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Real-time Anomaly Detection in the Behaviour of Structures

Luong Ha Nguyen

Ph.D. thesis (2019)

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Abstract

Civil structures such as bridges, dams, buildings, and tunnels are major components ofinfrastructure networks which establish a foundation for the economic growth of a country.Infrastructure deterioration is associated with a negative economic impact caused by thedirect maintenance costs, as well as the indirect costs for production and transport of goodsand services. One long-term solution to mitigate the effects of deterioration, to prolong theservice life, and to minimize life-cycle cost of ageing infrastructure is to adopt preventive andpredictive maintenance strategies. All structures experience deterioration and degradationduring their lifetime and thus, early detection of anomalies in the rate of change of degradationcould be used as a trigger for preventive maintenance and interventions. Yet, there is currentlyno generic data-interpretation methodology capable of detecting anomalies in real time withoutalso being adversely affected by false alarms.

Résumé

Les structures telles que les ponts, les barrages, les bâtiments et les tunnels sont des composantesmajeures du réseau d'infrastructures qui contribuent à la croissance économique d'unpays. La détérioration des infrastructures est associée à un impact négatif sur l'économie causépar les coûts directs de maintenance, ainsi que par les coûts indirects liés à la production debiens et de services. L'adoption de stratégies de maintenance préventive et prédictive est unesolution à long terme pour atténuer les effets de la détérioration, prolonger la durée de vie enservice et minimiser le coût du cycle de vie des infrastructures vieillissantes. Toutes les structuresse détériorent et se dégradent au cours de leur vie. Ainsi, la détection d'anomalies dansle taux de changement de dégradation permet de déclencher des actions d'entretien préventifet d'interventions. Cependant, il n'existe actuellement aucune méthodologie génériqued'interprétation des données qui est capable de détecter des anomalies en temps réel sans êtreaffectées par de fausses alarmes.» et »
Department: Department of Civil, Geological and Mining Engineering
Program: CGM
Academic/Research Directors: James Goulet
PolyPublie URL: https://publications.polymtl.ca/4020/
Institution: Polytechnique Montréal
Date Deposited: 18 Nov 2019 13:58
Last Modified: 11 Nov 2022 00:31
Cite in APA 7: Nguyen, L. H. (2019). Real-time Anomaly Detection in the Behaviour of Structures [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal]. PolyPublie. https://publications.polymtl.ca/4020/

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