Digitalisierung in Coastel and Ocean Engineering

§ “Digitisation”: Überführung analoger in digitale Information/Signale (bits/bytes) § 1986: 0.8% Digitale Information § 2007: 94% Digitale Information

§ “Digitisation”: Überführung analoger in digitale Information/Signale (bits/bytes) § 1986: 0.8% Digitale Information § 2007: 94% Digitale Information

• §  “Digitalisation”: Datenverarbeitung in Organisationen durch moderne digitale Technologien. → Umbruch

• §  “Digital Transformation“: Digitale Transformation (sozial)

• §

  Digitale oder Virtuelle Zwillinge oder Twins: „Twinning“ der physikalischen Welt durch virtuelle Abbildungen

§ Cloudification: “The conversion and/or migration of data and application programs in

order to make use of cloud computing” → Daten zentralisiert und online verfügbar Beispiel: cloud.tu-braunschweig.de

§ Connectivity: “the means by which individual terminals, computers, mobile devices, and local area networks connect to the global internet“

§ Data as glue?: Centralized data storage and data bases essential to provide services.

• Gängige Methoden

• Neural networks

• Support vector machines

• Bayesian networks

• Decision trees

• K-nearest neighbour algorithm

• Messen von unterschiedlichen räumlichen und zeitlichen Daten in hoher Auflösung:

• Satellitenaufnahmen

• Umweltdaten (-analyse)

• Strömungs- und Wellendaten im Ozean und an der Küste

• VirtualReality: Computergenerierte, simulierte Wirklichkeit; zukünftiger Realitäten von Objekten in der Entwurfsphase

• AugmentedReality: Verschmelzung von realem und digitalem Design als

  Illustration; zusätzliche Einblenden von Informationen oder anderen Elementen; Möglichkeit von Interaktion in Echtzeit

Stärken: Prozessverständnis durch datengetriebene Forschung

Herausforderungen: Hohe Komplexität und Vorraussetzungen (Komplexität und Verfügbarkeit) von Daten

• Feldexperiment einer künstlichen Forschungsdüne in Rostock-Warnemünde

• Zeitlich und räumlich hochaufgelöste Messungen als Basis für numerische Modellierung

Stärken: Moderne und unterschiedliche Berechnungsansätze eröffnen neue Möglichkeiten

Herausforderung: Verständnis der zugrundeliegenden Prinzipien

• Prozessbasierte Modelle hier: Delft3D (wie vorher bei den Dünen)*

• Machine Learning hier: Künstliche Neuronale Netze (KNN)

Aufbau des KNN:

KNN für die datenbasierte Modellierung der hydrodynamischen Prozesse im küstennahen Bereich

Hindcast-Simulation: Berechnungszeitraum: 2012 Sturmflutbedingungen (21.01. – 24.01.2012)

Input:

Bathymetrie (statisch, AufMod 2012)

1. Wasserstands Zeitreihe: EasyGSH-DB

Format: boewrt (& bct) Auflösung: 10 min

2. Wasserstands Zeitreihe + Strömung: EasyGSH-DB

3. Wasserstands Zeitreihe: CoastDat 2 Format: netcdf

Randbedingungen

Seegangsdaten: § CoastDat 2 § Zeitreihen (Hs, Tp, θwave, σθ) § Spektrale Berechnung (JONSWAP) § Online Kopplung mit Delft3D-Wave (SWAN)

Winddaten: § Messpfahl Westerland § Zeitreihe (u10, θwind) § Gleichmäßige Verteilung im gesamten Modellgebiet

Datenbasiertes Modell (KNN)

• Je höher die Wellen, desto größer die Streuung; i.d.R. leichte Unterschätzung der hohen Wellen

Prozessbasiertes Modell (Delft3D)

• Berechnung anhand von physikalischen Prozessen, jedoch vereinfacht („Modell“)

Datenbasiertes Modell (KNN)

• Vorhersage innerhalb des vorhandenen Erfahrungsraums (Datengetrieben)

Prozessbasiertes Modell (Delft3D)

• Überschätzung der „niedrigen“ Wellenhöhen und Unterschätzung der hohen Wellen

Stärken: Enge Verzahnung von Industrie und Forschung sowie Hardware und Software

Herausforderungen: Daten und Simulationsergebnisse assimilieren

- Modellierung geotechnisch-hydrodynamischer Prozesse

§ Kopplung von numerischen Modellen und experimenteller Hardware: Hardware-in-the-loop

• Detailgetreue Nachbildung des Prototypen im Experiment

• Umgehen durch Kopplung von Hardware und numerischen Modellen über HIL System

• Für Floating Offshore Wind problematisch auf Grund von Skalierungseffekten

• Kopplung von numerischen Modellen und experimenteller Hardware: Hardware-in-the-loop

Stärken: Küsteningenieurwesen leistet einen bedeutenden Beitrag um Klimawandelfolgen zu erforschen

Herausforderungen: Komplexe Realitäten benötigen differenzierte Betrachtungsweisen

Der Meeresspiegelanstieg (SLR) auf den Malediven soll bis zum Ende des Jahrhunderts in der Größen- ordnung von 40-80 cm liegen (⬅ siehe IPCC- Sonderbericht SROCC, linkes Bild).

Dies entspricht etwa der Differenz zwischen dem

heutigen mittleren Meeresspiegel und dem

Tidehochwasser (Meeresspiegeldaten unten ⬇ ).

