasi Costruttive e Risposta Dinamica Strutturale durante la Spinta di un Ponte a Telaio sotto una Linea Ferroviaria a Traffico Pesante

    Le accelerazioni massime e gli spostamenti verticali massimi non compaiono nello stesso stadio di spinta. È il quadro che restituisce una campagna di analisi numeriche dedicata al jacking di un ponte a telaio sotto una linea heavy-haul in esercizio: mentre la struttura avanza, il supporto verticale migra progressivamente dal sottofondo esistente alla soletta superiore, e la risposta dinamica al transito dei convogli cambia con la configurazione degli appoggi. Frequenze modali, accelerazioni e deformazioni seguono così l’evoluzione del percorso di carico, con ricadute dirette sulla scelta dei presidi di monitoraggio in cantiere.

    Un modello accoppiato per quattro stati di appoggio e tre scenari di traffico

    Il caso di studio, specifico del progetto, mette a confronto quattro stati di appoggio rappresentativi, tre scenari di esercizio ferroviario e cinque velocità discrete comprese tra 45 e 65 km/h. Il calcolo si fonda su un modello accoppiato che comprende il treno, l’armamento rinforzato e il ponte a telaio, integrato con passo costante di 0,005 s. Questa impostazione consente di seguire l’evoluzione del percorso degli appoggi mentre il carico verticale passa dal sottofondo alla soletta in avanzamento, con la linea in esercizio.

    Midas Civil interviene solo in un ruolo marginale: il codice è stato impiegato per una verifica incrociata di coerenza modale, limitata ai modi di basso ordine, su una piattaforma di calcolo differente. Il riscontro tra codici, da solo, non stabilisce l’accuratezza fisica del modello e non costituisce una validazione.

    Lo spettro modale si muove solo in verticale

    La prima frequenza di flessione laterale resta quasi costante lungo tutta la spinta: i valori oscillano tra 6,688 e 6,689 Hz nei quattro stati di appoggio. Comportamento diverso per il modo di flessione verticale, che segue la fase operativa. Parte da 7,365 Hz nello Stadio 1, sale a 8,964 Hz nello Stadio 2, quindi scende a 8,019 Hz nello Stadio 3 e chiude a 7,122 Hz nello Stadio 4, sotto il valore di partenza.

    Stadio di spinta Prima frequenza di flessione verticale (Hz)
    1 7,365
    2 8,964
    3 8,019
    4 7,122

    La dinamica laterale appare, in sintesi, insensibile alla configurazione di appoggio; quella verticale accompagna il trasferimento progressivo del carico dal sottofondo alla soletta, mostrando una sensibilità marcata alla fase in cui ci si trova.

    Accelerazioni allo Stadio 3, spostamenti verticali allo Stadio 4

    Tra gli stadi modellati, le accelerazioni principali più alte compaiono nello Stadio 3: 0,53 m/s² in direzione verticale nel sistema rinforzato, 0,11 m/s² lateralmente e 0,82 m/s² verticalmente sulla soletta superiore. Gli spostamenti verticali massimi si registrano invece nello Stadio 4, con 1,73 mm nel sistema rinforzato e 1,66 mm sulla soletta.

    Grandezza Stadio Valore massimo
    Accelerazione verticale, sistema rinforzato 3 0,53 m/s²
    Accelerazione laterale, soletta superiore 3 0,11 m/s²
    Accelerazione verticale, soletta superiore 3 0,82 m/s²
    Spostamento verticale, sistema rinforzato 4 1,73 mm
    Spostamento verticale, soletta superiore 4 1,66 mm

    Le due famiglie di grandezze, dunque, non condividono lo stesso stato di appoggio critico. Accelerazioni e deformazioni vanno seguite come fenomeni distinti, con fasi di controllo differenti lungo il percorso di spinta.

    Cosa presidiare, e in quale fase della spinta

    I quattro stadi analizzati sono casi discreti lungo un percorso di spinta continuo: non identificano un massimo unico, ma delimitano le fasi in cui conviene concentrare l’attenzione. Nelle ipotesi del modello, le indicazioni di monitoraggio convergono sull’eccentricità del trasferimento dei carichi e sulle accelerazioni nello stato di appoggio dello Stadio 3, quindi sugli spostamenti verticali e sulle azioni nella soletta superiore durante lo Stadio 4.

    I risultati restano specifici del progetto analizzato e vanno letti entro le assunzioni del modello numerico: non costituiscono un riferimento generalizzabile.

