Digitalisierung bergbaulicher Strukturen durch die Kombination von innovativer Sensorik, Künstlicher Intelligenz und prozessbasierter Modellierung

Digitalisierung bergbaulicher Strukturen durch die Kombination von innovativer Sensorik, Künstlicher Intelligenz und prozessbasierter Modellierung

Im Projekt wird ein Hardware- und Software-basiertes Monitoring-Tool (soft sensors) mit Hilfe selbst-organisierender neuronaler Netze (Künstliche Intelligenz, KI) für zwei geflutete Bergwerke etabliert und ein physikalisch-numerisches Modell (Digitaler Zwilling) entwickelt. Die gewonnenen Messdaten und Erkenntnisse werden genutzt, um qualitative und quantitative Aussagen zur Wassermenge, Wasserqualität und dem nutzbaren geothermischen Potenzial und der respektive zur Trinkwasser- bzw. Wärmegewinnung genutzten Standorte zu treffen. Durch die Kombination mit dem digitalen Monitoring kann der digitale Zwilling in bislang nicht erreichtem Detailgrad kalibriert und validiert werden. Als Ergebnis können Szenarienbetrachtungen im Sinne einer Potenzialausschöpfung, als auch zur Risikoabschätzung, durchgeführt werden. Aus den Projektergebnissen werden zudem Möglichkeiten und Grenzen zum digitalen Monitoring untertägiger Anlagen abgeleitet und für Kommunen eine kostengünstige Methode entwickelt, um niederschwellig relevante Informationen über lokale Bergwerksstrukturen zu erhalten.

Beteiligte Forschungspartner

Beteiligte Personen	Institutionen
Thomas Heinze, Wiebke Warner	Ruhr-Universität Bochum
Martin Schneider, Holger Class, Bernd Flemisch	Universität Stuttgart
Rolf Becker	Hochschule Rhein-Waal
Chris Apfelbeck, Yuri Struszczynski	EXWE GmbH