Konzept zur digitalen wissensbasierten Beurteilung von Schäden durch holzzerstörende Insekten an Bauwerken

Kreyenschmidt, Christian; Beetz, Jakob; Hollermann, Sebastian

doi:10.18154/RWTH-2024-05815

Konzept zur digitalen wissensbasierten Beurteilung von Schäden durch holzzerstörende Insekten an Bauwerken

Kreyenschmidt, Christian^RWTH*

2024

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Christian Kreyenschmidt

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2024

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2024

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak02

Hauptberichter/Gutachter
Beetz, Jakob (Thesis advisor)^RWTH* ; Hollermann, Sebastian (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2024-05-16

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2024-05815
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/987771/files/987771.pdf

Einrichtungen

Lehr- und Forschungsgebiet Computergestütztes Entwerfen (211220)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Entscheidungsunterstützungssysteme (frei) ; Expertensysteme (frei) ; Holzschutz (frei) ; Linked Data (frei) ; Ontologien (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 720

Kurzfassung
Die vorliegende Arbeit präsentiert ein Konzept für die digitale, wissensbasierte Beurteilung von Schäden durch holzzerstörende Insekten an Holz-bauwerken. Ziel der Arbeit ist es, Sachverständige im Bereich des Holz-schutzes bei der Erfassung, Beschreibung und datengetriebenen Analyse von Schäden zu unterstützen, um eine verbesserte Schadensdiagnose und anschließende Therapie zu ermöglichen. Motiviert ist die Arbeit durch die Herausforderungen im Bauwesen, die durch Klimaschutzziele und dem Be-darf nach kreislaufförmigen Baustoffen geprägt sind. Weiterhin führt der demografische Wandel dazu, dass wertvolles Wissen über Baubestand, Bauverfahren, Gebäudeschwachstellen und Gefahren durch beispielsweise Schadstoffbelastung verloren geht. Das Konzept zielt darauf ab, einen Bei-trag zu leisten, um diese Wissenslücken zu schließen und eine ganzheitlichere, offene und individuellere Beurteilung von Schäden an Holztragwerken zu ermöglichen. Das Konzept beruht auf der methodischen Wissensmodellierung durch Ontologien und regelbasierten Schließverfahren, um eine Schadensklassifikation zu unterstützen. Es ermöglicht dem Sachverständigen, maschinengestützte Prozesse nachzuvollziehen und zu validieren. Unsicheres Wissen, wie der Aktivitätsstatus holzzerstörender Insekten, wird in dem Konzept durch digitale Methoden implementiert. Die Validierung des Konzepts erfolgte durch Anwendungsbeispiele und Experteninterviews. Die Ergebnisse zeigen vielversprechende Möglichkeiten, Schäden angemessen zu diagnostizieren und Therapievorschläge abzuleiten. Die qualitative Inhaltsanalyse der Experteninterviews belegen die Relevanz einer wissensbasierten Entscheidungsunterstützung und geben wertvolle Erkenntnisse für die Verwendung des Konzepts. Die vorgestellte wissenschaftliche Arbeit veranschaulicht wie modelliertes mensch- und maschinenlesbares Wissen bessere Entscheidungen im Bereich des Holzschutzes ermöglichen können.

This work presents a concept for the digital, knowledge-based assessment of damage caused by wood-destroying insects in wooden structures. The aim of the work is to support experts in the field of wood protection in the collection, description, and data-driven analysis of damage to enable improved damage diagnosis and subsequent treatment. The motivation for this work is driven by the challenges in the construction industry, shaped by climate protection goals and the demand for circular building materials. Furthermore, demographic changes lead to the loss of valuable knowledge about building stock, construction methods, building vulnerabilities, and hazards such as pollutant exposure. The concept aims to contribute to closing these knowledge gaps and enabling a more holistic, open, and individual assessment of damage to wooden structures. The concept is based on methodical knowledge modeling using ontologies and rule-based inference methods to support damage classification. It allows the expert to under-stand and validate machine-assisted processes. Uncertain knowledge, such as the activity status of wood-destroying insects, is implemented in the concept using digital methods. The validation of the concept was carried out through application examples and expert interviews. The results show promising possibilities for appropriately diagnosing damage and deriving treatment recommendations. The qualitative content analysis of the expert interviews proves the relevance of knowledge-based decision support and provides valuable insights for the use of the concept. The scientific work presented illustrates how modeled human- and machine-readable knowledge can enable better decisions in the field of wood preservation.

OpenAccess:
PDF
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