Computertomographie mit Gulliver 21.03.2022, 13:16 Uhr

Betonbalken-Analyse im Quantencomputer

Dem komplexen, weil heterogenen Baustoff Beton rücken Forscherinnen und Forscher der TU Kaiserslautern und des Fraunhofer ITWM in einer weltweit einzigartigen Computertomographie-Anlage und künftig sogar mit Quanten-Bildverarbeitung zu Leibe, um Strukturveränderungen durch Biegebelastung besser zu verstehen.

Visualisierung im CT-Bild: Darstellung des Risses in dem Beton-Probekörper, der im nächsten Bild unten auf der linken Seite zu sehen ist. Foto: Fraunhofer ITWM

Visualisierung im CT-Bild: Darstellung des Risses in dem Beton-Probekörper, der im nächsten Bild unten auf der linken Seite zu sehen ist.

Foto: Fraunhofer ITWM

Beton ist ein Universalbaustoff, doch seine heterogene Zusammensetzung macht Forschung und Entwicklung zu einer Herausforderung. So ist etwa eine simulationsgestützte Dimensionierung von Bauteilen und Bauwerken schwierig.

Forschende am Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM arbeiten nun an einer Analysesoftware für die Computertomographie (CT), um feinste Strukturveränderungen in bewehrten Betonbauteilen sichtbar zu machen. Künftig soll das System mehrere Terabyte an CT-Bilddaten auswerten können. Dabei kann sogar Quantencomputing hilfreich sein, das derzeit allerdings noch in den Kinderschuhen steckt.

CT-Analyse von Betonbalken

Die Computertomographie erlaubt den Blick ins Innere – in der Medizin ist die Technik zu einem unentbehrlichen Hilfsmittel geworden und wird für Routineuntersuchungen am Menschen eingesetzt. Sie eignet sich jedoch auch, um Verbundwerkstoffe, wie bewehrten Beton zu durchleuchten und zerstörungsfrei zu untersuchen. Diesen Fragen widmen sich Forscherinnen und Forscher unter anderem am Fraunhofer ITWM (siehe Kasten).

„Sogar in verrauschten CT-Daten von kleinen Betonproben konnten wir winzige, mikrometergroße Risse nicht nur erkennen, sondern auch die zu ihnen gehörenden Voxel identifizieren“, sagt Dr. Katja Schladitz, Wissenschaftlerin am Fraunhofer ITWM. Die Risse müssen dazu nicht breiter als ein solches Voxel (Datenpunkt in einem dreidimensionalen Gitter, also ein „volume element“ oder ein Art „3D-Pixel“) sein. In einem Betonquader mit 15 Zentimeter Kantenlänge lassen sich so 100 Mikrometer schmale Risse finden.

Betonprobe mit Riss (links) und Visualisierung desselben Risses im CT-Bild (nicht maßstabsgetreue skaliert).

Foto: Fraunhofer ITWM

Zur Detektion der Risse haben Schladitz und ihr Team Methoden des maschinellen Lernens, die Modellierung der Strukturen und der Bildgebung sowie statistische Methoden kombiniert. Dicke und Form der Risse lassen sogar Rückschlüsse zu, wie Nachrissverhalten und Mikrostruktur zusammenhängen, so die Mathematikerin. Im institutseigenen CT-Gerät konnten sie aber bisher nur vor oder nach, nicht aber während der Belastung beobachtet werden. Das Problem: Mikro-CT-Technologie wie am Fraunhofer ITWM durchleuchtet Betonproben mit nur wenigen Zentimetern Kantenlänge und Durchmesser. Mechanische Belastungsversuche an mehrere Meter langen Betonproben lassen sich auf diese Weise nicht durchführen.

Weltweit einzigartige CT-Anlage für das Bauwesen

Dies wird aber künftig am Fachbereich Bauingenieurwesen der Technischen Universität Kaiserslautern möglich sein. Dort entsteht derzeit eine weltweit einzigartige CT-Anlage, die im Sommer 2023 an den Start geht. Die Anlage arbeitet mit wesentlich energiereicheren Röntgenstrahlen – neun Megaelektronenvolt – als medizinische Röntgengeräte. Mit ihr lassen sich bewehrte Betonbauteile bis zu einem Durchmesser von 30 Zentimetern und einer Länge von sechs Meter durchleuchten.

