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Weiterentwicklung der Erfassungsmethoden im marinen Biodiversitätsmonitoring – digitale Surveymethoden und Machine-Learning-Techniken für eine automatisierte Detektion von Tierindividuen

Die effektive Überwachung mariner Schutzgüter erfordert eine kontinuierliche Optimierung der Erfassungsmethoden. Insbesondere die zunehmende Offshore-Windenergienutzung stellt die traditionelle Erfassung mariner Wirbeltiere, v. a. mit Hilfe von Beobachterinnen und Beobach-tern in Flugzeugen und manueller Datenauswertung, vor neue Herausforderungen. Das Bundesamt für Naturschutz (BfN) setzt daher digitale Monitoringmethoden in Form von flugzeuggestützten Luftbildaufnahmen ein und entwickelt im Rahmen eines aktuellen Forschungsprojekts eine automatisierte Detektion mariner Tierarten mittels Machine Learning. Der vorliegende Artikel beschreibt die Entwicklung und Evaluierung innovativer digitaler Verfahren zur Klassifikation von Seevögeln und Meeressäugern in Luftbildern. Durch den Einsatz von heuristischen Ansätzen und Deep-Learning-Technologien kann zukünftig eine effiziente und kostengünstige Erfassung ermöglicht werden, um langfristig belastbare Datensätze zu Größen und zur räumlichen und zeitlichen Verteilung der Populationen mariner Wirbeltiere sowie zur Bewertung menschlicher Einflüsse auf marine Ökosysteme zu gewinnen. Zudem wird die zukünftige Rolle automatisierter Erfassungsmethoden untersucht.

Rückbau im Fokus - Abschluss der begleitenden Forschung zum deutschen Offshore-Testfeld alpha ventus, Teilvorhaben: Messservice, Forschungsarchiv und Seegangsdatenzentrum

Der erste deutsche Offshore-Windpark alpha ventus wurde 2009 als Testfeld für die Entwicklung der Offshore-Windenergie errichtet. Die Forschungsinitiative RAVE begleitet seit 2007 die Planungs- und Bauphase und seit 2010 den Betrieb von alpha ventus. Ziel der RAVE-Initiative ist es, die für die industrielle Nutzung der Offshore-Windenergie offenen Fragestellungen mit Forschung und Entwicklung zu beantworten. Ziel des Verbundprojektes finalRAVE ist die Fortsetzung der in alpha ventus bestehenden Messungen und die laufende Koordination der Forschung sowie die Bereitstellung von offshore-logistischen Daten mit Hilfe eines Seegangsmodells. Die Messungen in alpha ventus umfassen ein breites Spektrum an Parametern, die für den Bau, den Betrieb und die Umweltauswirkungen des Windparks relevant sind. Auf Basis der Messungen werden mit Hilfe von Seegangsmodellen Datenprodukte für die konstruktive und offshore-logistische Verwendung bereitgestellt. Durch die projektübergreifende Koordination wird sichergestellt, dass bei der Vielzahl von Stakeholdern und zeitgleicher Vorhaben mit hohem Abstimmungsbedarfs eine kosteneffektive und koordinierte Vorgehensweise erreicht wird. Besonderer Fokus dieses Projektes ist die forschungsseitige Begleitung des Rückbaus von alpha ventus und der in der finalen Phase von alpha ventus stattfindenden Forschungsprojekte. Ziel dieses Teilvorhabens ist es, die bestehenden Messungen an den Anlagen AV04, AV05, AV07, AV08 und dem Umspannwerk in alpha ventus weiterzuführen und den Unterauftragnehmer DNV sowie zukünftige Messkampagnen bei der logistischen Planung zu begleiten. Das RAVE-Forschungsarchiv und das Seegangsportal, in dem Daten zur Verfügung gestellt werden, werden an den neuesten Stand der Technik angepasst und an BSH-Stammpersonal übergeben, damit die Messdaten auch nach Projektende zur Verfügung stehen. Weiterhin wird das Seegangsmonitoringnetz im Teilprojekt erweitert und es werden neue Datenprodukte zum Thema Seegang veröffentlicht.

Entscheidungstools für die Nutzungsverlängerung und das Repowering von Windenergieanlagen, Teilvorhaben: Strukturelle Analyse von Nachnutzungskonzepten

Das Vorhaben thematisiert verschiedene Formen der Nachnutzung von Windenergieanlagen, die aus der regulären Genehmigung laufen oder aufgrund technischer Zustandsbewertung nicht mehr wirtschaftlich betrieben werden können. Dazu werden nach dem Baukastenprinzip (1) Verfahren zur rechnerischen Neubewertung (2) lokale Ertüchtigungskonzepte und (3) hybride Konstruktionen mit geändertem statischen System entwickelt. Diese lassen sich sowohl zur Lebensdauerverlängerung mit vorhandener Turbine, zum Repowering als auch zum extended Repowering verwenden. Welche Strategie der Nachnutzung im konkreten Fall die wirtschaftlich sinnvollste ist, wird über ein Entscheidungstool ermittelt, dessen Entwicklung ebenfalls Teil des Projekts ist. Das Entscheidungstool wird basierend auf einer exemplarischen Kostenanalyse realitätsnah getestet. Damit gibt das Projekt Antwort auf Fragen, denen sich ab 2030 dem Ausbaupfad der Offshore-Windenergie folgend in zunehmendem Umfang jeder Windparkbetreiber stellen muss. JBO bringt sich in allen Bereichen in das Projekt ein, wobei der Schwerpunkt auf der Neubewertung und den Ertüchtigungsmaßnahmen liegt.

