Grundsätzlich haben seismologische Stationen als Einzelstation keine zugewiesene Aufgabe. Aufgaben, wie ‚seismische Überwachung‘ sind immer dem gesamten Netz zugeordnet. Mit Methoden der Netzoptimierung können nun neue Netze so aufgebaut oder existierende so umgebaut oder erweitert werden, dass sie die gestellten Aufgaben mit einem Minimum an Stationen erfüllen. Grundlage ist hier, dass es eine Wechselwirkung zwischen Qualität (wenige sehr gute Stationen) und Quantität (mehr weniger gute Stationen) geben kann, wobei die Qualität vorrangig durch die Bodenunruhe an der Station vorgegeben wird.
Basis der Optimierung ist ein Ambient Noise Modell des Betrachtungsgebietes. Hier haben insbesondere Elemente wie Autobahnen, Straßen, Eisenbahnlinien, Kanäle, Siedlungen, Industrieanlagen einen ausschlaggebenden Einfluss, wobei auch die Hinzunahme vorhandener und geplanter Windenergieanlagen (WEA) berücksichtigt werden muss. Diese Elemente müssen als Bodenunruhequellen quantifiziert und deren Ergebnisse mit den vorhandenen Landnutzungs-Informationen verschnitten werden. Als Ergebnis entsteht ein qualitativ hochwertiges, flächendeckendes und gut aufgelöstes Noise Modell (GIS).
Die darauf folgende Optimierung des seismischen Netzwerkes ist ein Sonderfall der experimentellen Versuchsplanung, die darauf abzielt, eine nahezu perfekte Netzwerkgeometrie zu finden. Nach Kraft et al. (2013), wird eine Minimierung der Volumina der Konfidenzellipsoide von Erdbeben Hypozentren angestrebt. Dazu werden zunächst partielle Ableitungen nach x, y, z und t0 (Hypozentrum Parameter) kleinster Zeit-Pfade zwischen Quelle und Empfänger erzeugt und in Matrizen gespeichert, aus denen wiederum Eigenwerte und Eigenvektoren berechnet werden, die sich proportional zu den Volumina der Konfidenzellipsoide verhalten und somit als Maß der Optimierungs-Güte angesehen werden können. Das daraus folgende Optimierungskriterium wird D-Kriterium genannt und die resultierende optimale Versuchsplanung nennt sich D-optimal. Das D-Kriterium wird im Folgenden weiter verwendet, um mögliche Lösungen für neue Stationsstandorte mit geringem Rechenaufwand zu finden. Der verwendete Algorithmus zur letztendlichen Auswahl optimierter Standorte aus dem Pool virtueller Stationen folgt der Methode des Simulated Annealing (SA). Das SA beschreibt ein heuristisches Optimierungsverfahren zum Auffinden einer approximativen Lösung ohne vollständiges Ausprobieren aller virtuellen Stationen als Standortmöglichkeiten. Es hat den großen Vorteil, dass die enorme Rechenzeit während der Inversion des Problems deutlich gesenkt wird, indem das Suchen der optimalen Lösung im gesamten Lösungsraum vermieden wird. Daraus resultierend kann eine hohe Wahrscheinlichkeit angenommen werden, dass die berechnete beste Lösung der optimierten Stationsstandorte gegen die beste Lösung aus allen Möglichkeiten konvergiert.
In der Geothermie liegen Anlagen oft in enger Nachbarschaft zueinander. Sie können sich ein seismologisches Überwachungsnetz teilen. Dieses wird dann wirtschaftlich zu betreiben sein, wenn die Methoden der Netzoptimierung angewandt wurden.
Kraft, Toni, A. Mignan, D. Giardini: Optimization of large-scale microseismic monitoring networks in northern Switzerland, Geoph. Jour. Int., 2013
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