Um die Planbarkeit für den langfristigen Betrieb des Baggersees zu verbessern ist die Ermittlung der Restkiesmengen, also der Kiesmenge, welche bei gleicher Seegröße (Tiefe vor Fläche) noch ausgekiest werden kann, essentiell. Bisher werden diese Mengen von einer terrestrischen Bohrungen, welche möglichst in unmittelbarer Nähe zur Lagerstätte liegt, abgeleitet. Da es sich in der Regel höchstens um eine Bohrung pro See handelt, ist keine Information zur Änderung der Lagerstättenqualität und-mächtigkeit über die Distanz von der Bohrstelle über den See verfügbar. Wenige Meter mehr oder weniger in der Mächtigkeit bzw. Änderungen in der Qualität können einen entscheidenden Unterschied für den Seebetrieb machen. Die Ergebnisse aus „Kiesdetektion“ haben gezeigt, dass mittelfrequente, kompakte seismische Echolote sehr gut die Feinsediment- nicht jedoch die Kiesschicht durchdringen können. Als Alternative soll in diesem Arbeitspaket erstmalig die Anwendung eines UHRS-Sparker Systems auf einem Baggersee getestet und erprobt werden. Die Nutzung dieser starken, niederfrequenten seismischen Systeme ist in kleineren, flachen Gewässern mit steilen Flanken bisher nicht möglich bzw. erzeugt keine nutzbaren Ergebnisse.
In Zusammenarbeit mit der Fa. Geo Marine Survey Systems wird ein Prototyp für dieses Projekt zur Verfügung gestellt (siehe Unterstützungsschreiben). Der neu zu entwickelnde Single Layer multi-channel UHRS (ultra high resolution seismic) soll den Gegebenheiten in einem Baggersee (bzw. Stausee) angepasst werden. Es soll eine kleinere Stromquelle (~1 kJ), mit einem extra angepassten Starkstromkabel und einem ebenfalls extra designten „multichannel streamer“ (Schallimpulsaufnahme) kombiniert werden. Hierdurch soll zum einen die Nutzung auf kleinen Booten möglich werden, zum anderen soll der multi-channel streamer den negativen Einfluss von Seitenechos (verursacht durch starke Hangneigungen) minimieren. Angestrebt werden Eindringtiefen von 20-40 m im Kiesbett mit einer vertikalen Auflösung von 15-30 cm. Auf Grund des immer noch hohen Gewichts und der Dimension der Gerätekomponenten wird wahrscheinlich eine technische Umrüstung des Bootes der Fa. limknow notwendig. Auch diese Anpassung ist Teil der Machbarkeit und Entwicklung, da auch die schnelle und flexible Anwendung eines Sparkers für die spätere Nutzung relevant ist.
Es ist eine Messkampagne am Baggersee in Freistett (FS) und eine in Niederrimsingen (NR) geplant, um unterschiedliche Lagerstätten zu vergleichen. Die erhobenen Daten aus dem See in Niederrimsingen werden zusätzlich mit den Sedimentinformationen und den seismischen Daten aus „Kiesdetektion“ kombiniert, um einen Mehrwert bei der Auswertung und ein besseres Verständnis der Schichtung zu erhalten. Die seismischen Daten des Sparkers werden in Zusammenarbeit mit dem Team von Geo Marine Services prozessiert und visualisiert und für die Datenfusion vorbereitet. Ausgehend von der Bohrung in Ufernähe werden die akustisch detektierten Schichten über den See weiterverfolgt und den Schichten aus der Bohrung zugeordnet. Da das in „Kiesdetektion“ genutzte Bohrgerät die Kiesschichten nicht weiter durchdringen kann, soll in diesem Projekt die Validierung der oberen Sedimentschichten für die Klassifizierung an weicheren Stellen in erster Linie mit Kurzkernen und zusätzlich mit der GraviProbe erfolgen. Zur besseren Validierung wurde, seit Einreichung der Skizze, eine weitere Möglichkeit zur Validierung angedacht. Wir möchten hier darauf verweisen, dass wir parallel einen Antrag bei der ESA BIC stellen (https://www.esa-bic-bw.de/apply/ ), um die Entwicklung eines Vibrocoring Systems zu finanzieren. Hier würde ein großer Mehrwert für KiesVision entstehen. Mit einem Vibrocorer können durch Vibration und Eigengewicht auch kompaktere Schichten durchdrungen werden. Das Ziel wäre die bereits genutzte Plattform des KIT zur Nutzung eines Vibro-Systems umzurüsten und eine Reihe von Testbohrungen durchzuführen. Hiermit könnten vorerst Kernlängen von 3-6 m erreicht werden.

