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Erfassung und Differenzierung sandbeladener hydraulischer Massenströme mittels Acoustic Emission-Technologie

Der Tiefseebergbau stellt eine Chance für ein alternatives Angebot von Hochtechnologierohstoffen dar. Ein Konzept zur Gewinnung von polymetallischen Knollen vom Meeresgrund sieht den Einsatz von Tiefseebergbaufahrzeugen vor, welche die Knollen über ein hydraulisches Prinzip gewinnen. Um einen effektiven und effizienten Abbauprozess zu gestalten, müssen die Stoffströme eines solchen Tiefseebergbaufahrzeugs kontinuierlich in Ihrer Zusammensetzung überwacht werden. Eine vielversprechende Technologie für diese Aufgabe ist die Acoustic Emission (AE)-Technologie, welche bereits erfolgreich für die Stoffstromcharakterisierung mittels Gurtbandförderern transportierter Gesteinskörnungen eingesetzt wurde. In den in dieser Arbeit vorgestellten wissenschaftlichen Untersuchungen wurde die AE-Technologie verwendet, um verschiedene Sandbeladungen hydraulischer Massenströme zu differenzieren. Eine Differenzierung der verschiedenen Sandbeladungen mittels einer Intervallanalyse der AE-Signale war im Technikumsmaßstab möglich. Diese Ergebnisse stellen eine Grundlage für weitergehende Untersuchungen komplexerer Massenströme aus Wasser, Sediment und polymetallischen Knollen dar.

Authors/Autoren: Sunny Schoone M.Sc., Maximilian Getz M.Sc. and Univ.-Prof. Dr.-Ing. Elisabeth Clausen, Institute for Advanced Mining Technologies (AMT), RWTH Aachen, Aachen/Germany

1  Einleitung

Die Nachfrage nach kritischen Rohstoffen steigt aufgrund industrieller und gesellschaftlicher Entwicklungen an. Unterstützt wird diese Nachfragesteigerung durch einen intensiveren Bedarf an Rohstoffen, die im Rahmen der Energiewende und der Elektrifizierung der Mobilitätsindustrie eingesetzt werden. Um die begrenzten Lieferkapazitäten der Großunternehmen frühzeitig zu sichern, werden bereits langfristige Verträge (zehn bis 20 Jahre) mit verschiedenen Bergbauunternehmen abgeschlossen (1, 2). Erschwerend kommt hinzu, dass die Rohstoffversorgung ausgewählter Metalle, beispielsweise die zukünftige Kobaltversorgung, von einer sehr begrenzten Anzahl von Bergbauunternehmen abhängt. Dazu gehören Glencore, China Molybdenum und Eurasian Resources Group, welche alle in der Demokratischen Republik Kongo aktiv sind (3). Der Zugang zu neuen Rohstoffquellen könnte helfen, diese Marktsituation zu verändern und die Nachfrage auf alternativer Basis zu decken. In diesem Zusammenhang stellen die polymetallischen Lagerstätten der Tiefsee und insbesondere die polymetallischen Knollen eine wichtige Option dar. (4)

Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Gewinnung polymetallischer Knollen im Tiefseebergbau mittels eines Polymetallknollenkollektors, auch Tiefseebergbaufahrzeug genannt. Um eine größtmögliche Prozesssicherheit und Effizienz zu gewährleisten, sollen alle Teilprozesse innerhalb des Polymetallknollenkollektors durch Sensoren überwacht werden. Um dieses Ziel beim Polymetallknollenabbau zu erreichen, müssen sowohl Eingangs- als auch Ausgangsgrößen erfasst werden. Die kontinuierliche digitale Erfassung der Zusammensetzung des Materialflusses ist eine grundlegende Information für die erfolgreiche Bestimmung des Wertstoffs für nachfolgende Prozessschritte. Durch die kontinuierliche sensorbasierte Erfassung der Materialströme im Tiefseebergbaufahrzeug können die jeweiligen Prozessschritte – Extraktion, Sedimentabscheidung, Übergabe an das Fördersystem – durch den Vergleich von Soll- und Istwerten überwacht und gesteuert werden. Neben der Qualitäts- und Leistungssteigerung ist diese planbare kontinuierliche Materialflussanalyse ein unverzichtbarer Basisparameter für die gezielte Automatisierung der Abbau- und Sedimentgewinnungsprozesse. Eine gezielte Leistungssteigerung des gesamten Abbauprozesses verbessert nicht nur die Effizienz des Prozesses, sondern sorgt auch für eine Reduzierung des Auftretens von Sedimentwolken durch eine möglichst frühe Abtrennung des Sediments im Abbauprozess und unterstützt die kontrollierte Rückführung in die Umwelt, was die Einhaltung der Umweltauflagen für den Tiefseebergbau unterstützt. (5)

