PLING

Plattformbasierte Integration und Nutzung von Gewinnungsdaten

Motivation

Eine sichere und zugleich nachhaltige Rohstoffversorgung ist für Industrie und Energiewende zentral, wird aber durch geopolitische Unsicherheiten, steigende Nachfrage nach High‑Tech‑Rohstoffen und komplexe, heterogene Lagerstätten zunehmend herausfordernd. Klassische Erkundung über Bohrungen und statische Lagerstättenmodelle stößt dabei an Grenzen, da Auflösung und lokale Genauigkeit für taktische und operative Entscheidungen im Bergwerk oft nicht ausreichen. Gleichzeitig wächst der Anspruch, Energie‑ und Wasserverbrauch, Emissionen und Umweltwirkungen der Rohstoffgewinnung deutlich zu senken und Akzeptanz in der Bevölkerung zu stärken.

Hier setzt PLING an: Sensordaten, die direkt während der Gewinnung am Stoß, im Haufwerk, im Förderstrom oder in Rückständen erfasst werden, sollen in „Rohstoffintelligenz“ übersetzt werden, um Lagerstätten in hoher Detailtiefe zu charakterisieren und Prozesse adaptiv zu steuern. Ziel ist ein integriertes System, das eine vollständigere Nutzung der Lagerstätte, selektiveren Abbau, geringere Stoffströme und eine Minimierung des ökologischen Fußabdrucks ermöglicht.

Ansatz

Im Verbundvorhaben PLING entwickeln TUBAF, RWTH Aachen (AMT und MRE), Knauf Gips KG, Innomotics sowie die assoziierten Partner Zinnwald Lithium GmbH und K+S eine flexible Hard‑ und Softwareplattform, die mobile Sensorik, Datenplattform, Lagerstättenmodellierung und Entscheidungsunterstützung in Echtzeit verknüpft. Kern ist eine robuste Sensorplattform für den untertägigen Einsatz, die verschiedene Sensoren (u. a. VIS‑SWIR‑ und Hyperspektralkamera, LIDAR, Radar, XRF, RGB) integriert und mit einem cloudbasierten Daten‑ und Modellierungssystem gekoppelt wird. Darauf aufbauend werden Algorithmen zur Echtzeit‑Aktualisierung lokaler Lagerstättenmodelle sowie zur taktischen und operativen Prozessoptimierung entwickelt und in drei repräsentativen Use Cases (Lithium, Kalisalz, Gips/Anhydrit) bis TRL 6 demonstriert.

Das MRE verantwortet im Projekt die Entwicklung eines Systems zur berührungslosen Identifikation und Charakterisierung von Wert- und Nebengesteinsmineralen, u. a. auf Basis von Hyper- und Multispektraldaten, und leitet das Arbeitspaket „Umweltmonitoring“, in dem diese mineralogischen Informationen mit einem integrierten Monitoringsystem verknüpft werden. Ziel ist ein System, das Mineralogie, Schadstoffgehalte, geotechnische Parameter und wettertechnische Bedingungen im direkten Einflussbereich des Abbaus erfasst und auswertet, um potenzielle Umweltwechselwirkungen frühzeitig zu erkennen. Dazu gehören der Aufbau einer Datenbank zur Nachhaltung der mineralogischen Zusammensetzung des Abraums sowie Algorithmen zur Früherkennung von Umweltrisiken wie Acid Mine Drainage oder ökotoxikologisch relevanten Elementgehalten. Alle Umwelt‑ und Geodaten werden mit der Kartierung von Wert‑ und Nebengesteinsmineralen verknüpft und in das zentrale Lagerstättenmodell integriert, um die Grundlage für umweltverträglichen Abbau, Reststoffnutzung und nachhaltige Nachnutzungsstrategien zu legen.

Die PLING‑Technologie wird in drei Fallstudien demonstriert: im Anhydritbergwerk Hüttenheim (Knauf) zur Grenzschichterkennung, Lagerstättenmodellierung und Bohrwagenautomatisierung, im Kali‑Bergwerk Werra (K+S) zur Wertstoffoptimierung sowie im Explorationsstollen Altenberg/Zinnwald (Zinnwald Lithium) zur sensorbasierten Erkundung eines Lithium‑Vorkommens. Die Ergebnisse sollen in internationale Standards, insbesondere die United Nations Framework Classification (UNFC), einfließen und über Publikationen, einen Open‑Access‑Onlinekurs und die Einbindung in MSc‑Programme in Lehre und Praxis transferiert werden.

Projektziele und Fragestellungen

Übergeordnetes Ziel

Entwicklung, Integration und Demonstration einer sensorbasierten Plattform, die Gewinnungsdaten, Lagerstättenmodell, Umweltinformationen und Produktionssteuerung in Echtzeit verknüpft, um eine nachhaltigere, ressourceneffiziente und umweltverträgliche Rohstoffgewinnung zu ermöglichen und bis TRL 6 in drei industriellen Use Cases nachzuweisen.

Teilziele

Entwicklung und Inbetriebnahme einer robusten mobilen Sensorplattform mit anwendungsorientiertem Sensorkonzept für Lagerstättencharakterisierung, Umweltmonitoring, Lokalisierung und adaptive Prozessführung im untertägigen Einsatz.
Konzeption und Aufbau einer skalierbaren Datenplattform samt Datenmanagement‑ und Nutzungskonzept, die Sensordaten, Lagerstättenmodelle und betriebliche Planungssysteme in einer „Single‑Point‑of‑Truth“‑Architektur integriert.
Entwicklung eines Softwaremoduls zur Echtzeit‑Aktualisierung von Lagerstättenmodellen, inklusive Unsicherheitsanalyse und Ansätzen zur Explorationsoptimierung in hoch unsicheren Modellbereichen.
Konzeption und Implementierung eines integrierten Umweltmonitorings zur berührungslosen Charakterisierung von Wert‑ und Nebengesteinsmineralen, Bewertung umweltrelevanter Indikatoren und Ableitung von Strategien für selektive Abraumbehandlung und Nachnutzung.
Entwicklung datenbasierter Ansätze für die dynamische Produktionssteuerung, einschließlich sensorgestützter Grenzschichterkennung, Qualitätsklassifizierung und automatisierter Ausrichtung von Bohrwagen.
Demonstration und Validierung des Gesamtsystems in realen Bergwerksumgebungen, inklusive Ableitung von Best‑Practice‑Leitlinien, Beiträgen zu Normierung und Standardisierung (z. B. UNFC) sowie Ausarbeitung eines Verwertungs‑ und Transferplans.

Arbeitspakete

AP 1: Anforderungs‑ und Use‑Case‑Analyse
AP 2: Trägerplattform und Sensorkonzept
AP 3: Datenplattform und ‑integration
AP 4: Lagerstättenmodell
AP 5: Umweltmonitoring
AP 6: Erfassung und Nutzung von Sensordaten zur Optimierung der Rohstoffgewinnung
AP 7: Demonstration des Gesamtsystems
AP 8: Verwertung
AP 9: Projektmanagement und Außendarstellung