Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

DSD-NL 2019 Op weg met de bodem - Datagebruik bij dijkversterking GOWA - Edelman

230 views

Published on

Presentatie door Dick Edelman, Heijmans Integrale Projecten, op het Minisymposium Basisregistratie Ondergrond (BRO), tijdens de Deltares Software Dagen - Editie 2019. Donderdag, 20 juni 2019, Delft.

Published in: Software
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

DSD-NL 2019 Op weg met de bodem - Datagebruik bij dijkversterking GOWA - Edelman

  1. 1. Op weg met de Bodem GEBRUIK VAN ONDERGRONDDATA BIJ HEIJMANS
  2. 2. Inhoudsopgave • Verzamelen van ondergronddata • Bewerking van data • Toepassen van data Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 2
  3. 3. Data verzamelen Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 3
  4. 4. Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 4 • Sondeerdata tot 2007 (bruine driehoekjes)
  5. 5. Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 5 • Sondeerdata na 2007 (bruine driehoekjes)
  6. 6. Extra onderzoek door Deltares Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 6
  7. 7. Extra onderzoek door Deltares Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 7 Conclusie: meer onderzoek is eigenlijk nodig
  8. 8. Zelfde beeld dijkversterking GoWa In Dinoloket (nu): Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 8
  9. 9. Zelfde beeld dijkversterking GoWa Data (worden nog aangeleverd): Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 9
  10. 10. Waarom GoWA • Dijkverbetering • Analyse piping, heave, opbarsten : Dijkfalen, relatie klimaatverandering • Ondergrond moet bekend zijn op detailniveau • Wordt zeer veel geld aan uitgegeven in de komende jaren Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 10
  11. 11. Data bewerken Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 11
  12. 12. Data formats in BRO • Gef-files, csv-files, txt files, xml-files • Alles gestructureerd, informatie altijd op zelfde locatie Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 12
  13. 13. Data formats in BRO Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 13 Algemene informatie Meetdata Lezen en bewerken in Python (1000/4000 sonderingen en/of boringen per uur)
  14. 14. Beeld in Python • Dataframe op NAP hoogte • Per meetinterval (vaak 2 cm) k-waarde bepaald aan de hand van algoritme (NB: blijft dus een rekentechniek, geen werkelijkheid!) Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 14
  15. 15. Nier alleen sonderingen, maar ook grondwaterdata • Extreemanalyse over grote oppervlakten • Trendanalyse over vele jaren. • GHG bepaling over veel peilbuizen • Zelf grondwaterkaarten maken in periode X • En dat alles binnen relatief korte tijd • Etc. Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 15
  16. 16. Grondwater hier Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 16
  17. 17. Optimale bewerking data: alles in een persoon • Verzekerd van continuïteit • Snelle omschakeling naar realiteit (vooral eigen mensen kennen de praktijk • Discussie gaat over de interpretatie, niet over de validiteit data Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 17 Data (Bro) Code (Py, C, JS, R etc.) Kennis
  18. 18. Data toepassen Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 18
  19. 19. Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 19 m.b.v. Python script boorkolommen genereren uit gef-files en boorbeschrijvingen. Lichtgroen: kleiig zand, leem
  20. 20. Profielen met ondergrondbeeld Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 20 Verticaal
  21. 21. Bepalen van dikte zand- en kleilagen en berekende parameters (KD, C, Lambda) Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 21
  22. 22. Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 22 Pleistoceen Holoceen Dijklichaam
  23. 23. Op basis van k-waarde bepaling • K-waarde per 0,2 meter (of welk interval dan ook) • Ruimtelijk beeld van k-waarde in plat vlak t.o.v. NAP • Stapeling van ruimtelijke beelden geeft 3D suggestie opbouw ondergrond • Lagen kunnen worden geïmporteerd in grondwatermodel • Doel: beperking calibratietijd • “Realistische” bodemopbouw in model • Interpretatie ondergrond zoveel mogelijk los koppelen van mening modelleur. Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 23
  24. 24. Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 24 K-waarde in vlak op 0,0 [m NAP] tot -0,2 [m NAP]
  25. 25. Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 25
  26. 26. • Data: zitten in BRO, of in eigen organisatie • Code: bij voorkeur in een Bro-Git (of zelf maken) • Kennis: bij voorkeur in huis, inhuur=duur • Ps: kosten programmatuur: €140 (inclusief Office). Winpython bijv. is freeware. • Qgis is eveneens freeware Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 26 Data (Bro) Code (Py, C, Js etc.) Kennis
  27. 27. Conclusie 1. Er zijn veel data 2. Er is nu de mogelijkheid om de data snel en efficiënt te interpreteren op de eigen laptop 3. Bewerkingen blijven binnen de organisatie (Tenders) 4. Code aanleren is eenvoudig (echt waar!) of eenvoudig uit te wisselen Door verschillende bewerkingen krijg je nieuwe inzichten, die anders nooit tevoorschijn zouden komen. Het antwoord op vragen zit vaak al in de data! (En wiskunde/statistiek wordt weer leuk) Voetregel invoegen via menu Beeld > Koptekst en voettekst 27
  28. 28. heijmansnl @heijmansnl heijmans heijmansnl

×