Das Institute for Advanced Mining Technologies (AMT) der RWTH Aachen sieht die Acoustic Emission (AE)-Technologie aufgrund ihrer Robustheit und Miniaturisierung als geeignete Sensortechnologie zur Überwachung hydraulischer Materialflüsse in der Tiefsee an. Diese Materialflüsse müssen von der Aufnahme der polymetallischen Knollen über die Vorverarbeitung bis zur Entladung des Polymetallknollenkollektors überwacht werden, um einen unnötigen Materialtransport zum Bergbauschiff an der Meeresoberfläche zu vermeiden. (5)

Das AMT ist einer der Pioniere bei der Anwendung der AE-Technologie in rauen Bergbauumgebungen (6, 7, 8). Diese Technologie ist eine robuste, zerstörungsfreie und passive Sensortechnologie, die bereits in anderen Projekten zur Materialcharakterisierung erfolgreich eingesetzt wurde (8).

Da diese Technologie inkl. Analyse, Sensorapplikation, Integration in die SPS etc. bisher nicht in Tiefseeumgebungen eingesetzt wurde, versucht das AMT die Anwendbarkeit dieser Technologie für die hydraulische Materialfluss-Charakterisierung anhand verschiedener Testreihen zu untersuchen, um die Möglichkeiten und Grenzen für den Einsatz der AE-Technologie zu definieren. Zu einem späteren Zeitpunkt soll durch die Anwendung der AE-Technologie der vollständige Materialstrom erfasst und charakterisiert werden. Eine Grundlage dafür ist die Erarbeitung der unterschiedlichen möglichen Grundzustände der einzelnen Komponenten Wasser, unterschiedliche Sedimente und polymetallische Knollen des realen Materialstroms. Somit wurde in einem ersten Schritt der Einfluss unterschiedlich großer Belastungszustände des hydraulischen Massenflusses durch Sande untersucht. Ziel ist es hierbei, die Durchführbarkeit, mögliche Grenzen und die Selektivität zwischen verschiedenen Belastungszuständen zu untersuchen.

2  Vorstellung Tiefseebergbau

Ca. 73 % der Erdoberfläche ist von Wasser bedeckt. Die Meere und Kontinentalschelfregionen werden intensiv für beispielsweise Fischerei, Gas- und Ölförderung sowie die Schifffahrt genutzt (9). Angetrieben durch den steigenden Bedarf neuer Wasserwege wurde im Verlauf der letzten 200 Jahre die Nutzung der Freiwasserzone immer weiter wirtschaftlich erschlossen. Mit dem steigenden und sich verschiebenden Bedarf hin zu metallischen Rohstoffen der modernen Industrie wurde auch eine Umsetzung des Tiefseebergbaus immer wieder in Betracht gezogen. (4)

Eines der ersten direkten wirtschaftlichen Interessen resultierte aus den Forschungsergebnissen von John L. Mero, der sich in den 1950er Jahren mit polymetallischen Knollen – auch Manganknollen genannt – als potentiell kommerzielle Metallquelle beschäftigte (10). In den folgenden 1970er und 1980er Jahren gab es eine Reihe von Explorations- und Forschungsvorhaben, die u. a. in der Clarion-Clipperton-Zone (CCZ) stattgefunden haben (11). Die CCZ ist das Gebiet mit dem größten und wirtschaftlich lukrativsten Vorkommen an Manganknollen. Die durchschnittliche Menge an Manganknollen in der CCZ betragt ca. 15 kg/m2 (12). Neben der CCZ gelten das Peru-Becken, das Penrhyn-Becken und das Zentralindische Becken als die vier wirtschaftlich relevanten Vorkommen an Manganknollen (4, 13).

