Optimierung des Abbaumanagements mit TLS und 3D-Modellierung

Der Betrieb von Bergbauunternehmen ist sowohl in wirtschaftlicher als auch in ökologischer Hinsicht den aktuellen Herausforderungen des Marktes anzupassen. Eine kostengünstige Produktion zusammen mit einem nachhaltigen Abbaumanagement kann durch eine Kombination der in diesem Artikel beschriebenen Methoden unterstützt werden. Das terrestrische Laserscanning (TLS) basiert auf der LiDAR Methode (Light Detection and Ranging – Lichtlaufzeitmessung), die eingesetzt wird, um erstens die Morphologie darzustellen, zweitens Informationen zu den Lagerungsverhältnissen der Schichten zu erhalten und drittens um Gesteinsarten und damit Rohstoffklassen zu unterscheiden. Die 3D-Modellierung wird eingesetzt, um die aus Geländearbeit und TLS gewonnenen Daten zu kombinieren. Schließlich können Karten mit unterschiedlichen Daten erstellt werden, die die räumliche Aufteilung der Rohstoffqualität innerhalb des Abbaugebiets abbilden. Der große Vorteil dieser Herangehensweise liegt darin, dass sie sowohl für Gebiete mit einer „einfachen“ Geologie (schichtgebundene Lagerstätten) als auch in komplexen geologischen Strukturen, wie Verwerfungszonen, Grabensystemen und tektonisch beanspruchten Gebieten eingesetzt werden kann.

Untersucht wurde als Fallstudie eine Karbonatlagerstätte in Mitteldeutschland. Das gewonnene Gestein gehört zu dem so genannten „Unteren Muschelkalk“ (Jena-Formation), der Teil der Mittleren Trias ist. Innerhalb der Schichtenfolge können zwei Hauptgesteinsarten (Lithotypen) für den Abbau berücksichtigt werden. Dies sind die so genannten

Die über- und unterlagernden Gesteinsformationen (Röt und Mittlerer Muschelkalk) sind wegen ihres geringen CaO-Gehalts ökonomisch uninteressant. Die Lagerstätte befindet sich in einem tektonischen Grabensystem, das durch strukturelle Elemente, wie Abschiebungen, Falten und Flexuren, charakterisiert ist. Das macht die Gewinnung zu einer Herausforderung bezüglich der unterschiedlichen Rohstoffanforderungen und bedarf daher einer detaillierten Planung für den laufenden Abbau hinsichtlich der Gebietsbegrenzungen bzw. der Menge des Aushubmaterials.

In den Geowissenschaften wird das TLS als eine effektive Fernerkundungsmethode für die Rekonstruktion, Überwachung und Beobachtung geologischer Phänomene und damit in Verbindung stehender Risiken eingesetzt. TLS wird beispielsweise für die Überwachung von Erdrutschen [1,2], für die Kartierung von Schneelawinen [3,4], die Rekonstruktion und Simulierung von Steinschlägen [5,6] sowie für die Beobachtung von Erdrutschen beim Tagebaubetrieb [7] angewendet.

Die Methode basiert auf dem LiDAR-Prinzip, eine berührungslose, zerstörungsfreie und nicht invasive Methode, bei der kohärentes Licht mit sehr kleinen Strahlstreuungen verwendet wird, um die Umgebung der Aufzeichnungssysteme zu detektieren. Das rückgestreute Signal des emittierten Laserstrahls wird von der Oberfläche reflektiert. Mit ­Hilfe des Prinzips der Lichtlaufzeitmessung und der Licht­geschwindigkeit in einem definierten Abtastfenster kann eine Punktwolke erzeugt werden. Für jeden gemessenen Punkt werden X-, Y- und Z-Koordinaten (in bezug auf die Position des Aufzeichnungssystems) und der Bereich zwischen dem Objekt und dem System sowie das rückgestreute Signal von 8 Bit (0-255) aufgezeichnet.Somit liefert das TLS räumliche sowie visuell-thematische Informationen [8].

