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Terrestrisches Laserscanning zur Quantifizierung von Trennflächenparametern für statistisch signifikante Discrete-Fracture-Network-Modelle

Laux, Dennis (2017)
Terrestrisches Laserscanning zur Quantifizierung von Trennflächenparametern für statistisch signifikante Discrete-Fracture-Network-Modelle.
Technische Universität Darmstadt
Dissertation, Erstveröffentlichung

Kurzbeschreibung (Abstract)

Die Erfassung und Charakterisierung von Trennflächen in geologischen Aufschlüssen ist eine wichtige Aufgabe von Geowissenschaftlern. Da die klassische, händische Messung von Trennflächenparametern zeitintensiv ist, löst das terrestrische Laserscanning diese Methode ab. Das terrestrische Laserscanning erlaubt die Erfassung von Oberflächenstrukturen und deren Darstellung als dreidimensionale Punktwolken. Innerhalb dieser Punktwolken ist die Quantifizierung geometrischer Trennflächenparameter wie Orientierung, Größe sowie der Häufigkeit (Intensität) der Trennflächen möglich. Dazu werden bestehende, oft manuelle Auswertemethoden verbessert, um eine möglichst weitgehende Automatisierung der Arbeitsschritte zu erreichen, sowie neue Methoden entwickelt, die bestehende händische Messverfahren als Grundlage haben. Die semi-automatische Auswertung der Orientierung, Größe und Intensität aus Datensätzen, die mit einem Laserscanner erfasst werden, ist in dieser Arbeit beschrieben. In den vorgestellten Arbeitsprozessen ist der manuelle Input eines Bearbeiters auf ein Minimum abgesenkt. Beispieldatensätze dreier Aufschlüsse zeigen, wie die kontrollierenden Parameter der genutzten Algorithmen zur Quantifizierung der Trennflächen auf das Ergebnis Einfluss nehmen und Ergebnisse optimiert werden können. Eine zentrale Rolle spielt dabei die Identifizierung von Flächen inklusive Informationen über Ausmaß und Orientierung dieser Flächen auf der Grundlage eines RANSAC-Algorithmus. Darauf basierend entwickeln sich weitere geometrische Berechnungsschritte zur Abschätzung der Trennflächencharakteristika. Es werden unterschiedliche Herangehensweisen beschrieben und schlussendlich wird eine Bearbeitungsempfehlung gegeben. Die Orientierungsanalyse beruht auf der Identifizierung von Normalenvektoren auf der Oberfläche über zwei unterschiedliche Ansätze, eine direkte, umfassende Normalenberechnung auf der Wolke oder der vorhergehenden Identifizierung einer Fläche und ihrer Orientierung. Eine zentrale Rolle spielt dabei die Identifizierung von unterscheidbaren Scharen innerhalb der Ergebnisse mithilfe eines k-means oder ISIS-Algorithmus‘. Als komplex erweist sich die Quantifizierung der Größe von Trennflächen, bei der sich die Angabe der maximal-erkennbaren Ausdehnung einer Fläche im Aufschluss als brauchbar erweist. Geometrische Überlegungen führen von diesem Ausdehnungswert über Umrechnungen auf eine Größe, wobei diese für unterschiedliche Formen (Kreise, Ellipsen und Rechtecke) angenähert wird. Die Intensität wird über die Adaption der Scanline-Methode auf Punktwolken ermittelt, wobei einzig Anfang- und Endpunkt einer Vielzahl von Scanlines vorgegeben werden muss. Mehrere Trennflächen und ihre Verschneidung zu einem Trennflächennetzwerk (bzw. Kluftnetzwerk) spielen eine wichtige Rolle bei der Bewertung von natürlich geklüfteten Reservoirgesteinen. Dort kontrolliert das Netzwerk maßgeblich die Durchflusseigenschaften eines Fluids. Ein detaillierter Einblick in das Netzwerk und dessen lokale Variationen erlaubt genaue Prognosen über ein Reservoir während der Produktionsphase. Die geringe Datendichte von Reservoiren kann über Reservoiranaloge an der Erdoberfläche (Aufschlüsse, Minen und Tunnel) erhöht werden. Hier liefert das terrestrische Laserscanning einen wichtigen Beitrag, denn so kann eine hohe Anzahl an Daten in kurzer Zeit generiert werden. Die Ergebnisse unserer Methoden werden so dargestellt, dass sie in ein DFN Modell übertragen werden können, das genutzt wird, um Prognosen über Fluideigenschaften im Kluftnetzwerk durch das Aufskalieren hydraulischer Parameter wie der Permeabilität treffen zu können. Erfolgreich werden diese Parameter auf Grundlage der aus den Punktwolken quantifizierten Daten erstellt und deren hydraulische Eigenschaften evaluiert. Aufgezeigt wird die Sensibilität der Modelle auf die Trennflächenintensität, die maßgeblich das Durchflussverhalten bestimmt. Zusätzliche Anwendungsmöglichkeiten von DFN Modellen ergeben sich für geomechanische Berechnungen des E-Moduls, das ebenso maßgeblich von der Intensität abhängt, der Stabilität einer Felswand oder der Ermittlung der durchschnittlichen Blockgrößen aus 3 Trennflächenscharen. Die große Datenbasis erhöht die statistische Signifikanz dieser Modelle und aller berechneten Ergebnisse. Zudem bietet das terrestrische Laserscanning die Möglichkeit lokale Variationen entlang eines Gesteinskörpers zu erfassen und ebenfalls in ein Modell einzubauen.