Die Computertomographie-Anlage Gulliver soll 2023 ihre Arbeit aufnehmen.

Foto: TU Kaiserslautern

Eines der ersten und wichtigsten Anwendungsszenarien in Gulliver, so der Name des Großgeräts, ist die 3D-Abbildung der Rissentwicklung in großen Betonbalken während eines 4-Punkt-Biegeversuchs. Die dreidimensionalen Röntgenaufnahmen dieser Prozesse sind für die Forschung sehr aufschlussreich. Die Technik wird den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern dabei helfen, den komplexen Verbundwerkstoff Beton besser zu verstehen. Je Experiment erzeugt Gulliver dabei zwischen 120 Gigabyte und zwei Terabyte an Bilddaten. Ziel der Forschung ist die 3D-Abbildung und die Analyse der Strukturveränderungen durch die Biegebelastung während des laufenden Versuchs.

Um mit den anfallenden riesigen Datenmengen effizient umgehen zu können, müssen Speichermanagement und Bildauswertung der umfangreichen Software zur 3D-Bildverarbeitung- und -Analyse optimiert werden, damit die komplexen Algorithmen kurze Antwortzeiten bei der Bildverarbeitung aufweisen. Es geht darum, in kurzer Zeit feinste Strukturen in der riesigen Datenmenge zu finden. Dafür bietet die Software umfangreiche Analysemethoden, etwa für lokale Porositäts-, Dicken- und Orientierungsanalyse.

Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI)

Geplant ist, die Expertise von Bauingenieuren mit der 3D-Bildanalyse zu verknüpfen, um komplexe Algorithmen optimal auszuwählen und zu parametrisieren, Zwischenergebnisse korrekt zu bewerten und Fehler möglichst früh zu korrigieren. Dazu wird ein KI-Assistent entwickelt, der den erwarteten Arbeitsablauf und Datenfluss erlernt, sowie erwartete Zwischenergebnisse und typische Fehlerbilder.

Er wird unter anderem anhand der CT-Messparameter und der Probenbeschaffenheit wie Dimensionen und Materialmischung trainiert, um die Bilddatenqualität zu bewerten. Bauingenieure erhalten dadurch schließlich bessere Berechnungsgrundlagen etwa zum Tragverhalten von Bauteilen aus Beton und können infolgedessen Material sparen und den Anteil des erforderlichen Bewehrungsstahls oder des Faseranteils optimal anpassen.

Quantencomputing für die Bildverarbeitung

In Zukunft sollen Quantencomputer die Auswertung von CT-Daten beschleunigen – nicht nur in diesem Fall. Denn die geschickte Nutzung der besonderen Eigenschaften von Qubits ermöglicht es, sehr große Bilddatenmengen, wie sie mit Gulliver erzeugt werden, mit wenigen Qubits zu repräsentieren, etwa 1024 × 1024 Pixel mit 21 Qubits. Würde man die bisher üblichen Filter- und Analysealgorithmen durch Quanten-Bildverarbeitungs-Algorithmen ersetzen, so wäre eine effizientere Verarbeitung dieser enormen Datenmengen möglich. Theoretisch könnten sowohl Speicher- als auch Rechenaufwand exponentiell reduziert werden.

Praktisch erfordern das Kodieren des Bildes und das Ausführen von Algorithmen sehr viele einzelne Quanten-Operationen. Deshalb sind derzeit die Ergebnisse einfacher Bildverarbeitungsschritte auf kleinen Bildern oft bis zur Unkenntlichkeit verrauscht.

Wie im Quantencomputing allgemein sind daher Rauschmodelle und Algorithmen, die möglichst wenige Basisoperationen benötigen, Gegenstand der aktuellen Forschung des Fraunhofer ITWM und anderer Fraunhofer-Institute.

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Von Fraunhofer-Gesellschaft Britta Widmann / Karlhorst Klotz

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