Mit dem Ziel den Baggerbetrieb bei der Entnahme von Sedimenten zu optimieren soll die akustische Klassifikation der oberen Sedimente (0-2 m Tiefe) genutzt werden. Mit Hilfe eines Einstrahl-Mehrfrequenz Echolots (EA440) werden die oberen Sedimente akustisch in die Gruppen Kies, Sand und Feinmaterial mit den entsprechenden physikalischen Eigenschaften eingeteilt. Es lassen sich digitale Karten bzw. 3D Modelle erstellen, mit deren Hilfe bestimmte Sedimente gezielt entnommen werden können bzw. das Entnahmewerkzeug den Sedimenten angepasst werden kann. Als Träger für das Mehrfrequenz Echolot soll das aus dem Projekt Kiesdetektion stammende Drohnenboot „Calypso“ des IPF umgerüstet werden. Wichtig ist die Verbesserung des GPS zu einem GPS-RTK System für eine zentimetergenaue Positionierung und technische Anpassungen für die Kommunikation zwischen dem Calypso-System und dem EA440.

Bei der Klassifikation werden die rückgestreuten Echos bestimmter Frequenzen in ihre Bestandteile (Zeitscheiben) zerlegt und die darin enthaltene Energie berechnet. Die Amplitude wie auch die Verteilung der Energie über die Zeit geben Aufschluss über die physikalischen Eigenschaften der Sedimente. Hier sollen voraussichtlich drei Frequenzen zum Einsatz kommen. Mit der 200 kHz Frequenz wird die Oberfläche klassifiziert, mit der 38 kHz und der 15 kHz Frequenz kann in das Sediment eingedrungen werden und somit das obere Sedimentvolumen klassifiziert werden. Die Fa. limknow bringt im Bereich der Seebodenklassifizierung bereits umfangreiches Wissen in das Projekt ein[1] [2]. Da in den Waschschlämmen in Kiesgruben nur extrem geringe Mengen organischen Materials zu finden sind, gibt es keine Gas-(Methan) Einschlüsse welche die Signale beeinträchtigen könnten. Das Echolotgerät selber wird von limknow als Investition angeschafft. Die Schwinger/Schallgeber werden vorerst für die Zeit des Projektes bzw. der Messkampagnen gemietet, um die bestmögliche Frequenzkombination testen zu können. Da sich die Schwinger nicht nur durch die Frequenzen unterscheiden (200-38-15 kHz) sondern auch durch verschiedene verfügbare Öffnungswinkel bei gleicher Frequenz. Je kleiner der Öffnungswinkel, desto größer und schwerer sind die Schwinger. Hier muss überprüft werden welches Gewicht und welche Maße noch „drohnenfähig“ sind.

Die bisher erprobte Methodik mit parametrischen Echoloten zeigt erfolgreich die Schichten im Sediment an und lässt in ausreichend hoher räumlicher Auflösung gute Rückschlüsse über die Sedimentmengen im Gewässer zu. Jedoch kann diese Methodik nicht dazu genutzt werden Sedimente akustisch zu klassifizieren, da parametrische Echolote die Impedanzgrenzen im Sediment erkennen, nicht aber die physikalischen Veränderungen im Sedimentvolumen.

In diesem Arbeitspaket geht es nicht zu allererst um die Neuentwicklung eines Klassifikationsansatzes, vielmehr steht ein (für Drohnen) optimiertes Kampagnendesign, die neuartige Anwendung auf „rein“ mineralischen Sedimenten und schlussendlich die Fusion mit weiteren hydroakustischen Daten im Mittelpunkt. Nach unserem Wissen gibt es bisher keine wissenschaftliche oder kommerzielle Anwendung von Sedimentklassifikation in Kiesgruben.

Ein Mehrwert entsteht hier nicht in erster Linie durch die Nutzung der Klassifizierungsansätze an sich, sondern viel mehr durch die verbesserte Datenverarbeitung und die Übertragung auf eine neue Nutzung der erzeugten Informationen für ein „optimiertes Baggern“. Das bedeutet, dass vor-, während und nach der Sedimententnahme automatische Vermessungen durchgeführt werden. Somit soll die zeitliche Auflösung den Bedürfnissen des Baggerbetriebs anpassbar sein. Parallel soll die Klassifikation auch dazu genutzt werden beispielsweise bei der Umlagerung die sich ablagernden Sedimente zu verfolgen. Hieraus können Rückschlüsse auf die gewässerökologischen Folgen gezogen werden und der Baggerbetrieb wiederum angepasst werden. Aus technischer Sicht ist es daher besonders spannend dieselben Areale während einer Sedimentumlagerung immer wieder zu vermessen. Diese Chance ist durch die Begleitung des Umlagerungsprojektes in der Kiesgrube Freisett-Rheinau wahrscheinlich gegeben.