Die ersten Abbauversuche der Manganknollen datieren aus den Jahren 1974 bis 1979. Getestet wurden in dieser Zeit Methoden zur Gewinnung der Knollen. Der wirtschaftliche Abbau scheiterte am Zusammenbruch der Weltmarktpreise für Metalle, den technologischen Fortschritten bei der Exploration und Gewinnung an Land und den strengen Bestimmungen des Seerechtsübereinkommens der Vereinten Nationen (SRU) (14, 15). Das SRU, welches 1994 in Kraft trat, ist ein multilateraler Vertrag mit 320 Artikeln und trifft Regelungen über nahezu alle Bereiche des Seevölkerrechts (16).

Die steigende Metallnachfrage durch den weltweiten technologischen Fortschritt löste im 21. Jahrhundert ein erneutes Interesse für die Rohstoffe aus der Tiefsee aus (17, 18). Um die Verwaltung des sogenannten „Gemeinsamen Erbes der Menschheit“ zu organisieren, wurde auf Jamaika die internationale Meeresbodenbehörde (IMB) gegründet. Sie hat die Aufgabe der Regulierung, Organisation und Kontrolle des Tiefseebergbaus. Sie entwickelt zudem rohstoffspezifische Regelungen wie ein Regelwerk für den Abbau und verwaltet Explorationslizenzen (19, 20). Durch das steigende Interesse an einer Umsetzung des Abbaus der polymetallischen Knollen wurden seit dem Jahr 2001 von der IMB 30 Lizenzen für Explorationen vergeben, davon 18 Lizenzen für Manganknollen, sieben für polymetallische Sulfide und fünf für kobaltreiche Eisen- und Mangankrusten (21).

Neben den geopolitischen und rechtlichen Fragestellungen ist auch die technische Machbarkeit einer Gewinnung von Tiefseerohstoffen eine aktuell behandelte Thematik. Bild 1 stellt ein typisches Konzept eines gesamtheitlichen Systems zur Gewinnung von polymetallischen Knollen dar. Zur vereinfachten Darstellung und Beschreibung ist es üblich, ein Tiefseebergbaufördersystem in die drei Teilsysteme Abbau-Begleitschiff, Förderstrang und Tiefseebergbaufahrzeug zu unterteilen. Ein näherer Fokus wird nachfolgend auf das Tiefseebergbaufahrzeug gelegt. (22)

Fig. 1. Concept for deep-sea mining of polymetallic nodules (22). // Bild 1. Konzept einer Manganknollengewinnung (22).

Die Gewinnungseinrichtung ist ein Tiefseebergbaufahrzeug (Harvester). Dieses Fahrzeug soll die polymetallischen Knollen mittels eines hydraulischen Kollektors aufnehmen, erste Aufbereitungsschritte wie die Sedimentabscheidung durchführen und den Förderstrom an das Fördersystem zum Bergbauschiff übergeben.