Typ des Eintrags: Dissertation
Erschienen: 2017
Autor(en): Laux, Dennis
Art des Eintrags: Erstveröffentlichung
Titel: Terrestrisches Laserscanning zur Quantifizierung von Trennflächenparametern für statistisch signifikante Discrete-Fracture-Network-Modelle
Sprache: Deutsch
Referenten: Henk, Prof. Dr. Andreas ; Hilgers, Prof. Dr. Christoph
Publikationsjahr: 2017
Ort: Darmstadt
Datum der mündlichen Prüfung: 9 Dezember 2016
URL / URN: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/5921
Kurzbeschreibung (Abstract):

Die Erfassung und Charakterisierung von Trennflächen in geologischen Aufschlüssen ist eine wichtige Aufgabe von Geowissenschaftlern. Da die klassische, händische Messung von Trennflächenparametern zeitintensiv ist, löst das terrestrische Laserscanning diese Methode ab. Das terrestrische Laserscanning erlaubt die Erfassung von Oberflächenstrukturen und deren Darstellung als dreidimensionale Punktwolken. Innerhalb dieser Punktwolken ist die Quantifizierung geometrischer Trennflächenparameter wie Orientierung, Größe sowie der Häufigkeit (Intensität) der Trennflächen möglich. Dazu werden bestehende, oft manuelle Auswertemethoden verbessert, um eine möglichst weitgehende Automatisierung der Arbeitsschritte zu erreichen, sowie neue Methoden entwickelt, die bestehende händische Messverfahren als Grundlage haben. Die semi-automatische Auswertung der Orientierung, Größe und Intensität aus Datensätzen, die mit einem Laserscanner erfasst werden, ist in dieser Arbeit beschrieben. In den vorgestellten Arbeitsprozessen ist der manuelle Input eines Bearbeiters auf ein Minimum abgesenkt. Beispieldatensätze dreier Aufschlüsse zeigen, wie die kontrollierenden Parameter der genutzten Algorithmen zur Quantifizierung der Trennflächen auf das Ergebnis Einfluss nehmen und Ergebnisse optimiert werden können. Eine zentrale Rolle spielt dabei die Identifizierung von Flächen inklusive Informationen über Ausmaß und Orientierung dieser Flächen auf der Grundlage eines RANSAC-Algorithmus. Darauf basierend entwickeln sich weitere geometrische Berechnungsschritte zur Abschätzung der Trennflächencharakteristika. Es werden unterschiedliche Herangehensweisen beschrieben und schlussendlich wird eine Bearbeitungsempfehlung gegeben. Die Orientierungsanalyse beruht auf der Identifizierung von Normalenvektoren auf der Oberfläche über zwei unterschiedliche Ansätze, eine direkte, umfassende Normalenberechnung auf der Wolke oder der vorhergehenden Identifizierung einer Fläche und ihrer Orientierung. Eine zentrale Rolle spielt dabei die Identifizierung von unterscheidbaren Scharen innerhalb der Ergebnisse mithilfe eines k-means oder ISIS-Algorithmus‘. Als komplex erweist sich die Quantifizierung der Größe von Trennflächen, bei der sich die Angabe der maximal-erkennbaren Ausdehnung einer Fläche im Aufschluss als brauchbar erweist. Geometrische Überlegungen führen von diesem Ausdehnungswert über Umrechnungen auf eine Größe, wobei diese für unterschiedliche Formen (Kreise, Ellipsen und Rechtecke) angenähert wird. Die Intensität wird über die Adaption der Scanline-Methode auf Punktwolken ermittelt, wobei einzig Anfang- und Endpunkt einer Vielzahl von Scanlines vorgegeben werden muss. Mehrere Trennflächen und ihre Verschneidung zu einem Trennflächennetzwerk (bzw. Kluftnetzwerk) spielen eine wichtige Rolle bei der Bewertung von natürlich geklüfteten Reservoirgesteinen. Dort kontrolliert das Netzwerk maßgeblich die Durchflusseigenschaften eines Fluids. Ein detaillierter Einblick in das Netzwerk und dessen lokale Variationen erlaubt genaue Prognosen über ein Reservoir während der Produktionsphase. Die geringe Datendichte von Reservoiren kann über Reservoiranaloge an der Erdoberfläche (Aufschlüsse, Minen und Tunnel) erhöht werden. Hier liefert das terrestrische Laserscanning einen wichtigen Beitrag, denn so kann eine hohe Anzahl an Daten in kurzer Zeit generiert werden. Die Ergebnisse unserer Methoden werden so dargestellt, dass sie in ein DFN Modell übertragen werden können, das genutzt wird, um Prognosen über Fluideigenschaften im Kluftnetzwerk durch das Aufskalieren hydraulischer Parameter wie der Permeabilität treffen zu können. Erfolgreich werden diese Parameter auf Grundlage der aus den Punktwolken quantifizierten Daten erstellt und deren hydraulische Eigenschaften evaluiert. Aufgezeigt wird die Sensibilität der Modelle auf die Trennflächenintensität, die maßgeblich das Durchflussverhalten bestimmt. Zusätzliche Anwendungsmöglichkeiten von DFN Modellen ergeben sich für geomechanische Berechnungen des E-Moduls, das ebenso maßgeblich von der Intensität abhängt, der Stabilität einer Felswand oder der Ermittlung der durchschnittlichen Blockgrößen aus 3 Trennflächenscharen. Die große Datenbasis erhöht die statistische Signifikanz dieser Modelle und aller berechneten Ergebnisse. Zudem bietet das terrestrische Laserscanning die Möglichkeit lokale Variationen entlang eines Gesteinskörpers zu erfassen und ebenfalls in ein Modell einzubauen.

