Doctoral Position in Uncertainty-Aware Condition Assessment of Tunnels — ETH Zürich

Vollständige Beschreibung

Promotionsposition in der unsicheren Zustandsbewertung von Tunneln

100%, Zürich, befristet

Der Lehrstuhl für Infrastrukturmanagement unter der Leitung von Professor Dr. Bryan T. Adey im Institut für Bau- und Infrastrukturmanagement der Abteilung für Bau-, Umwelt- und Geomatiktechnik hat eine Eröffnung für einen Doktoranden. Diese Position konzentriert sich auf die Umwandlung heterogener Inspektions- und Überwachungsnachweise in unsichere Zustandsindikatoren für Tunnelstrukturen und mechanische, elektrische und Sanitärsysteme innerhalb eines digitalen Zwillings. Diese Position ist Teil eines interdisziplinären SNF-Projekts in Zusammenarbeit mit der Freien Universität Bozen-Bolzano, der Hagerbach Test Gallery und der EuroTube Foundation.

Der bevorzugte Starttermin ist der 1. Februar 2027, obwohl andere Daten verhandelbar sind.

Projekthintergrund

Tunnel sind wichtige Verbindungen in Verkehrsnetzen, und viele Schweizer Straßen- und Schienentunnel altern, während sie zunehmenden Verkehrsbelastungen, klimabedingten Belastungen und sich ändernden Sicherheitsanforderungen ausgesetzt sind. Ihre Wartung umfasst zwei voneinander abhängige Asset-Domänen, nämlich strukturelle Elemente wie Auskleidung, Portale und Drainage sowie mechanische, elektrische und Sanitärsysteme wie Lüftung, Beleuchtung und Branderkennung. In der aktuellen Praxis werden diese Domänen weitgehend isoliert verwaltet, Inspektionen bleiben stark manuell und die Beweise aus verschiedenen Kampagnen, Sensoren und Spezialisten sind in separaten Berichten und Datenbanken fragmentiert. Interventionen werden daher oft unter Verwendung unzusammenhängender Beweise und konservativer Heuristiken geplant, auch wenn umfangreiche Daten vorliegen.

Das vom SNF geförderte Projekt Predictive, Resilient, Integrated Systems for Management of Tunnel (PRISM-T) adressiert diese Herausforderung durch einen integrierten digitalen Zwillingsworkflow zur Entscheidungsunterstützung bei der Tunnelwartung. Heterogene Inspektions- und Überwachungsnachweise werden in unsichere Zustandsindikatoren umgewandelt, die verwendet werden, um das Risiko zu aktualisieren, um zu beurteilen, ob zusätzliche Informationen es wert sind, gesammelt zu werden, und um ausführbare Interventionsprogramme abzuleiten. Extended Reality (XR) dient der Validierung von Entscheidungen und der Steuerung von Inspektions- und Wartungsarbeiten vor Ort.

Der Workflow wird im Tunnel-Digitalisierungszentrum der Hagerbacher Testgalerie in Flums entwickelt und validiert und seine Übertragbarkeit am DemoTube-Standort der EuroTube-Stiftung in Dübendorf getestet. Regelmäßige Feldarbeit an beiden Standorten und die enge Zusammenarbeit mit dem Partnerteam in Bozen sind fester Bestandteil der Promotionsforschung.

In diesem Projekt adressiert die Doktorandenstelle die Evidenzschicht des Workflows, in dem Inspektionsbilder, 3D-Laserscans und Sensordaten in Zustandsindikatoren umgewandelt werden, die die Grundlage für die Risikoaktualisierung und Interventionsplanung in einer begleitenden Doktorandenstelle bilden.

