Implementierung von probabilistischen Baugrundmodellen in IFC 2x3 und 4.0

Die Prognose der Unsicherheiten in 3D‐Baugrundmodellen für BIM verbessert die Risikobewertung und Entscheidungsfindung und ermöglicht eine wirtschaftlichere und nachhaltigere Planung und Ausführung von Baumaßnahmen. Basierend auf Open‐Source‐Software wird ein Ansatz zur Implementierung probabilistischer Baugrundmodelle im Industry‐Foundation‐Classes‐ (IFC‐) Datenschema vorgeschlagen. Die Grundlagen von IFC, die für die Erstellung von Fachobjekt‐Geometrien sowie deren Georeferenzierung und Attribuierung erforderlich sind, werden erläutert. Zwei probabilistische 3D‐Modelle, die mit Bohrprofil‐ bzw. Cone‐Penetration‐Test‐ (CPT‐) Daten erstellt wurden, dienen als Anwendungsbeispiele; diese zeigen die prognostizierte Geometrie der Bodenschichten mit den zugehörigen Unsicherheiten basierend auf Volume Pixel (Voxel). Solange Voxel‐Modelle nicht in IFC integriert sind, bieten Isoflächen eine praktikable Zwischenlösung zur Darstellung von Bodenschichten und Unsicherheiten. Eine konsistente Georeferenzierung gewährleistet eine korrekte Positionierung im Koordinationsmodell. Die Modellierung von Baugrund‐ und geotechnischen Daten wird für verschiedene IFC‐Versionen gezeigt. Die aktuelle IFC‐Version 4 verbessert die Oberflächenmodellierung und reduziert die Datenredundanz. Der vorgestellte Ansatz ermöglicht eine maßgeschneiderte Implementierung probabilistischer Baugrundmodelle in IFC und eine effizientere Zusammenarbeit der an der Erstellung des BIM‐Modells beteiligten Experten.

Predicting uncertainties in 3D subsoil models for BIM improves risk assessment and decision‐making and enables a more economical and sustainable planning and execution of construction measures. Based on open‐source software, an approach for implementing probabilistic ground models in the Industry Foundation Classes (IFC) data schema is proposed. The basics of IFC, which are necessary for creating discipline‐specific object geometries as well as their georeferencing and attribution, are explained. Two probabilistic 3D models created with bore‐log and Cone Penetration Test (CPT) data, respectively, serve as application examples; these show the predicted geometry of the soil layers with the associated uncertainties based on volume pixels (voxels). As long as voxel models are not integrated into IFC, isosurfaces provide a viable intermediate solution for representing soil layers and uncertainties. Consistent georeferencing ensures correct positioning in the coordination model. The modeling of subsoil and geotechnical data is shown for different IFC versions. The current IFC version 4 improves surface modeling and reduces data redundancy. The presented approach enables a customized implementation of probabilistic subsoil models in IFC and a more efficient collaboration of the experts involved in creating the BIM model.