Aufgrund der Umgebungsbedingungen und den zu beachtenden Umweltanforderungen werden umfangreiche Anforderungen an die Umsetzung eines solchen Tiefseebergbaufahrzeugs gestellt. Somit soll ein möglichst hoher Technologie- und Automatisierungsgrad erreicht werden, um eine hohe Prozesssicherheit zu gewährleisten. Das auf den Horizon 2020-Projekten Blue Mining (Grant Agreement Nr. 604500) und Blue Nodules (Grant Agreement Nr. 688975) basierende Projekt Blue Harvesting (Projektnummer: 18138 – EIT Raw Materials) setzt an dieser Stelle an. (23, 24, 25). Ziel dieses Projekts ist es, ein Tiefseebergbaufahrzeug mit einer inkludierten Aufbereitungsanlage zu entwickeln, welches den anspruchsvollen ökologischen, ökonomischen und technologischen Anforderungen für den Abbau von polymetallischen Knollen in der Tiefsee gerecht wird. Expliziter dargestellt sollen die Umweltauswirkungen des Abbaus von polymetallischen Knollen bewertet und minimiert werden. (25) Eine Komponente dieses Vorhabens ist die sensortechnische Erfassung der im Fahrzeug vorhandenen Materialströme für eine effiziente Abbausteuerung. Die sensortechnische Erfassung soll mittels der AE-Technologie vorgenommen werden.

3  Grundlagen

3.1  Hydraulischer Massentransport

Die Förderung von Tiefseerohstoffen ist aufgrund des besonderen Arbeitsumfelds nur mittels hydraulischem Massentransport umzusetzen. Durch die hydraulische Förderung des Tiefseebergbaufahrzeugs entsteht eine Suspension, die eine Mehrphasenströmung eines dispersen Stoffstroms beschreibt. Die festen Partikel der dispersen Phase werden dabei allgemein als Körner oder Partikel bezeichnet, die sich in wichtigen Merkmalen wie der Größe, Dichte oder Kornform unterscheiden können. (26, 27)

Da Feststoffe zumeist einen polydispersen Charakter aufweisen und beispielsweise in ihrer Geometrie in Verteilungsfunktionen und Äquivalenzwerten beschrieben werden können, werden Suspensionen in der hydraulischen Fördertechnik nicht als homogene Fluide behandelt. Vielmehr können Suspensionen als heterogene Stoffgemische aufgefasst werden, in denen die Wechselwirkungen der Partikel der einzelnen Phasen untereinander zu berücksichtigen sind. (28)

In der Praxis werden heterogene Suspensionen überwiegend in horizontalen oder geneigten Rohrleitungen unter turbulenten Strömungsbedingungen gefördert, um Absetzerscheinungen der festen Phase und somit Verstopfungen zu verhindern. Dazu gilt es, die kritische Transportgeschwindigkeit nicht zu unterschreiten, um Absetzungen und somit Verstopfungen zu vermeiden. (28)

Dahingegen wirken Ausgleichsmechanismen der Flüssigkeitsmoleküle intensiver bei steigender Strömungsgeschwindigkeit, was zu einer Intensivierung der Turbulenzen führt. Auch erzeugt eine erhöhte Strömungsgeschwindigkeit durch die Anströmung der Feststoffteilchen die Magnus-Kraft, was zu einer Eigenrotation der Teilchen führt. Diese Kraft wirkt quer zur Strömungsrichtung und entgegen der Schwerkraft. Durch eine größere Nähe der Feststoffpartikel zur Rohrinnenwand wird dieses Phänomen zusätzlich verstärkt und erzeugt einen Reibeffekt zwischen der Randströmung und der Rohrinnenwand (Bild 2). (29)

Fig. 2. Forces acting on solid particles in a horizontal pipe flow according to (29). // Bild 2. Wirkende Kräfte auf Feststoffpartikel in einer horizontalen Rohrströmung nach (29).

Stoßvorgänge zwischen den Feststoffteilchen oder mit der Rohrinnenwand führen zur Überwindung der Schwerkraft und wirken als Magnus-Kraft oder als Turbulenz. Dieses Phänomen wird durch eine steigende Strömungsgeschwindigkeit ebenfalls verstärkt. (29)

Ein weiterer konstruktiver Einfluss auf die Turbulenz und somit Kontakt der Festkörper mit einer Rohrinnenwand sind Rohrbögen. Durch diese Ablenkungen wirken sich Fliehkräfte auf die Feststoffpartikel aus. Als Folge werden die Feststoffpartikel durch die Fliehkraft der Strömung mit großer Wahrscheinlichkeit gegen die Wand bewegt (Bild 3).

