r 3 Verbundprojekt ResourceApp Erkennung & Erschließung von Rohstoffpotenzialen aus dem Hochbau mittels eines mobilen Systems

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1 r 3 Verbundprojekt ResourceApp Erkennung & Erschließung von Rohstoffpotenzialen aus dem Hochbau mittels eines mobilen Systems Christian Stier Fraunhofer ICT URBAN MINING Kongress & r³ Statusseminar Strategische Metalle. Innovative Ressourcentechnologien 11./ , Messe Essen

2 Inhalt Ausgangssituation Projektziele zeitlicher und inhaltlicher Projektfortschritt nächste Schritte Projektkonsortium ResourceApp URBAN MINING Kongress & r 3 Statusseminar, Essen, 11./

3 Entsorgung von Abfällen nach Abfallkategorien in Deutschland insgesamt *10³t 2) Materiallager Bausektor (Deutschland): mineralisch ca. 10,5 Mrd. Tonnen 1) Metalle ca. 110 Mio. Tonnen 1) Ausgangssituation Quelle: 1) Schiller (2010) 2) Angaben in 10³ t für Deutschland 2011 ResourceApp URBAN MINING Kongress & r 3 Statusseminar, Essen, 11./

4 Projektziele Erfassung und Erschließung des Ressourceneffizienzpotentials von Gebäuden durch Bilderkennung Rohstoffinventare Praxisverifikation

5 Zielwertstoffe 26,98 55,85 63,55 65,39 Al Fe Cu Zn weitere wie z. B. Glas, Metalllegierungen, Holz, mineralische Rohstoffe, Kunststoffe ResourceApp URBAN MINING Kongress & r 3 Statusseminar, Essen, 11./

6 Zeitlicher Projektfortschritt Phase 1 Jahr 2013 Jahr 2014 Jahr M17 M1 M9 M2 M3 M18 M11 M6/ M10 * Phase 2 Jahr 2015 Jahr M5 M7.2 M13 M14 M8 Phase 1, abgelaufen Phase 1, offen Phase 2, noch nicht bewilligt Meilensteindefinitionen: (Meilensteine liegen immer in der Mitte des Monats) M1: Literaturübersicht M2: Gebäudetypologie M3: Erster Prototyp Objektrekonstruktion- und Klassifizierung M4: Zweiter Prototyp Objektrekonstruktion- und Klassifizierung* M5: Finaler Prototyp Objektrekonstruktion- und Klassifizierung M6: Methoden für AP2 M7.1: Rückbauplanungsmodellkonzept* M7.2: Rückbauplanungsmodell M8: Hochrechnung Gebäudeinventar M9: ResourceApp-Hardware ausgewählt M10: Erste Version Software fertig für Test M11: Erster Prototyp Hardware Demonstrator M12: ResourceApp erster Prototyp fertig für Praxisevaluierung* M13: Finaler Prototyp Hardware Demonstrator M14: ResourceApp finaler Prototyp fertig für Praxisevaluierung M15: Finale Version Software fertig für Test* M16: Fachgespräche mit potentiellen Anwendern aus anderen Branchen* sind geführt und deren Auswertung liegt vor M17: Workshop 1 zusammen mit PRRIG M18: Workshop 2 zusammen mit PRRIG

7 Ausgabe (Nutzer) Berech -nung Datenbank Eingabe (Nutzer) ResourceApp Vereinfachte Systemarchitektur Aufnahme der Punktwolken, Bemaßung Eingabe der Gebäudestammdaten Eingabe der Gebäudeparameter Eingabe der Rückbauparameter Plausibilisierung der Gebäude-/ Bauteilausprägung Rückbau- Datenbank Verwertungs- Datenbank Punkt- und Flächen-Modell csv, obj Schnittstelle Objektorientiertes Raum- und Bauteil-Modell Rückbau-Modell Kennwert- Erzeugung Ausgabe auf Demonstrator und/oder PC : IGD : IIP : fertiggestellt : derzeitiger Arbeitsbereich IIP : Informationfluss : Software-Module (Stand: )

8 * CSV = Dateiformat Comma-separated values oder Character-separeted values ResourceApp - Prozess Plausibilisierung Wahrscheinlichkeiten, Unsicherheiten Eingabe Gebäudestammdaten Eingabe Berechnungsparameter DIN-Werte - Maße - Materialien (Erfahrungs-) Werte aus der Literatur - Maße - Materialien - Bauteilschichten Berechnung Aufnahme Gebäude CSV *- Schnittstelle Gebäudeinventar, Rückbauplan, Kennzahlen

9 Verwendete Hardware Microsoft Kinect in Verbindung mit einem leistungsfähigen Laptop Funktionsweise: Kombination aus RGB Kamera und 3D-Tiefenkameras RBG Kamera scannt die drei Basisfarbelemente Die Tiefenkameras sehen den Raum in 3D nach dem Structured- Light Verfahren Software führt Informationen zusammen ResourceApp URBAN MINING Kongress & r 3 Statusseminar, Essen, 11./

10 Testobjekt - Garage

11 3D-Rekonstruktionsergebnisse

12 3D-Rekonstruktion: Zwischenergebnis mit der Kinect unter Verwendung der KinectFusion 3D-Rekonstruktion möglich, jedoch Probleme durch Fehlerfortpflanzung Raum hat keine 360 Grad Notwendigkeit der Erkennung von Strukturen

