TLS-Trenn

Terrestrisches Laserscanning zur Trennflächencharakterisierung

Das Aufnehmen eines Steinbruchs mit dem Laserscanner liefert statistisch relevante Informationen zur Charakterisierung des Trennflächengefüges, die als Eingabeparameter für ein Discrete Fracture Network Modell genutzt werden können.

Faktenbox
Bild: Fachgebiet Ingenieurgeologie

Fakten zum Projekt

Promotionsprojekt: Dr. Dennis Laux +++ Projektlaufzeit: 01.03.2012 bis 31.12.2015

Beispiel einer Reflektions-Punktwolke (Orthophoto) eines Steinbruchs in der Nähe von Bad Dürkheim.
Beispiel einer Reflektions-Punktwolke (Orthophoto) eines Steinbruchs in der Nähe von Bad Dürkheim.

Die quantitative Analyse von Trennflächen in Steinbrüchen und Straßenanschnitten mittels Terrestrischem Laserscanning (TLS) bietet deutliche Vorteile gegenüber der klassischen Aufschlussaufnahme mit Geologenkompass und Maßband. Sie ermöglicht nicht nur eine rasche und umfassende digitale Dokumentation des Aufschlusses, sondern aus den x,y,z-Koordinaten der vom TLS generierten Punktwolke können auch verschiedene Eigenschaften des Trennflächengefüges abgeleitet werden. Dazu zählen die Raumlage bzw. Orientierung der Trennflächen, ihre Dichte/Intensität sowie Größe und Durchdringungsgrad.

Arbeitsschritte bei der Auswertung von Punktdaten. Schritt 1: Colorierte komplette Punktwolke. Schritt 2: Bereinigung der Punktwolke (u.a. Entfernung der Vegetation). Schritt 3: Auswertung der Orientierungen der Flächen (farbig koloriert nach Einfallsrichtung und Einfallswinkel). Schritt 4: Übertragen der Ergebnisse in ein DFN Modell.
Arbeitsschritte bei der Auswertung von Punktdaten. Schritt 1: Colorierte komplette Punktwolke. Schritt 2: Bereinigung der Punktwolke (u.a. Entfernung der Vegetation). Schritt 3: Auswertung der Orientierungen der Flächen (farbig koloriert nach Einfallsrichtung und Einfallswinkel). Schritt 4: Übertragen der Ergebnisse in ein DFN Modell.

Die unterschiedlichen Trennflächeneigenschaften lassen sich als Eingabedaten für die stochastische Erstellung von Discrete Fracture Network (DFN) Modellen verwenden. Durch die große Zahl der erfassten Flächen können statistisch signifikante Verteilungsfunktionen für die Intensitätsparameter (z.B. P10, P32) und die Orientierungen der Trennflächenscharen bestimmt werden. Darüber hinaus können Informationen über größere tektonische Strukturen wie Störungen und Großklüfte direkt als deterministische Größe in das Modell einfließen. Solche DFN-Modelle eignen sich zur realitätsnahen Beschreibung des Trennflächengefüges und erlauben Rückschlüsse auf die hydraulischen Eigenschaften von geklüfteten Reservoiren (z.B. Tiefe Geothermie, konventionelle und unkonventionelle Kohlenwasserstoffe). So helfen die digitalisierten Reservoiranaloge auch, die Maßstabslücke zwischen den in seismischen Messungen und Bohrkernen/Logs beobachteten Klüften bzw. Störungen zu schließen.

  • Laux, D., Henk, A., 2015.Terrestrial laser scanning and fracture network characterisation – perspectives for a (semi-) automatic analysis of point cloud data from outcrops. Z. Dt. Ges. Geowiss. (German J. Geosci.), 166 (1), p. 99-118.