Autonome Ausrichtungsüberwachung für große Förderbandsysteme mit Drohnen, Photogrammetrie und Computervision.

2020 wurden in Deutschland rund 24 % des Stroms aus Kohle erzeugt, was Kohle hierzulande zur zweitgrößten Stromquelle macht. Das Stilllegen der Kohlebergwerke und Kohlekraftwerke trägt, im Einklang mit den Zielen des Europäischen Grünen Deals [1], entscheidend zum Übergang zu einer klimaneutralen Wirtschaft bei. Auf diese Weise steht die Bergbauindustrie vor Herausforderungen für eine nachhaltige Entwicklung, bei denen die Energieeffizienzfragen von größter Bedeutung zu sein scheinen. Darüber hinaus müssen Kohlebergwerke in Deutschland, vor dem Ausstieg im Jahr 2038, die Verlagerung von Ressourcen antizipieren. Da der Transport des geförderten Schüttguts zu den energie- und arbeitsintensivsten Minenvorgängen gehört, ist die Optimierung für Minenbesitzer und -betreiber eine Schlüsselherausforderung.

Schüttguttransport im Bergbau

Das geförderte Schüttgut kann entweder per Dumper/Muldenkipper oder per Förderband transportiert werden. Einerseits sind Dumper/Muldenkipper flexibel und können sich Veränderungen des Entnahmebereichs anpassen, sie erfordern jedoch Fahrer und verursachen Umweltverschmutzung. Andererseits ermöglichen Förderbänder eine Automatisierung des Transports und eine Reduzierung des Energiebedarfs. Es handelt sich jedoch um eine sehr teure Infrastruktur, deren Überwachung und Wartung komplex ist.

In großen Minen (von der Größe einer Stadt) werden Förderbänder bevorzugt, um abgebautes Schüttgut zu transportieren. Einige Teile des Förderbandes werden regelmäßig bewegt, um dem Abbaubereich zu folgen, wobei der Untergrund hauptsächlich aus aufgeschütteter Erde besteht. Darüber hinaus können Vibrationen und schlechte Wetterbedingungen dazu führen, dass sich der Boden unter dem Band bewegt, was zu Fehlausrichtungen der Förderstruktur führt. Fehlausrichtungen führen zu Reibungen, erhöhen den Energieverbrauch und  können schließlich Bandrisse zur Folge haben. Hieraus resultieren hohe Wiederbeschaffungskosten mit einem erhöhten Instandhaltungsbedarf.

Infrastrukturüberwachung – eine zeitintensive Aufgabe

Derzeit erfolgt die Überwachung manuell durch Mitarbeitende, die rund um die Uhr, 24/7, neben der Förderbandinfrastruktur mit Pkws fahren. Dies ist jedoch sehr arbeitsintensiv. Aus diesem Grund versuchen einige Marktteilnehmer, das Problem durch die Automatisierung des Überwachungsprozesses mithilfe von dedizierten, stationären Sensoren zu lösen. Jedoch erfordern solche Sensoren  enorme Anfangsinvestitionen, die in einem rückläufigen Markt kaum zu rechtfertigen sind.

Wie sich Drohnen, Photogrammetrie und Computervision zusammengeschlossen haben, um die Herausforderungen des Bergbausektors zu bewältigen

In diesem dynamischen Kontext hat Actemium beschlossen, seine langjährige Beziehung und Erfahrung in der Bergbauindustrie zu nutzen und in Zusammenarbeit mit VIA IMC (ein EUROVIA-Unternehmen) und dem Leonard AI-Programm eine drohnenbasierte Lösung für die Förderbandüberwachung zu entwickeln. Drohnen haben den Vorteil, dass sie auch in rauen Umgebungen, wie Minen, problemlos große Flächen abdecken können. Kurz gesagt, macht diese Lösung Bilder des Förderbandes mit einer Drohne, erkennt die Position der Schienen (der mechanischen Struktur, die das Band trägt) dank Computervision, erstellt ein 3D-Modell mittels Photogrammetrie und berechnet schließlich einen Ausrichtungspunkt zwischen den Schienen, um Fehlausrichtungen zu erkennen. Darüber hinaus könnten die aufgenommenen Bilder auch verwendet werden, um andere minenbezogene Probleme, wie die Erkennung von Schmutzablagerungen oder den Zustand der Walzen anzugehen.

Die in diesem Projekt entwickelten Kenntnisse und das Know-how ebnet Actemium den Weg in den breiten und wertvollen Markt der automatisierten Überwachung. Es laufen bereits weitere Versuche zur Rohrüberwachung und zur Schätzung des Lagerbestandsvolumens, die zeigen, wie vielseitig das auf Drohnen, Computervision und Photogrammetrie basierende Technologieensemble entwickelt wurde.

Dieser Artikel ist Teil einer Serie mit Teilnehmenden des KI-Programms von Leonard. Das Programm wurde speziell entwickelt, um die Einführung von KI-Technologien innerhalb des VINCI-Konzerns zu beschleunigen. Es besteht aus einer fünfmonatigen Entwicklungszeit, in der ausgewählte VINCI-Mitarbeitende einem „Learning by Doing“ Lernprozess folgen, bei dem sie unter Anleitung (Coaching und Mentoring) des Leonard Teams  und  ElevenBeratern einen KI-basierten Anwendungsfall mitentwickeln.*

*https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_20_2208

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