Die Vorteile von TLS-Systemen sind die flexible Handhabung, eine hohe zeitliche und räumlich Auflösung der Ausgangsdatensätze dank einer relativ kurzen Aufzeichnungszeit sowie die Datenerfassung in schwer zugänglichen Gebieten. Die aufgezeichneten X-Y-Z-Koordinaten gestatten die Erzeugung hochauflösender digitaler Geländemodelle (HRDEM). Die zusätzlichen Informationen, die durch die Intensität des reflektierten Signals gewonnen werden, hängen von der Oberflächenbeschaffenheit des gescannten Materials ab (z.B. Farbe, Feuchte, Unebenheiten). Somit hängen die spezifischen Eigenschaften von Gesteinen und der Intensität ihres reflektierten Signals von der Mineralogie und Petrographie ab, was neue Möglichkeiten für den Einsatz von TLS-Daten eröffnet. Zum Beispiel ermöglicht die Darstellung der Intensität von reflektierten Signalen eine zusätzliche digitale Kartierung der Schichtverläufe. Im Bergbausektor können diese Arten von Daten dazu beitragen, Schlussfolgerungen zur Qualität von Rohstoffen zu ziehen und unterschiedliche Rohstoffklassen zu unterscheiden. Für die vorliegende Studie wurde das Gerät Ilris-3D der Fa. Optech verwendet (Bild 1).

2010 wurden Geländearbeiten einschließlich geologischer Kartierung und TLS durchgeführt, um erstens die tektonischen Elemente der Lagerstätte zu dokumentieren, um zweitens die Schichtlagerung ein zu messen und um drittens TLS-Daten der Steinbruchmorphologie zu sammeln. Die Steinbruchmorphologie wurde von sieben Positionen mit 21 unterschiedlichen Abtastfenstern erfasst. Die Abtastbereiche zwischen Aufschluss (Steinbruchwand) und dem TLS-System liegen zwischen 50 und 400 m. Die Ausgangsdatei für die Ausrichtung der Abtastfolgen umfasst ca. 43 Mio. Einzelpunkte und erfasst ein Gebiet von etwa 35 000 m² im Steinbruch. Alle 21 Abtastfenster wurden zusammengefügt und georeferenziert. Das HRDEM wurde in die 3D-Modellierungssoftware GOCAD® implementiert und diente als eine Eingangsdatenbasis für das 3D-Struktur­modell. Die zusätzlich dargestellten Intensitäten der reflektierten Signale wurden verwendet, um die Unterschiede zwischen den Hauptlithotypen aufzuzeigen. Die Werksteinbänke mit einem hohen CaO-Gehalt besitzen höhere Werte an reflektierten Signalintensitäten als die Wellenkalke mit geringerem CaO-Gehalt (Bild 2). Die Abbauwand weist zum Beispiel auf Grund von Verwitterung Farbänderungen auf, die keinen klaren Einblick in die ­Lithologie vermitteln. Somit ist es fast unmöglich, Schichten und Rohstoffklassen zu unterscheiden. Das TLS Abtastfenster des gleichen Gebiets mit dargestellten Bereichen reflektierter Signale (blau = gering, grau = mittel, rot = hoch) zeigt gesteinsspezifische Reflektionseigenschaften. Die aus reflektierten ­Signalen gewonnenen Werte gestatten eine Unterscheidung zwischen einzelnen Schichten und lassen eine Interpretation direkt aus der TLS Punktwolke zu. Mit diesen Datensätzen wurde eine zusätzliche digitale Kartierung vorgenommen, um strukturelle Informationen (Schichtgrenzen und -orientierungen) von unzugänglichen Gebieten zu erhalten, um die Lagepunkte der während der Feldarbeit gewonnenen Daten (z.B. Ausrichtung von Schichten und Klüften) zu kontrollieren und um schließlich Schlussfolgerungen zu Rohstoffklassen zu ziehen.

Das 3D-Strukturmodell dient als Grundlage für die Erstellung unterschiedlicher Kartenarten.

