Unsere Forschung

Zum Jahresbeginn ist das Projekt DIETER - Digitalisierung bergbaulicher Strukturen mithilfe innovativer Sensorik und Künstlicher Intelligenz unter der Koordination der Ruhr-Universität Bochum (Dr. Thomas Heinze, Dr. Wiebke Warner) gestartet.

DIETER ist ein interdisziplinäres Forschungsprojekt, das sich der Entwicklung und Implementierung von fortschrittlichen Technologien in gefluteten Bergbaustrukturen widmet.

Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF, FKZ: 03G0924A) gefördert und setzt auf die Implementierung von innovativer Online-Sensorik (Hochschule Rhein-Waal, IoT Lab), Verarbeitung von Datenströmen mithilfe Maschinellen Lernens/Künstlicher Intelligenz (Ruhr-Universität Bochum, Abt Hydrogeochemie/Hydrogeologie,) und der Erstellung eines Digitalen Zwillings (Universität Stuttgart, Inst. für Wasser und Umweltmodellierung) zur Analyse verschiedener Nutzungsszenarien z.B. Trinkwassernutzung.

Zunächst soll der Neuhoffnungstollen der Grube MERCUR (Bad Ems, Rheinland-Pfalz) zum Forschungsbergwerk umgebaut und umfangreich mit Sensorik und Netzwerktechnik ausgestattet werden. Ziel des ist die Schaffung eines Online-Tools, um die Überwachung und Analyse von Wassermenge, Wasserqualität und geothermischem Potenzial zu ermöglichen und Kommunen somit kostengünstige und barrierearme Werkzeuge zur Verfügung zu stellen. Am Ende des Projektlaufzeit wird ein Datendashboard stehen (EXWE, Dortmund), das es ermöglicht alle relevanten Informationen über die lokale Bergwerkstruktur in Echtzeit abzurufen. Darüber hinaus sollen die entstandenen Sensor-Daten dauerhaft auch anderen Forschenden frei zur Verfügung gestellt werden.

Die Implementierung von KI in Monitoring-Systemen eröffnet somit neue Horizonte für die effiziente Nutzung gefluteter Bergwerke und bietet gleichzeitig innovative Lösungen für Herausforderungen im Bereich Trinkwasserversorgung und Wärmegewinnung, sowie Transfermöglichkeiten auf Fragestellungen. Das Projekt legt nicht nur den Fokus auf die Möglichkeiten, sondern betrachtet auch kritisch die Grenzen des digitalen Monitorings untertägiger Anlagen um Bergwerksnutzung nachhaltig zu gestalten und dabei die Umweltauswirkungen zu minimieren.

FKZ BMBF 03G0924A

Trotz des ausreichenden Wasserdargebotes herrscht in Deutschland durch den hohen Wassernutzungsgrad ein fast flächendeckender Optimierungsbedarf der Grundwassernutzung. Die Bewirtschaftungspraxis von Grundwasserleitern muss daher effizienter gestaltet werden. Ziel des beantragten Vorhabens ist es durch die Entwicklung und Nutzung innovativer Prozess- und Quellindikatoren sowie reaktiver Stofftransportmodelle eine umfassende Zustandsbeschreibung ausgesuchter Grundwasserkörper im Hinblick auf Wasserqualität, Wassermenge und ökologischem Zustand zu erstellen. Basierend auf dem Monitoring werden konzeptionelle und numerische Prognosemodelle erstellt, die die Entwicklung der Grundwasserqualität und dessen ökologischen Zustandes beschreiben und bewerten sollen.

Das Konzept zur Umsetzung einer nachhaltigen Nutzung von Grundwasserressourcen lässt sich im Vorhaben in drei Themenfelder gliedern: (1) Entwicklung innovativer Monitoringwerkzeuge basierend auf Indikatoren, zur Lokalisierung von Schadstoffquellen und der Bestimmung relevanter biogeochemischer Prozesse im Untergrund, sowie der Ausarbeitung von Szenarien hinsichtlich Klima, Nutzung und Bedarf. (2) Die Entwicklung von konzeptionellen und numerischen Modellen zur räumlichen und zeitlichen Verteilung von Schadstoffen im Untergrund und zur Prognose zukünftiger Wasserqualität und –menge und (3) die Entwicklung von Handlungsstrategien der Grundwasserbewirtschaftung und Wissenschaftskommunikation insbesondere unter dem Aspekt aktueller und zukünftiger Spannungsfelder der Wassernutzung.