Fig. 3. Exemplary representation of the motion behaviour of solid matter in a pipe bend according to (31). // Bild 3. Beispielhafte Darstellung des Bewegungsverhaltens fester Materie in einem Rohrbogen in Anlehnung an (31).

Beim Auftreffen der Feststoffpartikel auf die Rohrinnenwand treten erneut ausgeprägte Stoß- und Reibungsvorgänge auf. Die so entstandenen Kräfte bewegen die Feststoffpartikel wieder zurück in die Strömungsrichtung. Bei einer erzwungenen Umlenkung wird das Phänomen weiter intensiviert. (29, 30)

Die durch die Strömungsverhalten von hydraulischen dispersen Massenströmen entstehenden Interaktionen mit der Rohrinnenwand können genutzt werden, um über die Prall- und Reibungseffekte Rückschlüsse auf die Zusammensetzung des dispersen Massenstroms treffen zu können.

3.2  Messen von Schallemissionen

Die AE-Technologie basiert auf Schallemissionseffekten und ist vergleichbar mit den seismischen Phänomenen, die als transiente elastische Wellen definiert sind. Durch die Normen DIN EN 13554 und DIN EN 1330-9 wird dieses physikalische Phänomen von Luft- und Körperschall abgegrenzt. In der Regel liegen AE-Wellen im Frequenzbereich von 20 kHz bis 2 MHz. Eine AE-Welle wird nach (8) und (32) durch verschiedene physikalische Effekte wie Reibung, plastische Verformung, Erosion u. v. m. ausgelöst.

Diese Energiewellen durchlaufen den Festkörper und erzeugen Oberflächenwellen. Die Oberflächenwellen werden vom AE-Sensor aufgrund des piezoelektrischen Effekts detektiert und die Wellenenergie wird dann in ein transientes elektrisches Spannungssignal umgewandelt, wie in Bild 4 anhand eines AE-Rohsignals beispielhaft dargestellt.

Fig. 4. AE signal sample. // Bild 4. AE-Rohsignal der Versuchsreihe. Source/Quelle: AMT

Diese typisch geformten Signale werden als AE-Bursts bezeichnet. Die Umwandlung der Signale nach der Detektion der Oberflächenwelle durch den AE-Sensor und die anschließende algorithmenbasierte Verarbeitung der Signale bilden die Grundlage für die im Analyseteil dargestellte Auswertung. (8)

3.3  Grundlagen der angewandten Datenanalyse

Im Zusammenhang mit der Auswertung der AE-basierten Materialstromcharakterisierung wurde in einem ersten Schritt die Methode einer Intervallanalyse mit der Berechnung von statistischen Kennwerten verwendet. Diese Methode der Signalanalyse wurde bei der Entwicklung der trockenen Materialstromcharakterisierung an Förderbändern im Bergbau erfolgreich eingesetzt und auch in der wissenschaftlichen Literatur diskutiert, z. B. in (8). Die Intervallanalyse als Verfahren wird im folgenden Abschnitt kurz beschrieben.

Eine Intervallanalyse teilt das AE-Rohsignal in vordefinierte Fenster ein (Bild 5). Durch die Fenstereinteilung wird eine definierte Anzahl an Datenpunkten abgegrenzt und nachfolgend werden im digitalen Signal verschiedene Kennwerte berechnet und ausgewertet. (8)

Fig. 5. AE signal sample including interval analysis. // Bild 5. AE-Rohsignal mit Intervallanalyse. Source/Quelle: AMT

Mittels der Intervallanalyse wurde der Effektivwert (Root-Mean-Square, RMS) für die Datenanalyse berechnet. Der RMS stammt aus der Elektrotechnik und beschreibt die Leistung eines periodischen Signals über das vordefinierte Intervall. (8) So soll analog zu den zuvor in der Literatur aufgezeigten Beispielen eine grundlegende Machbarkeit der Unterscheidung unterschiedlicher Beladungszustände in einem sandbeladenen hydraulischen Massenstrom erbracht werden.