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

Surveying and characterisation of fractures in geological outcrops play a major important role in geosciences. Since traditional, manual measuring of fracture parameters still remain very time consuming, the terrestrial laser scanning approach (TLS) is used instead. This approach enables a complete surface structure surveying and creates threedimensional point clouds. Within these point clouds a quantification of geometric fracture parameters is possible, e.g. the orientation, size and intensity of fractures. Former approaches of identifying fracture parameters from point clouds are improved and each working step automated as far as possible. Furthermore, new methods are developed, which mostly rest upon manual measurement methods. The semi-automated evaluation of orientation, size and intensity from laser scanning data is described in this thesis. The presented processes minimize the manual input of the interpreter. Three different example outcrops are analyzed to proof the methods and to show the role of controlling parameters of each used algorithm, which are applied to quantify the fractures. A satisfying identification of planes within the point clouds is the key for success. Planes are recognized by a RANSAC-Algorithm. Based on this further geometrical calculations lead to estimation of fracture characteristics. Different approaches are described and a recommendation, which way to use, is given in the end. The analysis of orientation is based upon normal vectors, which are calculated by fully calculate normal vectors within the complete point cloud or by a prior identification of planes and following their orientation. High importance is given to the evaluation of clusters within the data by using a k-means or ISIS-algorithm. Size determination of fractures remains very complex, the measurement of the maximum, visible extend of a fracture in the outcrop is useful. The maximum extend is used to estimate fracute sizes mathematically for different assumed fracture shapes (either circle, ellipse or rectangle). For intensity analysis the Scanline-method is adopted to the point clouds. Only start and end point of each scanline has to be determined. Different fracture sets create a fracture network. They are playing a major role for the evaluation of natural fractured reservoir rocks. The network controls the fluid flow in these reservoirs. Detailed knowledge of these networks and there lateral variations allows comprehensive prediction during the production phase. The low data base of reservoirs can be enhanced by the use of reservoir analogues at the surface (tunnels, mines, outcrops). Here, the terrestrial laser scanning contributes by delivering a large amount of data from these outcrops. Results of fracture analysis are presented as a Discrete- Fracture-Network (DFN-) model, which are used to predict fluid flow and to upscale hydraulic parameters as the permeability from fracture data. Terrestrial laser scanning dara are successfully used to build up DFN models and estimate hydraulic properties. Sensitivity of the models to fracture intensity are shown, which strongly influcene fluid flow behavior. Further applications of DFN models are geomechanical upscaling of young’s modulus, which likewise depent mainly on fracture intensity, estimation of slope stability and stability of tunnel projects and the calculations of rock block sizes limited by fracture network. The great amount of data enhanced the statistical significance of these DFN Modells and all calculated results. Furthermore, terrestrial laser scanning allows to picture local variations along an outcrop wall and to implement them into the model afterwards.

Englisch
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-59214
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 550 Geowissenschaften
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 11 Fachbereich Material- und Geowissenschaften > Geowissenschaften > Fachgebiet Ingenieurgeologie
11 Fachbereich Material- und Geowissenschaften > Geowissenschaften
11 Fachbereich Material- und Geowissenschaften
Hinterlegungsdatum: 26 Feb 2017 20:55
Letzte Änderung: 26 Feb 2017 20:55
PPN:
Referenten: Henk, Prof. Dr. Andreas ; Hilgers, Prof. Dr. Christoph
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 9 Dezember 2016
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