    Per chi pianifica il monitoraggio di una spinta sotto linea in esercizio, la conseguenza più concreta è un piano d’indagine che cambia obiettivi al mutare dello stato di appoggio, anziché inseguire una condizione critica unica. Il lavoro di Yuzhu Wu, Junqi Gou, Yang Zhang, Jianghao Liu e Xiangrong Guo è pubblicato su CivilEng, Vol. 7, art. 65 (DOI: 10.3390/civileng7040065).

  • Risposta sismica di due muri in terreno rinforzato con geosintetici a blocchi modulari (GRS-MB) geotecnicamente simili durante il terremoto di Chi-Chi: approfondimenti tramite il metodo degli spostamenti finiti

    Il terremoto di Chi-Chi del 1999 (ML = 7.3) ha lasciato sul campo un caso che le procedure di verifica classiche faticano a trattare: due muri in terra rinforzata con geosintetici e paramento in blocchi modulari (GRS-MB), geologicamente e geotecnicamente simili, hanno mostrato prestazioni sismiche molto diverse sotto la stessa scossa. Ching-Chuan Huang riprende il caso su Geotechnics (Vol. 6, pag. 39, doi: 10.3390/geotechnics6020039) e lo affronta con una procedura che sposta la verifica dal fattore di sicurezza agli spostamenti attesi: il Force-equilibrium-based Finite Displacement Method, in sigla FFDM.

    Quando l’equilibrio limite esce dal dominio fisico

    Il nodo appare con scuotimenti intensi. Con coefficienti sismici orizzontali dell’ordine di ( k_h \approx 0.3 ), i calcoli convenzionali di equilibrio limite restituiscono ( F_s < 1.0 ), uno stato privo di significato fisico perché presupporrebbe una resistenza al taglio superiore alla resistenza ultima del terreno. A quel punto la domanda del progettista non è più se la struttura stia in equilibrio, ma quanto si sposti. È in questo campo che il FFDM estende la valutazione sismica displacement-based, restando operativo dove la verifica tradizionale cessa di avere senso.

    Un meccanismo a più cunei accoppiato a un legame iperbolico

    L’impianto del FFDM unisce due elementi. Il primo è un meccanismo di rottura a più cunei (multi-wedge) che incorpora le interazioni tra terreno, paramento e rinforzi, gli stessi effetti che rendono i muri GRS-MB sistemi fortemente accoppiati. Il secondo è un modello iperbolico non lineare del terreno, impiegato per descrivere il comportamento sforzo di taglio-spostamento lungo la superficie di scorrimento. Dalla combinazione derivano valutazioni di spostamento coerenti e robuste su un ampio intervallo di forze inerziali sismiche in ingresso. Ed è questa impostazione a chiarire perché due GRS-MB così affini abbiano risposto in modo così diverso durante l’evento.

    Il confronto con il metodo di Newmark

    Il riscontro più concreto per la pratica arriva dal confronto con Newmark. Il FFDM genera curve di resistenza sismica in termini di spostamento e riproduce gli spostamenti osservati sul campo. La formulazione classica conduce invece a previsioni con variabilità fino a ordini di grandezza, un margine d’incertezza decisivo laddove le deformazioni praticamente rilevanti si collocano tra ( 10^{-3} ) e ( 10^{-2} ) m, come nei pendii ingegnerizzati sensibili agli spostamenti. Per i GRS-MB con forte interazione tra i componenti e valori elevati di ( k_{hc} ), inoltre, il problema esce dalla capacità predittiva dell’equazione di Newmark, mentre il FFDM resta utilizzabile come strumento pratico e fisicamente fondato.

    Il confronto tra i due approcci si condensa nel quadro seguente.

    Aspetto Metodo di Newmark FFDM
    Previsioni di spostamento sismico variabilità fino a ordini di grandezza valutazioni coerenti su un ampio intervallo di forze inerziali in ingresso
    Curve di resistenza sismica in termini di spostamento non prodotte generate dalla procedura
    Affidabilità rispetto agli spostamenti osservati sul campo dispersione elevata delle previsioni riproduzione ottenuta
    GRS-MB con interazione marcata e ( k_{hc} ) elevato oltre la capacità predittiva dell’equazione strumento praticabile e fisicamente fondato

    Analisi di sensibilità e robustezza delle previsioni

    Un metodo displacement-based vale quanto i suoi parametri. La procedura è stata quindi sottoposta a un’analisi di sensibilità sistematica: le risposte a variazioni dei parametri risultano fisicamente significative e le previsioni di spostamento si mantengono stabili rispetto a incertezze ragionevoli sulle proprietà del terreno, del rinforzo e del paramento. Un aspetto che pesa in fase di verifica, dove queste grandezze sono note quasi sempre entro intervalli e non come valori certi.