FKZ: BMBF 02WGW1667A

Verantwortlich: 

Im Projekt wird ein gesamtheitliches condition monitoring an einer bestehenden ATES Pilotanlage in grundwassergefüllten bergbaulichen Hohlräumen durchgeführt. Die gewonnen Messdaten und Erkenntnisse werden genutzt, um qualitative und quantitative Aussagen zur hydrochemischen, mik- robiologischen, geomechanischen sowie grundwasserökologischen Beschaffenheit im zyklischen Betrieb zu treffen. Daraus werden Konzepte und Technologien zur Machbarkeit und Optimierung, sowie dem sicheren Betrieb von ATES in ehemaligen Kohlezechen abgeleitet. Die Entwicklung thermo-hydraulischer Simulationen dient der Bewertung zukünftiger Standorte. Durch das Projekt kann die Betriebssicherheit, gesellschaftliche Akzeptanz und Wirtschaftlichkeit von Grubenwärme- speichern erhöht werden.

FKZ: BMBF 03G0912B 

Verantwortlich:

Angesichts der enormen Vielfalt der zu betrachtenden Stoffe und Prozesse in der Umwelt lassen sich die aus ihnen abzuleitenden Informationen bestenfalls sehr begrenzt mit traditionellen Methoden der Proben- und Datenauswertung in den Umweltwissenschaften begreifen.

Ziel des Projektes ist es, Methoden des Maschinellen Lernens (Künstliche Intelligenz, KI) und statistische Methoden modellhaft anzuwenden, um Eintragsquellen und -pfade sowie verbundene Prozesse besser voneinander abgrenzen zu können, aber auch stoffliche Interdependenzen zu erkennen (z.B. Stoffe die gehäuft gemeinsam auftreten oder unter bestimmten Umweltbedingungen). Ein fundierteres Prozessverständnis über die Eintragspfade wird dann genutzt, um ein verlässliches und nachhaltigeres Risikomanagement für diese Stoffe abzuleiten. Darüber hinaus soll zudem erstmals der natürliche Niederschlag als mögliche Eintragsquelle mit einbezogen werden.

Organische Spurenstoffe können und sollen hier zudem verwendet werden, um Effekte wie Verdünnung, Mischung sowie verschiedene Eintragsquellen in hydrologischen Modellen genauer zu differenzieren und zu quantifizieren, sodass bereits existierende Modelle damit deutlich genauer kalibriert und weiterentwickelt werden können.

Konkret soll im Projekt:

mit Hilfe von Methoden des Maschinelles Lernens und statistischer Auswertung ein vertieftes Prozessverständnis zum Stoffeintrag vor allem auch aus diffusen Quellen wie insbesondere dem natürlichen Niederschlag am Modellstandort Rhein gewonnen werden und Spurenstoffe als Indikatoren zur Kalibrierung und Validierung eines hydrologischen und Gewässergütemodells genutzt werden.

Das beantragte Projekt leistet einen Beitrag zu einem innovativen, nachhaltigen Risikomanagement und Monitoring für Wasserqualität mit dem Fokus eines langfristigen und klimaadaptiven Gewässerschutzes in Verbindung mit einem klimaresilienten Wasserressourcenmanagement.

Finanzierung: Stiftung Zukunft NRW 

Verantwortlich:

Das Projekt wird in Kooperation mit dem Lehrstuhl für Ingenieurhydrologie und Wasserwirtschaft (Prof.´in Martina Flörke) bearbeitet.

Climate change is affecting mountainous hydrology with increasing temperatures and shifted rain patterns. These changes will dramatically increase the number of disastrous natural hazards, such as extensive surface runoff and debris flow. The thermo-hydraulic state of the soil is critical in these events as it controls the water infiltration. In this project, the coupling between infiltrating water and the soil at sub-zero temperatures will be investigated using advanced modeling and experimental methods in the laboratory as well as at a field site. The project results will benefit hazard mitigation measures as well as groundwater management in regions that depend on mountainous water resources.

Verantwortlich: