Samenvatting

Door trillingsprognoses zijn voorafgaand aan bouwactiviteiten de risico’s op schade dan wel hinder door trillingen te bepalen. Als er meer trillingsdata beschikbaar is, kunnen prognoses mogelijk verbeterd worden, wat leidt tot minder risico’s en lagere kosten. In dit project is onderzocht of bestaande modellen deze potentie hebben, waar de data dan aan moet voldoen en welke nieuwe technieken er zijn om met meer data voorspellingen te doen.

Bouwen in en op de ondergrond gaat gepaard met veel onzekerheden over het gedrag van de bodem. Er bestaan diverse rekenmodellen om trillingen als gevolg van funderingswerkzaamheden (heien of trillen) te voorspellen. Met het meest gehanteerde model (CUR166) zijn in dit rapport drie cases uitgewerkt om te bepalen wat de meerwaarde is van het beschikbaar hebben van een database met trillingsmetingen. Uit de cases, en een beschouwing van de toegepaste statistische methode, volgt dat het inzetten van trillingsdata leidt tot een veel kleiner invloedsgebied en predicties die beter bij de praktijk aansluiten.

In het rapport wordt ook toegelicht welke data nodig is om prognosemodellen te verbeteren, zoals de coördinaten van funderingselementen. Koppelingen met datasets zoals de Basisregistratie ondergrond (BRO), Basisregistratie adressen en gebouwen (BAG) en het Algemeen Nederlandse hoogtemodel (AHN) kunnen meer nuttige data opleveren, denk aan de koppeling van meetresultaten aan de bodemopbouw/grondeigenschappen en de afmetingen en bouwjaar van belendende panden. Dit geeft nog beter inzicht in het gedrag van de bodem en de overdracht van de trillingen.