आईआईटी मंडी की शोध टीम ने यातायात डेटा का उपयोग करके पुलों की आयु का आकलन करने के लिए अभिनव विधि पेश की
भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (आईआईटी) मंडी की एक शोध टीम ने यातायात डेटा का उपयोग करके पुराने पुलों की स्थिति की निगरानी करने के लिए एक अनूठी विधि विकसित की है। इस टीम का नेतृत्व स्कूल ऑफ सिविल एंड एनवायरनमेंटल इंजीनियरिंग के एसोसिएट प्रोफेसर डॉ. शुभमॉय सेन कर रहे हैं और इसमें उनके शोध छात्र ईश्वर कुंचम भी शामिल हैं।
एक प्रेस विज्ञप्ति में बताया गया कि अनुसंधान के माध्यम से, टीम ने संपूर्ण संरचना की निगरानी करने के बजाय सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करके थकान से होने वाली क्षति और पुलों की क्रमिक गिरावट की चुनौतियों का समाधान किया है।
इसमें पुल के डिजिटल मॉडल का विकास शामिल है, जो वास्तविक संरचना के प्रारंभिक अध्ययन पर आधारित एक विस्तृत आभासी प्रतिकृति है और यह भविष्यवाणी करता है कि समय के साथ अलग-अलग यातायात पैटर्न पुल के विभिन्न हिस्सों को कैसे प्रभावित करते हैं, जिससे उन क्षेत्रों की पहचान करने में मदद मिलती है जो क्षति के प्रति संवेदनशील हैं।
इसके बाद, पुल पर तनाव और कंपन की निगरानी के लिए प्रमुख स्थानों पर थकान-संवेदनशील सेंसर लगाए जाते हैं। डिजिटल मॉडल से वास्तविक समय के डेटा और ट्रैफ़िक पैटर्न विशेषज्ञों को यह ट्रैक करने में मदद करते हैं कि समय के साथ ट्रैफ़िक पुल को कैसे प्रभावित करता है।
इसके अलावा, यह उन्हें किसी भी नुकसान को रोकने के लिए आवश्यक समायोजन करने की भी अनुमति देता है। साथ ही, यह भूकंप या बाढ़ जैसी घटनाओं के बाद त्वरित आकलन करने में सक्षम बनाता है, जिससे अधिकारियों को त्वरित सुरक्षा निर्णय लेने में सहायता मिलती है।
यह दृष्टिकोण विशेष रूप से सरकारी एजेंसियों और परिवहन विभागों को पुराने बुनियादी ढांचे के प्रबंधन के लिए व्यावहारिक और कुशल समाधान प्रदान करता है।
डॉ. शुभमॉय सेन ने अनुसंधान के व्यावहारिक लाभों पर प्रकाश डाला और कहा कि यह दृष्टिकोण पुल के केवल महत्वपूर्ण क्षेत्रों की निगरानी पर केंद्रित है, जिससे लागत में काफी कमी आती है और व्यापक उपकरणों की आवश्यकता भी कम होती है।
उन्होंने कहा, “यातायात डेटा का लाभ उठाकर, हम वास्तविक समय आकलन प्रदान करते हैं और समय पर हस्तक्षेप करते हैं, जिससे प्रमुख यातायात व्यवधान के बिना पुल की सुरक्षा और दीर्घायु सुनिश्चित होती है।”
उल्लेखनीय है कि यह शोध स्ट्रक्चरल हेल्थ मॉनिटरिंग जर्नल में प्रकाशित हुआ है।
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