Mit neuen Methoden des maschinellen Lernens will das Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie die Überwachung des Schalleintrags bei Offshore-Windparks überwachen. 

 

Die Technologie ermöglicht eine präzisere Erkennung von Rammschlägen, die etwa beim Einrammen von Pfählen in den Meeresboden entstehen, um Fundamente für Offshore-Windparks oder andere maritime Strukturen zu errichten. Auch Explosionen, wie sie etwa bei der Beseitigung von Altmunition vorkommen, lassen sich durch das Monitoring des Schalleintrags automatisiert erkennen und analysieren.

Das Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie (BSH) hat hierzu seine Fachanwendung „BSoundH“ um moderne Methoden des maschinellen Lernens erweitert. Durch den dadurch höheren Automatisierungsgrad lassen sich so Daten schneller auswerten. Der Schallschutz bei Offshore-Bauprojekten konnte so weiter verbessert werden, wie die Behörde am 13. Januar mitteilt. „Mit den neuen Algorithmen können wir große Datenmengen schneller und präziser auswerten“, erklärt BSH-Präsident Helge Heegewaldt. Die zusätzlichen Kapazitäten sollen genutzt werden, um den Meeresumweltschutz weiter zu stärken.

Zum Hintergrund: Eine zentrale Aufgabe des BSH besteht darin, den Schalleintrag während der Errichtung von Offshore-Windparks in der deutschen ausschließlichen Wirtschaftszone zu überwachen. Dabei erhält das BSH Messdaten von Windparkbetreibern und erhebt auch eigene Daten im Rahmen der Meeresstrategie-Rahmenrichtlinie (MSRL). Diese Daten fließen in das Nationale Schallregister, das eine umfassende Überwachung der Schallbelastung in Nord- und Ostsee sicherstellt.

Bessere Identifikation nötiger Schallminderungssysteme

Durch die Integration maschineller Lernverfahren in „BSoundH“ kann das System impulshafte Schallereignisse wie Rammschläge und Explosionen voneinander differenzieren. „Wir erreichen eine Erkennungsrate von 99 Prozent bei Rammschlägen“, so Ben Schmidt, Unterwasserschall-Experte des BSH.
 
Dabei handelt es sich um Systeme, die den Lärmpegel bei Baumaßnahmen in maritimen Umgebungen kontrollieren und die Auswirkungen auf marine Ökosysteme reduzieren sollen. Die Ausbreitung von Schall, insbesondere des Unterwasserschalls soll so reduziert werden. Exempel für Schallminderungssysteme sind etwa Blasenschleier − Systeme, die einen Vorhang aus Luftblasen um die Baustelle erzeugen. Weitere Beispiele sind Rammschalldämpfer und Hydroschalldämpfer. 

Zusätzlich hat die Behörde ein neuronales Netzwerk entwickelt, das die Entfernung der Schallquelle und die eingesetzten Schallminderungssysteme ermittelt. Die Genauigkeit bei der Identifizierung dieser Systeme liegt nach Angaben des BSH bei rund 70 Prozent. Angesichts der unterschiedlichen Bedingungen bei Offshore-Projekten sei dies, so das Bundesamt weiter, ein „gutes Ergebnis“. Hauptzweck der entwickelten Algorithmen sei die verbesserte Überwachung des Rammschalls, um die geforderten Maßnahmen zur Vermeidung von negativen Folgen auf die Meeresumwelt in der Wirksamkeit zu überprüfen. Auch die Qualitätssicherung der Messdaten werde dadurch verbessert.

Unbekannte Schallereignisse besser erfassen

„BSoundH“ kann zudem Schallereignisse erkennen, die durch Explosionen von Munitionssprengungen in der Nord- und der Ostsee entstehen. Dazu wurde das neuronale Netzwerk zur Rammschlag-Erkennung anhand von Audio-Beispielen auf die Erkennung von Explosionen umtrainiert. Bislang gäbe es nur wenige Daten derartiger Explosionen. Mit der upgedateten Anwendung lasse sich hierfür eine Erkennungsrate von 96 Prozent erreichen. Wie Schmidt erklärt, ermögliche diese Erweiterung ein verbessertes Erfassen bisher unbekannter Schallereignisse. Er betont: „Die neue Technologie hilft uns, die akustische Belastung der Meeresumwelt durch präzisere Überwachung aller relevanten Schallereignisse deutlich besser zu kontrollieren.“