Zur Validierung der Klassifikation ist die Nutzung eines Freifall-Penetrometers (Graviprobe) und die Entnahme einer Reihe von Kurzkernen (bis 1,8 m Länge) geplant. Aus den Penetrometermessungen lassen sich Rückschlüsse auf die Schichtung der oberen Sedimente wie auch deren Festigkeit und Korngröße ziehen. Die Sedimentkerne werden auf die Schichtung, Nasslagerungsdichte und die Korngrößenverteilung untersucht. Insgesamt sind mindestens zwei Klassifikationskampagnen im Baggersee in Niederrimsingen und zwei im Verlauf der Umlagerung in Freistett geplant.

Aus den Arbeitspaketen zur seismischen Erkundung (A) sowie zur Seebodenklassifizierung (B) stehen einerseits hochauflösende Daten des EA440 mit geringer Eindringtiefe zur Verfügung und andererseits seismische Daten des UHRS mit geringerer Auflösung jedoch weitaus größerer Eindringtiefe. Zusätzlich wurden bereits im Projekt „Kiesdetektion“ in Niederrimsingen seismische Daten mit dem SES 2000 Compact Sub-Bottom Profiler (Innomar) aufgenommen. Letztere liegen in Bezug auf Frequenz und Eindringtiefe zwischen dem EA440 und UHRS.

Ziel des Arbeitspaketes Datenfusion ist die Integration aller Datensätze und deren Fusion in einem gemeinsamen Untergrundmodell mit verbesserter Klassifizierung. Als Ergebnis soll eine anwenderfreundliche GUI-basierte Softwarelösung in Python oder Matlab vorliegen, welche die verschiedenen Datenquellen bzw. vorprozessierte Klassifizierungsergebnisse importiert, homogenisiert und schließlich fusioniert, sodass ein bestmöglich aufgelöstes Untergrundmodell entsteht.

Für die Klassifizierung der seismischen Daten fließen die Erkenntnisse und methodischen Studien aus dem Projekt Kiesdetektion ein. So wird generell ein Ansatz gewählt, bei dem zunächst mit Hilfe von Convolutional Autoencodern (CAE) die relevanten Features aus den seismischen Linien extrahiert werden. Neben den direkten seismischen Signalen werden – analog zum Vorgehen in der Explorationsseismik – auch abgeleitete Kenngrößen wie das Analytische Signal und die Envelope genutzt. Auf Basis der CAE Features werden im zweiten Schritt die Abschnitte der seismischen Linien mit Hilfe unüberwachter Cluster-Algorithmen klassifiziert. Für diesen Schritt wurde bisher das k-Means Clustering genutzt. Im Rahmen der methodischen Entwicklung beim Projekt KiesVision sollen der Ansatz für andere Algorithmen zum Clustering (z.B. DSCAN) sogenanntes Manifold Learning (z.B. UMAP und t-SNE) erweitert werden. Die Ergebnisse der Klassifikation werden mit den bereits vorhandenen und geplanten Probendaten aus Bohrkernen validiert.

Während bisher zur ML-basierten Klassifizierung ein 1D-CAE verwendet wurde, bei dem jede seismische Spur individuell ausgewertet wird, soll in KiesVision der bisherige Ansatz auf ein 2D-CAE erweitert werden. Die Berücksichtigung von benachbarten Spuren in einem 2D-CAE verspricht eine robustere Klassifikation. Dabei wird die horizontale Auflösung etwas reduziert wobei gleichzeitig eine Verbesserung der vertikalen Auflösung möglich ist. Jedoch ist anzumerken, dass aufgrund der allgemein vorwiegend horizontal geschichteten Sedimente die horizontale Auflösung von nachrangiger Bedeutung gegenüber der vertikalen Auflösung ist. Zudem soll beim 2D-CAE der bisher erprobte Moving-Window Ansatz in beiden Dimensionen genutzt werden, um eine bestmögliche Lokalisierung von Schichtgrenzen zu ermöglichen.

Für die eigentliche Datenfusion sollen in dem Projekt zwei unterschiedliche Vorgehensweisen getestet werden. Mit einer Feature Level Fusion werden abgeleitete Merkmale bzw. Klassen des Sedimentkörpers aus den individuell prozessierten Datensätzen der verschiedenen Sensoren auf der Ebene der Features aus dem CAE miteinander verschnitten. Der Mehrwehrt einer Datenfusion ergibt sich zum Einen aus einer Multifrequenz Integration mit erhöhter Vorhersagewahrscheinlichkeit der Klassifizierung (Dempster-Shafer Evidenztheorie), zum Anderen in einer kontinuierlichen Fortsetzung der Klassifizierung durch den Sedimentkörper. Ebenso ist denkbar, die Fusion der Datensätze nach dem Clustering anzusetzen. Bei der sogenannten Data Level Fusion hingegen werden die Daten der unterschiedlichen Sensoren in einem sehr frühen Stadium (Rohdaten) zusammengeführt. Genauer gesagt werden die seismischen Spuren aus unterschiedlichen Datensätzen fusioniert, sodass der CAE die Features aus einem fusionierten seismischen Datensatz ableitet. Diese Art der Datenfusion setzt eine sehr exakte Georeferenzierung inklusive einer homogenisierten Tiefeninformation aller Datensätze voraus, insbesondere bei 2D-CAE. Ebenso müssen multiple Reflektionen und topographische Effekte stärker berücksichtigt werden was sich wiederum in dem Konzept der Kampagnendesigns widerspiegeln muss (siehe 2.2). Eine perspektivische Anwendung der Level Fusion soll in dem Projekt evaluiert werden.