13 Objekterkennung - Experimentelle Ergebnisse Objekterkennung grundsätzlich möglich ResourceApp URBAN MINING Kongress & r 3 Statusseminar, Essen, 11./

14 Objekterkennung - Experimentelle Ergebnisse Objekterkennung grundsätzlich möglich ResourceApp URBAN MINING Kongress & r 3 Statusseminar, Essen, 11./

15 Objekterkennung Erkennung in Echtzeit

16 Objekterkennung Erkennung in Echtzeit

17 Anforderungskatalog Phase 1 Phase 2 Kriterium Muss Soll Kann Erkennung von Steckdosen x Erkennung von Heizkörpern Erkennung von Lampen x x Erkennung von Wänden x Erkennung von Schadstoffen x Erstellung eines Gebäudemodells x Berechnung /Rekonstruktion verdeckter Bauteile z.b. Dachstuhl Erfassung von Oberflächen mit Textur und Farbe x x ResourceApp URBAN MINING Kongress & r 3 Statusseminar, Essen, 11./

18 Sanierungsprojekt Affenfelsen Projektpartner saniert derzeit Affenfelsen in Braunschweig Studentenwohnheim mit rund 800 Apartments mit Kochnische & Nasszelle Sanierung von oben nach unten Herausforderung für ResourceApp: Zimmer nicht komplett leer Schadstoffe Vorteil des Objektes: Viele gleiche Zimmer weiterer Bauabschnitt geplant Praxisversuche evtl. zu späterem Zeitpunkt denkbar

19 Abbruchprojekt Hafen Berenbusch März 2011 bis April 2014 Rückbau von Speichergebäuden aus den 1930er Jahren durch Praxispartner 7 Stockwerke, 27 m Höhe Fachgerechte Entsorgung überwachungspflichtiger Abfälle Recyling/Entsorgung nicht überwachungspflichtiger Abfälle

20 Projekt Hafen Berenbusch - nächste Schritte 2015 Rückbau eines weiteren Speichers geplant, dieser soll als Beispielobjekt im Projekt dienen: Rückbauplanung Praxisverifikation ResourceApp Objekt interessant für Vorhaben PRRIG, da Industriegebäude

21 Vor heute Baualtersklassen Gebäudenutzungsarten von ResourceApp und PRRIG mit möglichen Baualtersklasse sowie Schnittstellen und Testgebäuden Art der Nutzung Ein- und Zweifamilienhäuser EFH/ZFH Mehrfamilienhäuser MFH Wohnheime Büro- und Verwaltungsgebäude Fabrik-/ Werkstattgebäude Handelsgebäude Warenlager (Warenlagerung aller Art, Garagen) Beherbergungsgebäude (Hotels/Gasthöfe/Pensionen, Restaurants, Kantinen) ResourceApp (Wohngebäude) Mögl. Schnittmengen und Testgebäude: Anstalts-, Büro- und Verwaltungsgebäude Hotels/Unterkünfte Kindergärten/(Hoch-)Schulen PRRIG (Nicht-Wohngebäude) Bildungsgebäude (Kitas, Hoch-/Schulgebäude) Verkehrsgebäude (Flughäfen, Bahnhöfe) Heilgebäude (Kranken-/Pflegehäuser, Medizinische Behandlungsinstitute) Landwirtsch. Betriebsgebäude, Sonstige Nicht- Wohngebäude (Museen/ Theater/ Opernhäuser/ Bibliotheken, Kirchen, Sportgebäude, etc.) Bislang nicht in r³-vorhaben berücksichtigt

22 Beantragung Phase 2 Nächste Schritte Vorantreiben des Projektfortschritts gemäß Arbeitsplan Weiterentwicklung der Hard-/ Softwarekombination Verbesserung der 3D-Rekonstruktion und Objekterkennung und deren Verknüpfung Rückbauplanung Workshop 2 mit PRRIG im Juli Austausch über bisherige Erfahrungen seit letzten Workshop Gemeinsame Gebäudeauswahl Abstimmung hinsichtlich konkreter Gebäude Überlegungen zu weiteren Möglichkeiten der Kooperation Praxisverifikation Rückbauplanung Speichergebäudes Begehung echter Objekte mit Hard-/ Softwarekombination

23 Projektkonsortium Rückbau/Sanierung von Bauobjekten mit Gefahrstoffen Abbruch- und Rückbaumanagement Stoffstrommodelle betriebswirtschaftliche Rückbauoptimierung Abbruch/Rückbau, Bauentkernung und Tiefbau/Erdarbeiten Mustererkennung und Bildauswertung ResourceApp Verifizierung und Aufbereitung von Normen, Gesetze etc. chemisch-analytische Arbeiten URBAN MINING Kongress & r 3 Statusseminar, Essen, 11./ Stoffstrommanagement/Verwertung Recycling, Normung, Analytik, Projektmanagement Projektleitung und Ansprechpartner: Christian Stier, Fraunhofer ICT, christian.stier@ict.fraunhofer.de

24 Danke für die Aufmerksamkeit! Dieses Verbundforschungsvorhaben wird gefördert im Rahmen des BMBF-Förderschwerpunkts r³ ResourceApp URBAN MINING Kongress & r 3 Statusseminar, Essen, 11./