    Per chi verifica opere in terra rinforzata, il percorso suggerito dal caso di Chi-Chi è netto: dove l’equilibrio limite e l’equazione di Newmark perdono presa, la valutazione utile passa per gli spostamenti, e chiede strumenti in grado di restituirla in modo stabile e fisicamente coerente.

  • Applicazione del Machine Learning per la Previsione del Danno Sismico negli Edifici in Cemento Armato con Isolamento alla Base

    La previsione dei livelli di danno sismico negli edifici in cemento armato ammodernati con l’isolamento alla base è il tema di uno studio pubblicato su CivilEng da Mohamed Algamati, Abobakr Al-Sakkaf e Ashutosh Bagchi. Il lavoro applica il machine learning a un nodo centrale del calcolo strutturale: la stima dello spostamento relativo tra i piani, grandezza da cui dipende la definizione di un sistema di isolamento ottimale. Cinque algoritmi sono stati addestrati e confrontati, con accuratezze superiori all’85% per quattro di essi.

    Perché lo spostamento relativo di piano è un nodo critico

    L’isolamento alla base è una tecnica utile e diffusa per l’adeguamento sismico degli edifici in cemento armato. La sua progettazione passa per la previsione dei livelli di danno, correlati allo spostamento relativo tra i piani (inter-story drift). Le normative esistenti ricavano però questa grandezza a partire dallo spettro di accelerazione, senza fornire una stima accurata del drift: un limite che condiziona la definizione del sistema di isolamento. È su questo divario che si concentra la ricerca, con algoritmi di machine learning addestrati per identificare i livelli di danno negli edifici in cemento armato sottoposti a retrofit.

    Il dataset: 48 edifici e oltre 7000 casi

    La base di dati è stata costruita in ambiente numerico. Sono stati progettati 48 edifici in cemento armato, con numero di piani e numero di campate differenti, secondo una versione precedente delle normative edilizie esistenti. Per ciascuno è stato poi dimensionato un sistema di isolamento alla base destinato al retrofit sismico.

    L’analisi strutturale è stata condotta con due approcci: analisi dinamiche non lineari nel tempo (nonlinear time-history analysis) e analisi dinamiche incrementali (incremental dynamic analysis). Da questi calcoli derivano più di 7000 dataset, che costituiscono l’input per l’addestramento e l’utilizzo dei modelli predittivi.

    Cinque algoritmi a confronto

    Sui dati sono stati addestrati cinque algoritmi di machine learning: Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, Extreme Gradient Boosting e una Artificial Neural Network. L’obiettivo comune è l’identificazione dei livelli di danno negli edifici ammodernati con l’isolamento alla base.

    Risultati documentati

    Quattro algoritmi su cinque dimostrano la capacità di prevedere il livello di danno con un’accuratezza superiore all’85%. La migliore prestazione è stata registrata dall’Extreme Gradient Boosting, che raggiunge il 89%.

    Dall’analisi sono stati inoltre derivati i parametri che condizionano maggiormente i livelli di danno degli edifici in cemento armato ammodernati. È un esito che si innesta nella finalità dichiarata della ricerca: supportare la progettazione di sistemi di isolamento ottimali attraverso una previsione del danno più affidabile rispetto alla sola lettura dello spettro di accelerazione.

    Il quadro operativo per il tecnico

    I modelli lavorano sui risultati di analisi numeriche avanzate: la modellazione degli edifici, il dimensionamento dei sistemi di isolamento e le analisi dinamiche restano attività di ingegneria strutturale da cui il machine learning trae i dati di addestramento. I valori di accuratezza riportati si riferiscono al caso studio analizzato, costituito da edifici progettati secondo una versione precedente delle normative e da sistemi di isolamento dedicati al retrofit sismico. L’approccio si colloca come strumento di supporto alla previsione del danno, nell’ambito del gap tecnico individuato: la limitata accuratezza della stima normativa dello spostamento relativo di piano.