Als weiterer Punkt soll untersucht werden, inwiefern die Penetrationsmessungen der Graviprobe sowie die Sedimentbeprobungen aus den Kurzkernen (Freisett-Rheinau und Niederrimsingen) und aus den Langkernen (Niederrimsingen Projekt „Kiesdetektion“) integriert bzw. ggf. fusioniert werden können. Die fusionierten Untergrundergebnisse werden in das MARPO Blockmodell eingespeist.

Die von SPE angebotene Abbaukontrollanlage zielt bisher darauf ab, dem Baggerführer mit geeigneter Sensorik alle wichtigen Informationen über den Baggerprozess zur Verfügung zu stellen. Die übersichtliche, aber trotzdem umfängliche Darstellung der Informationen hat dabei höchste Priorität, um den Baggerführer in die Lage zu versetzen, das Lösewerkzeug und die Schwimmeinheit optimal zu steuern bzw. zu positionieren. Im Detail werden die Positionen des Baggers, des Lösewerkzeugs sowie vordefinierter Baggerfelder, inklusive Spurpunkte und Soll- und Ist-Tiefe der Gewässersohle, in verschiedenen Schnittansichten oder einer aus beliebigem Blickwinke darstellbaren 3D-Ansicht gezeigt.

Die in diesem Projekt gewonnenen und klassifizierten Daten der Erkundung sollen in das MARPO-System als Blockmodell eingespeist werden. Nach unserem Wissen gibt es bisher keine Vergleichbare Darstellung weltweit. Um dies zu ermöglichen sind umfangreiche Änderungen am bisherigen System notwendig. Der erste Schritt wird die Evaluation der Einbindungsmöglichkeit der Daten in das System sein. Bisher arbeitet MARPO mit der Abbildung verschiedener Grenzflächen. Dies kann sich allerdings im Hinblick auf komplexe Geologische Strukturen als ungeeignet darstellen. Daher muss die Möglichkeit der Anpassung auf die Darstellung von Volumenkörpern getestet werden. Ist die Darstellungsfrage geklärt, ist die Detailgenauigkeit der einzelnen Flächen bzw. Körper zu evaluieren. Hierbei stehen sich die Detailgenauigkeit sowie die benötigte Rechenleistung gegenüber. Da das System nicht ausschließlich zur Visualisierung, sondern zum Abbau genutzt wird, muss die Echtzeit-Fähigkeit gewährleistet werden. Für einen geringeren Speicherbedarf der Darstellung des geologischen Modells bietet es sich an mit strukturierten Grids zu arbeiten, bei denen die Basisgeometrie durch Regelmäßigkeit vorgegeben ist. Zeigt sich die Funktionalität des Systems mit den neu eingebundenen Daten, soll evaluiert werden, ob auch eine Darstellung mit unstrukturierten Grids möglich wäre. Dies würde es gestatten Bereiche mit hoher räumlicher Variabilität genauer zu erfassen.

Weiterhin wird es notwendig sein abzuwägen, ob Vereinfachungen des zur Verfügung gestellten geologischen Untergrundes nötig sind, um ein für das System geeignetes Modell zu erstellen. Die dreidimensionale Darstellung des Untergrundes und der verschiedenen vorliegenden Materialien in der Software ermöglichen einen möglichst Zielgerichteten Abbau. Der Betreiber/ Baggerführer kann durch die übersichtliche Visualisierung den Abbau genau nach Materialwunsch planen und abbauen und verhindert damit Zeit- und Energieverlust sowie den Abbau bzw. die Ablagerung von unerwünschten Materialien über dem abzubauenden Rohstoff. Durch unvorhergesehene Materialwechsel kann es zu Böschungsbrüchen kommen, da die neue Sedimentfestigkeit (Kohäsionskräfte) nicht mehr dem in der Abbauplanung vorgegebenen Abbauwinkel entspricht. Die Kenntnis des Untergrundes ermöglicht ein Vorgreifen und Anpassen dieser und kann somit die Gefahr reduzieren. Die genaue Kenntnis über die Lagerstätte ist notwendig, um das automatisiertes Baggern zu ermöglichen und Risiken zu minimieren.