Jede stratigraphische Schicht stellt einen homogenen Geokörper dar und wird als 3D-Gridobjekt modelliert, das in der Software ­GOCAD® als SGrid bezeichnet wird. Das gestattet die Kombination von strukturellen Informationen und gesteinsspezifischen Parametern und kann für die Darstellung der dreidimensionalen Verteilungsmuster der integrierten Parameter eingesetzt werden. In der vorliegenden Studie wurde der Parameter „CaO-Gehalt“ in die SGrids implementiert. Da die Produktpalette eines Kalkwerks nicht auf dem genauen CaO-Gehalt in Prozent basiert, wird eine relative Skala für die unterschiedlichen CaO-Gehalte der drei Klassen verwendet. Die Werksteinbänke stellen die Schichten mit dem höchsten CaO-Gehalt dar und werden daher in die Klasse 1 eingeordnet. Die Wellenkalke stellen die Klasse 2 dar, und der ökonomisch uninteressante Mittlere Muschelkalk im Hangenden und der Röt im ­Liegenden bilden die Klasse 3. Aus dem Modell werden 2D-Karten angefertigt, die entweder die Klassen des CaO-Gehalts für jedes Abbauniveau (geochemische Karten) oder die Strukturdaten der unterschiedlichen stratigraphischen Schichten (Strukturkarten) zeigen (Bild 4). Jede Karte vermittelt drei Arten von Informationen – die X-Y-Koordinaten und entweder die Klasse des CaO-Gehalts oder die Höhe (Z-Werte). Die geochemischen Karten wurden in ­GOCAD® durch ­Verschneiden der SGrids mit den Höhen des spezifischen Abbauniveaus erstellt. Die Karten zeigen die räumliche Verteilung der drei Klassen der CaO-Gehalte für jedes Abbauniveau. Es können sowohl aktiv betriebe­ne Abbaugebiete dargestellt werden als auch unterschiedliche Szenarien mit möglichen neuen Abbauniveaus. Die Strukturkarten werden aus der Oberkante einer jeden stratigraphischen Schicht kreiert.

Die Anwendung der 3D-Strukturmodellierung mit ­Hilfe von TLS Datensätzen ist eine vielversprechende Me­thode. Bis vor kurzem wurde das TLS fast ausschließlich eingesetzt, um den laufenden Abbau und die Volumenbestimmung zu überwachen und zu vermessen, ohne die zusätzlichen Informationen aus den Signalintensitäten zu nutzen. Besonders diese Informationen können die Abbauplanung und -durchführung verbessern, da sie auf Material­eigenschaften (Mineralogie, Petrographie) beruhen und so die Unterscheidung von Rohstoffklassen ermöglichen.

Die vorliegende Studie zeigt, wie erstens die zusätzlichen Informationen aus den reflektierten Signalintensitäten während der TLS-Aufnahme im Bergbausektor verwendet werden können, um mehr strukturelle und räumliche Informationen als Eingangsdaten für die 3D‑Modellierung zu gewinnen. Zweitens können Strukturdaten aus der Feldarbeit bewertet werden, und drittens können Schlussfolgerungen zur Rohstoffqualität gezogen werden. Die Interpretation von geologischen Strukturen wird direkt während des Modellierungsprozesses durchgeführt und dient der Bestimmung der Schicht­orientierung im 3D‑Strukturmodell durch den Einsatz der schichtspezifischen reflektierten Intensitäten. Zudem gestattet sie die digitale Kartierung von unzugänglichen Gebieten, was potentielle Risiken während der Geländearbeiten minimiert, z.B. für die weitere Erkundung bzw. Prospektion. Die Intensitäten der reflektierten Signale erlauben eine zusätzliche Unterscheidung der Rohstoffqualität auf Grund unterschiedlicher Lithotypen. Für die meisten Drittnutzer sind 2D-Karten für ihre Arbeit wichtig. Hier ermöglicht das 3D-Strukturmodell eine flexible Erstellung von Karten mit detaillierten Informationen zur Geometrie und zu geochemischen Eigenschaften. Diese Karten gestatten den Betreibern, zwischen den einzelnen Teilen einer Minerallagerstätte zu unterscheiden, die für unterschiedliche Produkte abgebaut werden sollen (z.B. Zement, Mörtel; s. Bild 5). So ermöglicht die Anwendung unserer Me­thode, die Menge des Aushubmaterials zu minimieren und unterstützt darüber hinaus die Planung des Abbaumanagements sowohl im laufenden Bergbaubetrieb als auch für einen zukünftigen Abbau. Die lithologischen und geochemischen Daten aus der Geländearbeit und Laboranalysen (linke Spalten) zeigen ein zyklisches Stapelungsmuster der Abfolge des Unteren Muschelkalk. Die Werksteinbänke sind in Oolithbänke, Terebratelbänke und Schaumkalkbänke unterteilt. Diese Informationen können in 2D-Karten und 3D-Modellen visualisiert werden, um einen Abbau hinsichtlich unterschiedlicher Produkte ökonomisch zu definieren (rechte Spalte). Drittnutzer erhalten einen strukturellen Überblick über das CaO-Muster in der stratigraphischen Abfolge sowie zusätzliche Informationen zu den favorisierten Produkten einer jeden Einheit.