Automatisierte Vorbereitung und Qualitätssicherung von Verbindungselementen in der Offshore Windenergie, Teilvorhaben: Bildbasierte Qualitätssicherung und Positionserkennung von Verbindungselementen

Das übergeordnete Ziel des Projekts AuVWind besteht darin, modulare und automatisierte Handhabungs- und Verarbeitungslösungen von Verbindungselementen für Offshore-WEA zu definieren, zu entwickeln und in realer Fertigungsumgebung zu validieren, für erhöhte Qualität, Ergonomie und Produktivität. Das Projekt beschränkt sich auf (offshore-)windspezifische Verbindungselemente mit einer großen Spannweite von M6 bis M72. Die Verbindungselemente werden wie bis dato unsortiert, teilsortiert, sortenrein, nicht sortenrein oder als Kitset bereitgestellt. Es muss ein modulares Konzept zur Handhabung, Qualitätsüberwachung und Digitalisierung, prozessualen Verarbeitung und Bereitstellung der Verbindungselemente entwickelt werden, für anschließende Verschraubung im Generator der WEA. Die zunehmende Größe, Variantenvielfalt, Komplexität und Qualitätsanforderungen von Hochleistungsbauteilen sind typische Herausforderungen, welche zukünftige Montagesysteme lösen müssen. Intelligente, datengetriebene und flexible Automatisierungssysteme, welche statt dem Prinzip der Wiederholung dem Sense-Think-Act Paradigma folgen, bieten hier das nötige Lösungspotential. Die Umsetzung solcher Systeme für einen gegebenen Anwendungskontext erfordert initial jedoch einen hohen Forschungs- und Entwicklungsaufwand. Dieser wird für die Verarbeitung von Verbindungselementen in AuVWind abgebildet.

Rückbau im Fokus - Abschluss der begleitenden Forschung zum deutschen Offshore-Testfeld alpha ventus, Teilvorhaben: Entwicklung eines ML-basierten Seegangsmodells der deutschen Nordsee

Der erste deutsche Offshore-Windpark alpha ventus wurde 2009 als Testfeld für die Entwicklung der Offshore-Windenergie errichtet. Die Forschungsinitiative RAVE begleitet seit 2007 die Planungs- und Bauphase und seit 2010 den Betrieb von alpha ventus. Ziel der RAVE-Initiative ist es, die für die industrielle Nutzung der Offshore-Windenergie offenen Fragestellungen mit Forschung und Entwicklung zu beantworten. Ziel des Verbundprojektes finalRAVE ist die Fortsetzung der in alpha ventus bestehenden Messungen und die laufende Koordination der Forschung sowie die Bereitstellung von offshore-logistischen Daten mit Hilfe eines Seegangsmodells. Die Messungen in alpha ventus umfassen ein breites Spektrum an Parametern, die für den Bau, den Betrieb und die Umweltauswirkungen des Windparks relevant sind. Auf Basis der Messungen werden mit Hilfe von Seegangsmodellen Datenprodukte für die konstruktive und offshore-logistische Verwendung bereitgestellt. Durch die projektübergreifende Koordination wird sichergestellt, dass bei der Vielzahl von Stakeholdern und zeitgleicher Vorhaben mit hohem Abstimmungsbedarfs eine kosteneffektive und koordinierte Vorgehensweise erreicht wird. Besonderer Fokus dieses Projektes ist die forschungsseitige Begleitung des Rückbaus von alpha ventus und der in der finalen Phase von alpha ventus stattfindenden Forschungsprojekte. Ziel dieses Teilvorhabens ist es, datengetriebene Seegangsmodelle für die Deutsche Nordsee zu entwickeln. Es kombiniert ortsspezifische Messungen und numerische Simulationen, um präzisere und ressourceneffiziente Vorhersagen zu liefern. Zwei ML-Modelle fokussieren auf Offshore- und Küstenbereiche, wobei Echtzeitdaten und validierte Modelle integriert werden. Übergeordnetes Ziel ist die Unterstützung von Logistikprozessen, Reduktion von Wetterrisiken und Entwicklung praxisorientierter Tools. Ergebnisse fließen in das BSH-Seegangsportal ein und stärken die Offshore-Windenergie durch verbesserte Vorhersagen und Ressourcennutzung.

Optimierte Systemintegration von Offshore-Windenergie mittels intelligenter Verknüpfung verschiedener Prognosekonzepte und vorausschauendem Management von verteilten Kaskadenspeichern, Teilvorhaben: Optimales Management von Speicherkaskaden mit Ensemble-Vorhersagen

Optimierte Systemintegration von Offshore-Windenergie mittels intelligenter Verknüpfung verschiedener Prognosekonzepte und vorausschauendem Management von verteilten Kaskadenspeichern

Optimierte Systemintegration von Offshore-Windenergie mittels intelligenter Verknüpfung verschiedener Prognosekonzepte und vorausschauendem Management von verteilten Kaskadenspeichern, Teilvorhaben: Netzdienlicher Speichereinsatz innerhalb bestehender und zukünftiger Marktszenarien

Erfassung und Archivierung forschungsrelevanter ozeanographischer und meteorologischer Daten auf den FINO-Plattformen, FINO-Datenbank - Erfassung und Archivierung forschungsrelevanter ozeanographischer und meteorologischer Daten auf den FINO-Plattformen

Zukunftsszenarien zur Förderung einer nachhaltigen Nutzung mariner Räume, Vorhaben: Offshore-Wind und Sedimentpfade

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