    Il riferimento

    Mohamed Algamati, Abobakr Al-Sakkaf, Ashutosh Bagchi, Application of Machine Learning for Predicting Seismic Damage in Base-Isolated Reinforced Concrete Buildings, CivilEng, vol. 7, fascicolo 1, articolo 4. Disponibile online: doi 10.3390/civileng7010004.

  • Quantificazione e mitigazione delle emissioni di carbonio nella costruzione di ponti in acciaio a grande luce: il caso del ponte Anhsin nel sistema metropolitano Ankeng (MRT)

    Oltre 55.000 tonnellate di CO₂ equivalente per la sola fase di costruzione: è il conto della carbon footprint che emerge dal monitoraggio empirico condotto sul ponte Anhsin, viadotto strallato in acciaio della rete metropolitana Ankeng MRT di Taiwan. Un dato che fotografa con precisione dove si concentra l’impatto ambientale dei manufatti strallati di grande luce: nei materiali, non nelle attività di cantiere.

    Perimetro di calcolo e metodo di valutazione

    La valutazione è stata condotta applicando il metodo dei fattori di emissione secondo la norma ISO 14067 e le linee guida dell’Agenzia per la Protezione Ambientale di Taiwan. Il sistema di confine adottato equivale a un approccio cradle-to-gate, nell’ambito dei moduli A1–A5: produzione dei materiali, trasporti e attività costruttive in sito rientrano quindi integralmente nel bilancio.

    Le emissioni totali in fase costruttiva ammontano a 55.349 tCO₂e. La ripartizione è netta: l’acciaio strutturale pesa da solo il 51,8% del totale, seguita da acciaio da armatura, calcestruzzo e cemento. Complessivamente, le voci legate ai materiali superano il 90% delle emissioni complessive, mentre le attività di cantiere incidono in misura marginale.

    Le strategie di riduzione verificate sui dati di progetto

    Il valore del lavoro sta nell’aver testato tre leve di mitigazione sui dati reali e verificati del progetto, evitando scenari teorici. Le strategie individuate sono:

    • sostituzione del 40% del cemento con cementi aggiunti suppletivi (SCM);
    • razionalizzazione delle modalità di montaggio dell’acciaio in cantiere;
    • miglioramento del riuso di casseformi e opere provvisionali.

    La combinazione delle tre misure porta a una riduzione del 7,3% delle emissioni in fase costruttiva, senza compromettere la costruibilità del manufatto. Un margine che può sembrare contenuto in percentuale, ma che su volumi di tensomilaia di tonnellate di CO₂e si traduce in migliaia di tonnellate evitate, ottenute lavorando su scelte materiali e organizzazione del montaggio piuttosto che su ripensamenti strutturali.

    Implicazioni per progettisti e costruttori

    La lezione più rilevante per chi opera nella progettazione di ponti in acciaio riguarda la gerarchia degli interventi: la selezione dei materiali domina il bilancio della carbon embodiment, e ogni strategia di mitigazione parte da lì. La quota dominante dell’acciaio strutturale rende la fase di messa in opera un altro campo d’azione concreto, dove scelte esecutive sul montaggio pesano sul bilancio finale tanto quanto le decisioni di officina.

    Resta il nodo metodologico: valutazioni di questo tipo, per essere credibili, richiedono dati di cantiere verificati e un perimetro dichiarato con trasparenza, come nel caso dell’approccio ISO 14067 qui seguito. Per i calcolisti e i consulenti tecnici chiamati a certificare impatti ambientali di opere da infrastruttura, il caso Anhsin offre un riferimento empirico su come quantificare prima, mitigare dopo.

  • Comportamento a taglio di travi in cemento armato con differenti contenuti di aggregato grosso e fine riciclato soggette a esposizione al fuoco

    Quarantacinque travi in calcestruzzo armato, cinque percentuali di sostituzione degli aggregati riciclati, tre livelli di esposizione termica fino a 600 °C: con questo impianto sperimentale il gruppo di Mu’tasim Abdel-Jaber, Mousa Shhabat, Ahmed Ashteyat, Ahmad Al-Khreisat e Omar Shehabat ha quantificato quanto il riciclato pesi sul comportamento a taglio di elementi in calcestruzzo armato prima e dopo l’esposizione al fuoco. Il risultato più critico riguarda le temperature più alte: dopo il trattamento a 600 °C la perdita di capacità resistente sfiora il 22% rispetto alla trave di controllo a temperatura ambiente.

