KMU-innovativ: Kiesdetektion

 

Aktuell ist die genaue Ressourcenlage in vielen Baggerseen in Deutschland unbekannt. Eine konkrete Planung der Abbaustrategie ist kaum möglich. Frühere Anwendungen von Sub-Bottom Profilern (niederfrequenten Echoloten) haben auf Grund der fehlenden Bohrungen zur Validierung, großer Abstände der Peillinien und unzureichender Auswertemethodik zu Fehleinschätzungen bezüglich der Ressourcenverteilung geführt.

 

Auf Grund der Sedimentablagerungen aus den Kiesspülwässern, welche bis zu 20 m Mächtigkeit erreichen können, sowie der großen lateralen Sedimentdynamik, ausgelöst durch steile Böschungswinkel, sind die standardmäßig durchzuführenden Vermessungen (2-jährig) nicht in der Lage ausreichend genaue Daten für geschlossene Massenbilanzen zu liefern. Hieraus erwachsen für den Betreiber Probleme bei der Verlängerung, Erweiterung oder der Beantragung von neuen Abbaukonzessionen.

 

Das übergeordnete Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung von hydroakustischen Vermessungs- und Auswertungsmethoden zur genauen Bestimmung bestehender Kies- und Sandlagerstätten in Baggerseen und die Erfassung der überdeckenden Feinsedimentmenge. Kernaspekt ist die Kombination von hochaufgelösten parametrischen Echolotmessungen mit Tiefenbohrungen. Ein weiteres Ziel ist die umfassende physikalische und chemisch-mineralogische Charakterisierung der aus den Bohrungen entnommenen Sedimentproben, um so die Validierung der innovativen Detektionsmethoden zu ermöglichen. Desweiten sollen auf Grundlage dieser Charakterisierung Parameter identifiziert werden, welche eine ortsspezifische Kalibrierung der Detektionsmethoden ermöglichen. Die Charakterisierung der Feinsedimente soll weiterhin eine erste Einschätzung der Umweltverträglichkeit bei Remobilisierung dieser Schichten, insbesondre auf Grundlage anorganischer Parameter wie Schwermetalle, ermöglichen. Basierend auf diesen Daten und durch Machine Learning Algorithmen unterstützt, werden genaue drei-dimensionale Ressourcenpläne erstellt, welche dem Kiesgrubenbetreiber als Grundlage für eine optimierte Abbaustrategie mit hoher Umweltverträglichkeit dienen.

 

Die Ergebnisse bilden somit zum einen die Grundlage für eine unmittelbare Verbesserung beim Abbau der Lagerstätten, zum anderen dienen sie zur Ausarbeitung von Wasserrechtsanträgen für eine nachhaltige zukünftige Nutzung.

 

Arbeitspaket 1

Monitoring-strategie und seismische Detektion

Arbeitspaket 2

Physikalisch & chemisch-mineralogische Sediment-charakterisierung

Arbeitspaket 3

Machine Learning zur Optimierung seismischer Bildgebungsverfahren