Georadarerkundung und Komplexauswertung im Salinar

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Käthe Annegret Heintze
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Komplexauswertung im Salinar Uchtmann, S., Ehret, B.

1 Verbundvorhaben Problemzonen im Salinar : Schaffung eines flexiblen geophysikalischen Mess- und Auswerteinstrumentariums Georadarerkundung und Komplexauswertung im Salinar Uchtmann, S., Ehret, B. Projektleitung: Wonik, T., Ziekur, R. 5. Fachgespräch Geophysik und Barrieresysteme, , Leipzig

2 Georadarerkundung Kartierungen: Sohle- und Firstemessungen Rundum- und Peilmessungen zur Richtungszuordnung CMPs zur Geschwindigkeitsbestimmung Multioffset-Messungen

3 Sollstedt Messbereich in der Hauptförderstrecke E W +200 m 0m Wendel (AnhydritAufsattelung) -200 m

4 Sollstedt 2-fach überhöht 200 MHz Firstemessung Hauptförderstrecke 40 MHz Sohlemessung

5 Sollstedt 2-fach überhöht 200 MHz Firstemessung Hauptförderstrecke 40 MHz Sohlemessung

6 Sollstedt Geologische Interpretation

7 Teutschenthal-Angersdorf Messbereich an der westlichen Bruchfeldgrenze W E westliche Bruchfeldkante Problemstellung: neue Migrationswege für Salzlösungsvorkommen durch den Gebirgsschlag von1996?

8 Teutschenthal-Angersdorf 200 MHz Firstemessung Verbindungsstrecke Teutschenthal-Angersdorf 25 MHz Sohlemessung

9 Teutschenthal-Angersdorf 200 MHz Firstemessung Verbindungsstrecke Teutschenthal-Angersdorf Bruchfeldgrenze 25 MHz Sohlemessung

10 Teutschenthal-Angersdorf 5-fach überhöht Zerrüttungszone Na3 A3 200 MHz Sohlemessung Bruchfeldgrenze

11 Teutschenthal-Angersdorf Geologische Interpretation

12 Komplexes Auswertesystem der geophysikalischen Ergebnisse Ziel: Erkennen von Problemzonen im Salinar - Salzlösungen, Feuchtevorkommen - bergbaulich bedingte Auflockerungszonen (Bruchstrukturen) - tektonische Störungen Hauptproblem: Detektion von Salzlösungsvorkommen - Verschmierte, diffuse Information : nicht oder undeutlich in normalen Amplitudendarstellungen der Wellenverfahren sichtbar Methodik: Integrierte gemeinsame Auswertung der 4 geophysikalischen Verfahren

13 Komplexauswertung Geoelektrik Salzbergwerk Hinweise zur Beurteilung der Sicherheit geol. Barriere Geologisches Modell Messung Messergebnisse Einzelverfahren Seismik Georadar Sonar Lernmethoden der Mustererkennung Anomalienmuster ModellSzenarien

14 Komplexauswertung Geoelektrik Salzbergwerk Hinweise zur Beurteilung der Sicherheit geol. Barriere Geologisches Modell Messung Messergebnisse Einzelverfahren Seismik Georadar Sonar Lernmethoden der Mustererkennung Anomalienmuster ModellSzenarien

15 Univariate statistische Methode aus Salinargeophysik I Separate statistische Analyse der Daten Berechnung von Anomaliekriterien Wellenverfahren: Energiefenster aus Häufigkeitsverteilung Geoelektrik: Obergrenze für spez. el. Widerstand Zahlenzuordnung für Anomaliekriterien Zusammenfassung zu einem Problemindex

16 Multivariate Mustererkennungsmethoden Simultane Bearbeitung aller Datensätze Künstliche neuronale Netze Iterative Annäherung der Istwerte (Messdaten) an die Sollwerte (Trainingsdaten) durch Anpassung von Gewichtsverteilungen Support Vector Machines Berechnung von Klassengrenzen (Trennebenen) für mehrdimensionale Datensätze

17 Geologie Steinsalz Anhydrit Dolomit Georadar Seismik Geoelektrik Geosonar Sollstedt

18 Geologie Steinsalz Anhydrit Dolomit Problemindex [%] Sollstedt

19 Geologie Steinsalz Anhydrit Dolomit Problemindex [%] SVM ohne Geoelektrik Support Vector Machine Künstliche Neuronale Netze Sollstedt

20 Geologie Steinsalz Anhydrit Georadar Seismik Geoelektrik Geosonar Teutschenthal

21 Geologie Steinsalz Anhydrit Problemindex [%] Teutschenthal

22 Geologie Steinsalz Anhydrit Problemindex [%] Support Vector Machine Künstliche Neuronale Netze Teutschenthal

23 Zusammenfassung Problembereiche werden mit allen Methoden erkannt Univariate Methode (Problemindex) Geoelektrik wird hervorgehoben höchster Zeitaufwand bei geringster Auflösung getrennte statistische Analyse

24 Zusammenfassung Problembereiche werden mit allen Methoden erkannt Univariate Methode (Problemindex) Geoelektrik wird hervorgehoben höchster Zeitaufwand bei geringster Auflösung getrennte statistische Analyse Multivariate Methoden: Künstliche neuronale Netze nur in einem Fall erfolgreich hoher Zeitaufwand zufallsbestimmt mehrfache Klassifizierung möglich Support Vector Machines gute Ergebnisse auch ohne Geoelektrik schnelle, einfache Klassifizierung höchste Auflösung Durch die Verwendung geeigneter Trainingsdaten (z. B. von Bohrungen) kann die Anomaliemustererkennung weiter verbessert werden.

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