    Aggregato riciclato e temperature elevate, un binomio ancora poco esplorato

    L’esaurimento delle riserve di aggregato naturale e l’aumento dei rifiuti da costruzione e demolizione rendono gli aggregati riciclati un’alternativa attesa nei calcestruzzi strutturali. Il loro comportamento alle temperature elevate, tuttavia, risulta insufficientemente caratterizzato, in particolare quando la sostituzione interessa insieme la frazione grossa e quella fine. La ricerca si concentra proprio su questo aspetto: l’influenza congiunta della percentuale di aggregato riciclato grosso e fine e del fuoco sul comportamento a taglio delle travi.

    Cinque dosaggi, tre temperature di prova

    Il piano sperimentale copre cinque livelli di sostituzione di aggregato riciclato grosso e fine: 0%, 25%, 50%, 75% e 100%. Le travi, con dimensioni di 1500 × 150 × 200 mm, sono state provate a temperatura ambiente e dopo esposizione a 400 °C e 600 °C.

    Parametro Valore
    Travi provate 45
    Dimensioni 1500 × 150 × 200 mm
    Sostituzione di aggregato riciclato 0%, 25%, 50%, 75%, 100%
    Temperature di prova 23 °C, 400 °C, 600 °C

    A temperatura ambiente la penalità resta contenuta

    A 23 °C l’aumento del contenuto di aggregato riciclato si traduce in una riduzione moderata della capacità ultima a taglio, compresa tra circa il 6 e il 10% rispetto al riferimento con aggregato naturale. Una perdita, quindi, che non altera radicalmente la risposta dell’elemento in condizioni ordinarie.

    Il fuoco amplifica il degrado

    L’esposizione termica aggrava sensibilmente la perdita di resistenza. A 400 °C si sommano riduzioni ulteriori fino all’11%; a 600 °C la perdita complessiva arriva a circa il 22% rispetto alla trave di controllo a temperatura ambiente. In parallelo, il deterioramento della rigidezza e la propagazione delle fessure diventano più evidenti al crescere sia della temperatura sia della percentuale di sostituzione. La causa è ricondotta al danno termico subito dalla matrice cementizia e dalle zone di transizione interfaciale, i punti del materiale dove il degrado si concentra.

    Sostituzioni intermedie: duttilità e assorbimento di energia

    Anche a fronte del degrado indotto dal calore, i livelli di sostituzione moderati, compresi tra il 25 e il 50%, conservano una capacità di taglio residua accettabile e presentano al contempo migliore duttilità e capacità di assorbimento di energia. Un comportamento che colloca questa fascia di dosaggio nella posizione di compromesso più equilibrato tra prestazione residua e deformabilità.

    Il modello agli elementi finiti a supporto delle prove

    Accanto alla campagna sperimentale è stato sviluppato un modello agli elementi finiti destinato alla validazione dei risultati. Le previsioni numeriche riproducono con fedeltà i dati misurati: le differenze di carico restano tra l’1 e il 5%, a conferma dell’affidabilità del modello.

    Il quadro che ne esce è pienamente quantificato: una penalità di taglio moderata a temperatura ambiente, che cresce in modo significativo con la temperatura e con la percentuale di riciclato, e una finestra di sostituzione tra il 25 e il 50% in cui capacità residua, duttilità e assorbimento di energia si mantengono su valori accettabili. Lo studio è pubblicato su Construction Materials, Vol. 6, pag. 21 (doi: 10.3390/constrmater6020021).

  • Valorizzazione dei rifiuti di olio di palma nelle applicazioni di ingegneria civile: una panoramica completa sulla sostenibilità

    Un quantitativo rilevante dei rifiuti generati dalla produzione di olio di palma finisce ancora in discarica. È il punto di partenza di una rassegna pubblicata su Construction Materials (Vol. 6, Pages 23, doi: 10.3390/constrmater6020023), firmata da Nura Shehu Aliyu Yaro, Jacob Adedayo Adedeji, Zesizwe Ngubane e Jacob Olumuyiwa Ikotun, che mappa gli impieghi ingegneristici e ambientali di questi sottoprodotti secondo una logica di economia circolare.

    Le quattro tipologie di scarto della filiera oleifera

    La lavorazione del palm oil waste (POW) produce categorie di materia distinte, ciascuna con caratteristiche e composizioni proprie. La rassegna le individua in quattro gruppi principali: i palm oil clinkers (POC), le palm oil fuel ashes (POFA), i palm oil kernel shells (POKS) e le fibre di palma (POF). Per ognuna vengono descritte le proprietà e le potenziali destinazioni d’uso, elemento indispensabile per chi opera nei settori dei materiali da costruzione sostenibili e deve valutare in quale filiera un residuo possa essere reincorporato.