Im Vorfeld der Analyse wurde die Haupthypothese aufgestellt, dass durch eine steigende Sandbeladung in einem hydraulischen Massenstrom, auch die detektierte AE-Aktivität in den gemessenen AE-Signalen steigt. Daher wurde in dieser Abhandlung eine grundsätzliche Machbarkeit der Detektion und Unterscheidung differierender Einträge von Sand im Zwei-Komponentenmaterialstrom mittels der Analyse der errechneten RMS-Verläufe untersucht.

4  Durchgeführte Testserien im Technikum

4.1  Versuchsaufbau

Die Versuchsreihe wurde an einem Versuchsstand im Technikum des AMT durchgeführt. Der Aufbau des Versuchsstands ist in Bild 6 dargestellt.

Fig. 6. Drawing of the test setup according. // Bild 6. Zeichnung des Versuchsstands. Source/Quelle: AMT

Eine Auras P 40 ND A Abwasserpumpe, die mittig in einem 1.000 l-Quaderbehälter positioniert ist, fördert ein Gemisch aus Wasser und Probenmaterial in einem geschlossenen Kreislauf durch ein Rohrsystem aus PVC- und Eisenrohren. Die Pumpe arbeitet mit einer Förderleistung von 120 m3⁄h, was ungefähr 33 l/s entspricht.

An dem 75°-Eisenrohrbogen (8) wurde ein AE-Sensor befestigt. Die Umlenkung im Rohrsystem erhöht aufgrund der dort auftretenden physikalischen Effekte (vgl. Kapitel 3.1) die turbulente Strömung. Aufgrund der Anordnung der Rohrstrecken kann davon ausgegangen werden, dass der metallische Rohrbogenabschnitt eine vielversprechende Kontaktstelle zwischen den Komponenten des hydraulischen Massenstroms und der Rohrinnenwand darstellt. Aufgrund der Fliehkräfte und der Trägheit der im Stoffstrom transportierten Komponenten befindet sich die Probe in ständigem Kontakt mit der horizontalen Innenfläche des gebogenen Rohrs. Deshalb wird der AE-Sensor mit einer magnetischen Halterung an der Außenfläche des Rohrs befestigt, um einen ausreichenden Übertragungsweg der Emissionen zum Sensor und damit ein qualitativ hochwertiges Rohsignal zu gewährleisten.

4.2  Versuchsdurchführung

Table 1. Comparison of the dosed and the measured loading of the mass flow rate. // Tabelle 1. Gegenüberstellung der dosierten und der gemessenen Beladung des Massenstroms. Source/Quelle: AMT

Die Versuche bestanden aus 15 Teilsegmenten. Im ersten Segment wurde klares Wasser durch den Prüfstand gepumpt. Nach diesem 15 min-Segment wurden 25 kg Quarzsand über eine Zeit von 2 min hinzugegeben. Nach den 15 min wurden weitere 25 kg Sand zugegeben. Dieser Vorgang wurde so lange wiederholt, bis eine Gesamtmasse von 300 kg Sand in den Behälter eingebracht war. Für zwei weitere Segmente wurden jeweils 50 kg eingefüllt. Bei einer kumulierten Masse von 400 kg eingefülltem Sand wurden die Versuche gestoppt. In jedem 15 min-Teilsegment wurden fünf Proben des Materialflusses am Rohrausgang genommen. Das Gewicht und Volumen jeder Probe wurde gemessen, um die Mischungsdichte und damit den Sandgehalt zu bestimmen. Die Mischungsdichte wurde durch Subtraktion der Dichte von Wasser bei einer Raumtemperatur von 25 °C bestimmt. Für die Versuchsdurchführung wurde Quarzsand genutzt mit einer durchschnittlichen Korngröße von 0,11 mm und eine Dichte von 2,65 g/cm3.