-Luftaufnahmen

Luftaufnahmen der gesamten Insel Fuvahmulah’s mit einem Quadrocopter aufgenommen (DJI Phantom 4)

-Ground Truthing

Ground Control Points (GCPs) oder Kontrollpunkte mit GNSS Systemen gemessen

-Digitalization

Luftaufnahmen und GCPs ergeben ein digitales Geländemodell, berechnet durch “Structure-for-Motion - MultiView Stereo” (SfM-MVS) Algorhytmen.

Küstenerosion kann in bewohnten Küstengebieten, wie hier auf den Malediven, zu einem Problem werden. Mit Luftbildern und Photogrammetrie können wir in zwei Feldkampagnen, (2017, links; 2019, rechts), topografische Veränderungen und so Erosion quantifizieren

Wie gut sind eigentlich Unterwasserauf- nahmen zur Rekonstruktion der Topographie?

Wir haben das Riff zu unterschiedlichen Zeitpunkten (trocken und dann unter steigender Tide) aufgenommen und die Fehler des SfM-MVS-Algorhytmus’ berechnet, damit diese Daten auch in Zukunft benutzt werden und Fehler quantifiziert werden können.

“Traditionelles” Messen des Gewässerbodens durch Echolote.

Rifftopographie und Flachwasserbereiche durch Drohnenbilder und Photogrammetrie (SfM-MVS)

Korallenriff und tiefere Bereiche (bis ca. 80-120m Wassertiefe mit Echolot)

Raster und Interpolation mit der Software: Generic Mapping Tool (GMT)

Es gibt verschiedene Arten von numerischen Modellen, die entweder die Wellenausbreitung oder die Wellenbildung aufgrund von Wind- und Wettereffekten darstellen (Klimamodelle).

Klimamodelle ermöglichen es das lokale Wellenklima für die Malediven und die Insel zu bestimmen (wie hier gezeigt ➡ ).

Die Malediven werden dominiert von

1. höhere Wellen in der Regen- oder Nasszeit und kleinere Wellen in der Trockenzeit

2. südliche und südöstliche Dünung mit einer gewissen Vielfalt an lokalen Windwellen.

Wave Input: Hs = 2.3m, Tp = 17s

Depth-limited JONSWAP Spectrum

(TMA) (99% Hs from reanalysis model 1979-2016)

Constant Manning's n: 0.013 Grid size: 7.5 x 7.5m

2DH Model BOSZ (Boussinesq Ocean & Surf Zone model,

Anhand des numerischen Modelles konnten wir nachweisen, dass die Erosion auf der Insel keine Auswirkung des Meeresspiegelanstiegs ist, sondern der Hafen den Sedimenttransport unterbricht.

In der Zwischenzeit wurden jedoch neue Küstenschutzbauwerke geplant, die die Erosion verhindern und die Insel vor Klimawandelfolgen schützen sollen.

Vor dem Hintergrund der aktuellen Forschung ist dies jedoch nicht zielführend.

Stärken: Feldmessungen geben gute Einblicke und realistische Abbildungen der Realität vor Ort

Herausforderungen: Anspruchsvolle Forschungsumgebungen und große Datenmengen (+Speicherbedarf und Referenzierung)

§ Selbst gebauter, kostengünstiger Strömungsmesser (Balke et al., 2021)

§ Sensor/Boje MSR145 B4A § Gewicht = 42.3 g § Volumen = 70 ml § Länge = 21.5 cm

§ Output: Zeit wenn Unterwasser, Strömungs- geschwindigkeiten wenn Unterwasser

§ Korrelation: Beschleunigung vs. Fließgeschwindigkeit

Ozeandaten zur Bewertung von Ereignissen vor Ort / Echtzeitsituationen

§ Simulation eines großen Teils der Ostfriesischen Inseln (Delft3D Modell von Strömungen und Wellen)

§ Datenverfügbarkeit (Qualität, Kohärenz)

Strength: Bessere Daten in schwierige Umgebungen

Herausforderungen: Online/live Daten schwer zu messen

§ Niedersächsisches Wattenmeer § 2005: 6t–1000ha § 2013:202000t–1800ha

§ Aktuelle Situation:

© NDR, 2020

§ Austernriffe in Niedersachsen § Austernriffe, gemischte Bänke und reine Miesmuschelbänke in Schleswig Holstein

Eigenschaften der Pazifischen Auster

• §  Ansiedelung auf vorherigen Muschelbänken

• §  Erhöhte Rauheit aufgrund größerer Größe und komplexer Oberfläche

• §  Riffbildung

• §  Ansiedlung in der Nähe von Prielen

§ Digitalisierung im Küsten- und Meeresingenieurwesen:

• §  Ein Prozess, der mit Daten, Datenbanken und Datenanalyse beginnt...

• §  sich fort setzt mit der Verknüpfung dieser Daten in gekoppelten Modellen, Simulationen, Gebäudeinformationsmodellen usw...

• §  Und darin gipfelt, dass Produkte, Ergebnisse und Werkzeuge genutzt werden, um alte Geschäftsfelder umzuwandeln und neue aufzubauen.

  § Digitalisierung erfordert: § Vorbereitung, lebenslanges Lernen, Bereitschaft & Flexibilität, ...