    Dove lo scarto torna risorsa

    Gli impieghi documentati attraversano tre ambiti. Il primo riguarda la produzione di materiali da costruzione, dove i residui possono sostituire o integrare componenti tradizionali. Il secondo è la generazione di energia rinnovabile. Il terzo, di matrice ambientale, è il bonificamento e la bonifica ambientale (environmental remediation), con i residui impiegati come mezzi di depurazione e recupero di siti compromessi.

    Accanto alle applicazioni, la rassegna affronta un tema raramente presidiato nella letteratura divulgativa: il comportamento al lisciviato (leaching) e la valutazione del rischio associata all’impiego dei residui. Un aspetto rilevante per i progettisti e i consulenti tecnici, dal momento che la durabilità e la sicurezza ambientale di un materiale riciclato vanno verificate prima dell’adozione in opera, non solo dichiarate.

    Economia circolare, con limiti ancora aperti

    L’analisi dell’approccio circolare restituisce un quadro contraddittorio. Parte dei rifiuti viene già riutilizzata o riciclata, ma una quota considerevole continua a essere smaltita con modalità dannose per l’ambiente. La distanza tra le due condizioni segna il margine di intervento: le tecnologie di produzione più pulita, uniti a una gestione corretta dei rifiuti e alla generazione di energia rinnovabile, consentirebbero all’industria oleifera di ridurre l’impatto ambientale nel complesso.

    Il valore della rassegna sta proprio nell’individuazione delle lacune conoscitive. L’obiettivo dichiarato è stimolare ricercatori e professionisti a identificare i gap che potrebbero sbloccare un uso sostenibile diffuso dei residui di palma, inserendoli in una logica di economia circolare a scala globale. Per ingegneri e ambientalisti, il quadro offerto costituisce uno strumento di orientamento per l’impiego efficiente di questi materiali, con implicazioni concrete per chi valuta l’ingresso di aggregati e filanti alternativi nei cantieri e nelle filiere produttive.

  • Framework di Stress Testing per la Qualità dei Dati Consapevole dei Gruppi per il Monitoraggio della Salute Strutturale dei Ponti: Evidenze dai Dataset di Vänersborg e Z24

    Quanto siano robusti gli algoritmi di anomaly detection applicati al monitoraggio strutturale di un ponte dipende, in misura spesso sottovalutata, dalla qualità stessa dei dati in ingresso: blocchi di misure mancanti, spike, drift e rumore possono alterare profondamente le prestazioni dei rilevatori di danni. Un protocollo di stress testing sui dati, applicato a due casi studio ben noti nella letteratura SHM, quantifica ora quanto questi degradi influenzino in modo non uniforme i diversi modelli.

    Il protocollo di verifica: due archivi, metriche coprimarie

    Lo studio, pubblicato su Infrastructures (doi: 10.3390/infrastructures11100344) a firma di Jianxin Hu, Gongjian Che e Yucheng Wang, ha messo alla prova un protocollo di stress testing “congelato” e group-aware su 64 eventi di apertura del ponte di Vänersborg e su 153 tracce elaborate dello scenario per il ponte Z24, combinate per scenario e setup. I modelli sono stati addestrati esclusivamente su dati sani, mentre le degradazioni sono state applicate solo a gruppi tenuti fuori dall’addestramento (held-out).

    Le due metriche co-primarie adottate sono l’area sotto la curva ROC (ROC-AUC) e l’average precision (AP), valutate per ciascun rilevatore prima e dopo l’iniezione dei difetti. Una scelta metodologica rilevante per chi sviluppa pipeline di SHM: l’analisi della sensibilità è label-blind, cioè condotta senza uso delle etichette, fissando la varianza di un canale robusto ricavata dagli eventi sani di addestramento.

    Vänersborg: una basale insidiosa

    Sul dataset svedese il baseline della principal component analysis (PCA) presenta valori AUC/AP di 0,500 e 0,454, prossimi al caso indifferente. Le perturbazioni agiscono quindi su un punto di partenza già debole. Con il 20% di dati mancanti le metriche scendono a 0,188 e 0,327, con variazioni appaiate di −0,313 e −0,126. Bastano spike allo 0,5% per crollare a 0,058 e 0,298, con delta di −0,442 e −0,156.