Über die gesamte Dauer der Experimente wurden die AE-Signale kontinuierlich gemessen. Die kontinuierlichen Signale wurden als Technical Data Management Streaming (TDMS)-Dateien in Intervallen von 1 min gespeichert, um das Datenhandling zu vereinfachen.

Durch den gewählten Maßstab des Versuchsaufbaus und der Testserien waren Abweichungen im Vergleich zu einem idealen Versuchsaufbau möglich. Während der Versuchsdurchführung kam es zum Absetzen von Quarzsand im Tank. Um einen Realwert der Massenstromzusammensetzung zu erhalten, wurde die geförderte Suspension während der Versuchsdurchführung noch einer Trübedichtemessung unterzogen. Tabelle 1 stellt die ideal angestrebte Suspension der während der Versuchsdurchführung erreichten Feststoffbeladung gegenüber.

4.3  Konfiguration des Messsystems

Neben der manuellen, diskontinuierlichen Trübedichtemessung sollte wie im Versuchsaufbau beschrieben die AE-Technologie genutzt werden. Zu diesem Zweck wurde der Versuchsaufbau um eine AE-Messstelle erweitert, die in direkter Prozessumgebung am Rohrleitungssystems angebracht wurde (Bild 6).

Die Positionierung der AE-Messstelle wurde an einem Eisenrohrteilstück des Rohrleitungssystems vorgenommen. Der AE-Sensor wurde mit einem Magnethalter mittig am Scheitelpunkt in der Rohrebene angebracht. Die Applikation des Sensors umfasste zudem das Abglätten der Rohraußenwand und die Verwendung eines Kopplungsmittels (0,1 ml Kupferpaste) zur Minimierung von Stör-einflüssen.

Insgesamt bestand die gesamte Messtechnik aus dem genannten piezoelektrischen AE-Sensor (VS375-M), einem Vorverstärker (AEP3N) einem Entkoppler (DCPL2) der Firma Vallen Systeme GmbH und einem Analog/Digitalwandler (AD Wandler, NI 9775) der Firma National Instruments. Ergänzt wurde das Messsystem durch einen Dell Latitude Laptop (Bild 7).

Fig. 7. Set up of the AE measurement system. // Bild 7. Aufbau der AE Messkette. Source/Quelle: AMT

Für die Berechnung der Signal-Kennwerte wird wie in Kapitel 3.2 beschrieben eine intervallbasierte Berechnung in Abhängigkeit von der definierten Abtastrate von fs = 1 MHz und der entsprechenden Datenbasis mit einer Intervallbreite von N = 1.000.000 Abtastungen als sinnvolle Konfiguration zur Materialfluss-Charakterisierung angesehen und durchgeführt.

5  Ergebnisse der Untersuchungen

Die Zeiträume der Materialzugabe wurden explizit herausgeschnitten. Bild 8 zeigt einen Ausschnitt aus dem gesamten Ergebnis der durchgeführten Fallstudie. Dabei wird der berechnete statistische Kennwert RMS in Volt gegenüber der Versuchszeit in Sekunden aufgetragen. Bei den dargestellten Ergebnissen handelt es sich um Auszüge aus den jeweiligen 15 min-Teilsegmenten der Versuchskompositionen. Die Möglichkeit der Differenzierung zwischen unterschiedlichen mit Sand beladenen hydraulischen Massenströmen mittels AE-Technologie lässt sich somit bestätigen.