Stellenbeschreibung

Der erfolgreiche Kandidat wird Methoden entwickeln, um Fehler- und Verschlechterungsindikatoren aus Inspektionsbildern, Videos, Sensordaten und periodischen 3D-Laserscans zu extrahieren, einschließlich Domänenanpassung für Tunnelumgebungen und Zeitraffererkennung. Evidenz aus mehreren Quellen wird in Asset-Level-Zustandsindikatoren unter Verwendung eines hierarchischen Bayes-Rahmens zusammengeführt, und für jede Quelle werden Unsicherheitsmodelle und Evidenzqualitätskennzeichen entwickelt. Der Kandidat wird dazu beitragen, die Zustandsindikatortypen im Digital Asset Modell zu definieren, die Indikatoren in den digitalen Zwillings-Prototyp zu integrieren und Inspektions- und Validierungskampagnen in der Hagerbach Test Gallery und der EuroTube Foundation durchzuführen.

Profil

• Ein Master-Abschluss in Bauingenieurwesen, Geomatik, Informatik oder einem verwandten Bereich
• Ein starker Hintergrund in maschinellem Lernen, Computer Vision oder 3D-Punktwolkenverarbeitung sowie in der probabilistischen Modellierung und Bayesschen Inferenz
• Sehr gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
• Vertrautheit mit digitalen Zwillingen, Gebäudeinformationsmodellierung (BIM) und IFC, Sensordatenverarbeitung oder Tunnelinspektion würden als Vorteil angesehen
• Bereitschaft, Feldarbeiten in unterirdischen Umgebungen durchzuführen und in einem interdisziplinären und internationalen Team zusammenzuarbeiten
• Kenntnisse in schriftlichem und gesprochenem Englisch sind erforderlich, und Deutschkenntnisse gelten als ein Vorteil

Wir bieten

Die ETH Zürich ist eine der weltweit führenden, auf Wissenschaft und Technologie spezialisierten Universitäten. Wir sind bekannt für unsere exzellente Ausbildung, innovative Grundlagenforschung und den direkten Transfer von neuem Wissen in die Gesellschaft. Über 30.000 Menschen aus mehr als 120 Ländern finden, dass unsere Universität ein Ort ist, der unabhängiges Denken fördert und ein Umfeld, das Exzellenz inspiriert. Mitten in Europa gelegen, aber weltweit vernetzt, entwickeln wir gemeinsam Lösungen für die globalen Herausforderungen von heute und morgen.

Wir legen Wert auf Vielfalt und Nachhaltigkeit

Im Einklang mit unseren Werten fördert die ETH Zürich eine inklusive Kultur. Wir fördern Chancengleichheit, schätzen Vielfalt und fördern ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und die Würde aller unserer Mitarbeiter und Studenten respektiert werden. Besuchen Sie unsere Website für Chancengleichheit und Vielfalt, um herauszufinden, wie wir ein faires und offenes Umfeld gewährleisten, in dem jeder wachsen und gedeihen kann. Nachhaltigkeit ist für uns ein zentraler Wert – wir arbeiten konsequent auf eine klimaneutrale Zukunft hin.

Neugierig? Wir sind es auch.

Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung bis zum 9. November 2026 mit folgenden Unterlagen:

• Letter of Interest einschließlich Ihrer Ideen von potenzieller Forschung im Projekt
• Lebenslauf (mit Liste der Veröffentlichungen, falls zutreffend, und Kontaktinformationen von mindestens zwei Schiedsrichtern)
• Noten aller belegten Universitätskurse sowie Diplome

Die Prüfung der Anträge beginnt am 9. November 2026. Bewerbungen werden angenommen, bis die Position besetzt ist.

Weitere Informationen zum Institut für Bau- und Infrastrukturmanagement finden Sie auf unserer Website. Fragen zur Stelle richten Sie bitte an Frau Nathalie Dietrich, [email protected] (keine Bewerbungen).

Bitte beachten Sie, dass wir ausschließlich Bewerbungen annehmen, die über unser Online-Bewerbungsportal eingereicht werden. Bewerbungen per E-Mail oder Post werden nicht berücksichtigt.

Wir weisen darauf hin, dass die Vorauswahl durch die verantwortlichen Recruiter und nicht durch künstliche Intelligenz erfolgt.

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