    Il quadro si complica sotto rumore scalato sulla potenza degli eventi a 5 dB: qui la PCA registra una riduzione di AUC pari a 0,221, mentre gli altri rilevatori mostrano un incremento, in direzioni opposte tra loro.

    Z24: stabilità e un effetto nascosto

    Sul dataset Z24 il baseline PCA è nettamente più solido, con AUC di 0,731 e AP di 0,929. Le perturbazioni studiate muovono entrambe le metriche solo marginalmente. Ma è l’analisi di sensibilità label-blind a restituire l’esito più interessante: rimuovendo l’asimmetria di scaling attraverso la fissazione della varianza del canale robusto, la potenza iniettata risulta ugualizzata tra le classi di valutazione e il ΔAUC della PCA si inverte, passando a +0,075.

    L’asimmetria di scaling originale contribuisce quindi in misura materiale alle direzioni specifiche del rilevatore: parte della degradazione apparente delle prestazioni non dipende dal difetto nei dati, ma da come la potenza del segnale viene distribuita tra le classi.

    Implicazioni per la pratica

    • Un baseline debole (AUC vicino a 0,5) rende ogni confronto tra rilevatori poco informativo: prima di valutare la robustezza agli artefatti conviene verificare la capacità discriminante base del modello.
    • Metriche diverse possono muoversi in direzioni opposte sotto lo stesso degrado, come mostrato dai delta separati di ROC-AUC e AP su Vänersborg: affidarsi a un solo indicatore è rischioso.
    • Senza un ricalibrazione della potenza iniettata, i risultati dello stress testing possono riflettere asimmetrie di scaling piuttosto che la reale sensibilità del detector ai difetti dei dati.

    I limiti dichiarati

    Gli autori delimitano con chiarezza la portata dei risultati: si tratta di sintesi condizionali esatte di due archivi finiti osservati. I valori ottenuti non stabiliscono soglie universali di qualità dei dati, di severità dei difetti né di manutenzione. Per il progettista che sviluppa sistemi di SHM, la lezione operativa è duplice: i risultati di stress testing vanno letti come specifici del dataset esaminato, e l’impostazione sperimentale, in particolare il bilanciamento della potenza iniettata, va documentata quanto i risultati stessi.

  • Valutazione multi-scenario del danno sismico a livello di edificio per 1,49 milioni di edifici nella regione autonoma di Ningxia: scala PGA specifica per edificio e analisi di associazione spaziale

    Una valutazione del danno sismico su scala edilizia, estesa a 1,49 milioni di edifici della regione autonoma cinese del Ningxia, è stata sviluppata in uno studio pubblicato su Buildings (Vol. 16, pagina 3872), articolato su più scenari sismici e fondato su una procedura di scaling del PGA specifica per singolo edificio e su un’analisi di associazione spaziale.

    Perché scala edilizia e non aggregata

    Le valutazioni di danno sismico su grandi porzioni di territorio si confrontano quasi sempre con un compromesso: l’estensione del parco edilizio analizzato contro la granularità del risultato. L’approccio qui adottato porta la stima del danno fino al singolo manufatto, su un campione che nel Ningxia conta 1,49 milioni di edifici. Questo livello di dettaglio rende possibile descrivere la distribuzione del danno non come media distrettuale, ma come mappa puntuale, condizione necessaria quando le conseguenze della scossa dipendono da caratteristiche costruttive che variano da edificio a edificio.

    Più scenari al posto dello scenario unico

    La struttura multi-scenario dell’analisi consente di osservare come la vulnerabilità del tessuto edilizio si manifesta al variare dell’evento sismico considerato, anziché fermarsi a una singola stima di riferimento. Ogni scenario viene tradotto in domanda sismica locale, e la caratteristica distintiva della metodologia risiede nel fatto che tale domanda non è applicata in modo uniforme: il PGA viene scalato edificio per edificio.

    Lo scaling specifico del PGA rappresenta il punto tecnico centrale dello studio. Attraverso questa operazione, ciascun edificio riceve una domanda sismica coerente con la propria collocazione, evitando l’effetto semplificatore di attribuire lo stesso livello di accelerazione a aggregati territoriali eterogenei. In un territorio come il Ningxia, dove la pericolosità sismica non si distribuisce in modo omogeneo, la differenza tra una domanda regionalizzata e una domanda definita alla scala del singolo manufatto incide direttamente sul quadro di danno risultante.

    Associazione spaziale: il danno come fenomeno correlato

    La seconda componente metodologica è l’analisi di associazione spaziale. Il danno sismico, oltre a essere misurato edificio per edificio, viene qui letto anche attraverso la sua organizzazione spaziale: aggregazioni, pattern e relazioni reciproche tra le distribuzioni di danno dei diversi scenari. Questo tipo di analisi aggiunge un piano di lettura che la semplice somma dei danni puntuali non offre, restituendo un’immagine della vulnerabilità come fenomeno strutturato sul territorio e non come raccolta di casi indipendenti.

    Per chi opera nella stima della vulnerabilità sismica a scala urbana o regionale, il valore di questa impostazione sta nella combinazione delle due dimensioni: una stima puntuale, resa possibile dallo scaling edificio-specifico del PGA, e una lettura spaziale che colloca i risultati puntuali all’interno di un contesto correlato. Le due componenti, applicate insieme su 1,49 milioni di edifici e su più scenari, definiscono il quadro completo proposto dallo studio.

    La combinazione di scala edilizia, molteplicità di scenari e analisi spaziale delinea un modello di valutazione che quantifica il danno e ne interpreta insieme la configurazione territoriale, con implicazioni dirette per la pianificazione della mitigazione del rischio sismico a scala regionale.

  • Valutazione delle prestazioni e selezione di modelli ibridi LSTM (Long Short-Term Memory) per la previsione delle emissioni di carbonio operative negli edifici universitari

    Uno studio pubblicato sulla rivista scientifica Buildings, volume 16, pagine 3874, affronta un problema preciso della modellistica applicata al settore edilizio: come valutare le prestazioni dei modelli ibridi basati su reti LSTM e come selezionare la configurazione più adatta alla previsione delle emissioni di carbonio operative negli edifici universitari. Il lavoro si colloca all’incrocio tra machine learning e gestione energetica del patrimonio edilizio, con un impianto prettamente comparativo.

    Emissioni operative degli edifici universitari: l’ambito della ricerca

    L’oggetto della previsione sono le emissioni operative, ossia la quota di carbonio associata al funzionamento dell’edificio durante l’esercizio. Il campo di applicazione scelto è quello degli edifici universitari, per i quali la stima dell’andamento delle emissioni viene trattata come un problema di previsione su serie temporali.

    Questa impostazione è coerente con la natura delle architetture impiegate: quando l’informazione di interesse evolve nel tempo, la modellazione temporale diventa il terreno operativo principale, e la scelta dello strumento di calcolo incide direttamente sulla qualità della previsione ottenibile.

    LSTM ibride: terminologia e funzionamento

    L’acronimo LSTM rimanda alle reti Long Short-Term Memory, un’architettura di reti neurali ricorrenti pensata per apprendere dipendenze temporali su orizzonti estesi, superando i limiti delle reti ricorrenti semplici nell’elaborazione di sequenze lunghe.

    La qualifica di ibrido indica configurazioni in cui la componente LSTM è integrata con altri metodi di calcolo o di apprendimento automatico. L’obiettivo di queste combinazioni è unire la capacità della rete di leggere l’andamento temporale dei dati con i punti di forza delle tecniche affiancate. Nel caso specifico, le configurazioni ibride vengono applicate alla stima delle emissioni operative di edifici universitari.

    Valutazione delle prestazioni e selezione del modello

    Il nucleo metodologico dello studio è duplice. Da un lato si trova la valutazione delle prestazioni dei modelli LSTM ibridi sul compito di previsione delle emissioni operative. Dall’altro la selezione del modello, cioè l’individuazione della configurazione con il comportamento più adatto allo scenario applicativo di riferimento.

    La sequenza adottata rispecchia la pratica consueta negli studi comparativi di machine learning: le alternative disponibili vengono confrontate in termini di prestazioni e la scelta finale riguarda la configurazione più coerente con l’uso previsto. In questo caso il confronto è circoscritto ai modelli ibridi basati su LSTM e alla previsione delle emissioni di carbonio operative nel contesto universitario.

    Per chi opera su efficienza energetica e monitoraggio del patrimonio edilizio, l’interesse del lavoro risiede nella riconducibilità della scelta del modello a un confronto esplicito e argomentato tra alternative, un passaggio spesso lasciato a valutazioni di convenienza nell’impostazione pratica dei flussi di analisi.