Fig. 8. Comparison of the RMS curve of a one-component (water) and the RMS curve of all two-component ma-terial flows (water and sand). // Bild 8. Vergleich des RMS-Verlaufs eines Einkomponenten (Wasser)-Materialstroms und den RMS-Verläufen aller Zwei-Komponentenmaterialströme (Wasser und Sand). Source/Quelle: AMT

In Bild 8 kann nicht nur eine Trennung zwischen einem reinen Wasserstrom und einer Mehrphasenströmung aus Sand und Wasser herausgearbeitet werden. Der RMS-Verlauf eines nahezu reinen Wassermassenstroms gegenüber eines mit 0.67 % Sand beladenen Zwei-Komponentenmassenstroms kann bezogen auf den Kennwertverlauf voneinander sehr einfach visuell unterschieden werden, was auch in der Gesamtdarstellung bestätigt wird. Der Unterschied in der Signalintensität steigt kontinuierlich bei steigender Sandbeladung. Das ist auf eine steigende Interaktion zwischen den Sandpartikeln und der Rohrinnenwand bei steigendem Feststoff-gehalt zurückzuführen.

Fig. 9. RMS curves displayed as boxplot. // Bild 9. RMS-Verläufe als Boxplot dargestellt. Source/Quelle: AMT

Von diesem Ergebnis kann allein schon durch die visuelle Betrachtung der RMS-Verläufe eine Bestätigung der eingangs gestellten Hypothese erfolgen. Im Folgenden wurde das in Bild 8 aufgezeigte Ergebnis durch eine weitere analytische Untersuchung ergänzt, um das Ergebnis zu validieren. In Bild 9 wurden die durch die Intervallanalyse berechneten RMS-Werte den jeweiligen Beladungszuständen zugeordnet und als Boxplot dargestellt. In dieser Darstellung wird nicht nur die Intensität des AE-Signals dargestellt, sondern auch die Verteilung der jeweils bestimmten RMS-Werte auf alle Teilsegmente beschrieben.

Bei der Betrachtung der dargestellten Ergebnisse kann wiederum festgestellt werden, dass die 15 unterschiedlichen Betriebszustände voneinander unterscheidbar sind. Auch in der Analyse der Boxplots wird somit die Haupthypothese belegt.

Jedoch wurden im Grenzbereich zwischen einer Sandbeladung im Massenstrom von 1,45 und 1,85 % leichte Überschneidungen der Ergebnisse festgestellt. Dies ist sowohl in der Verlaufsgrafik in Bild 8 als auch im Boxplot in Bild 9 zu erkennen.

Eine Erklärung für diese leichte Überschneidung in den Ergebnissen kann die Darstellung der Trübedichteuntersuchung (Bild 10) geben.

Fig. 10. Results of the turbidity measurement compared against theoretical sand content if no sedimentation of the sand in the tank occurs. // Bild 10. Trübedichte Untersuchung während der Versuchsdurchführung. Source/Quelle: AMT

Eine Interpretation dieses Ergebnisses ist, dass es gerade zu Beginn der Versuchsreihe zu einer unzulänglichen Vermischung zwischen dem zugeführten Sand und dem Trägermedium Wasser kam. Besonders im Bereich von 100 kg (1,45 %) und 125 kg (1,85 %) zugeführtem Sand gab es nur eine geringfügige Änderung im Sandgehalt. Dies führt zu einem nur geringfügigen Anstieg der AE-Aktivitäten und könnte die beschriebenen Probleme in der Differenzierung der beiden unterschiedlichen Zwei-Komponentenmaterialströme erklären. Die Ursache für die Diskrepanz zwischen hinzugegebener und sich tatsächlich im hydraulischen Kreislauf befindlicher Sandmasse ist auf die Ablagerungen im Tank zurückzuführen.

6  Erreichter Erfolg

Für die Untersuchung der Machbarkeit einer Unterscheidung verschiedener Sandbeladungen eines hydraulischen Massenstroms wurde nachgewiesen, dass ein disperser hydraulischer Massenstrom mit steigender Sandbeladung eine Erhöhung der Intensität von erzeugten AE-Aktivitäten nach sich zieht. Diese Annahme konnte durch die Durchführung einer intervallbasierten Signal-analyse erbracht werden.

Für eine Anwendung im Tiefseebergbau und der hydraulischen Förderung von Rohstoffen bedeutet dieses Ergebnis, dass eine prinzipielle Machbarkeit einer möglichen Materialstromcharakterisierung mittels AE-Technologie bei einem wie hier beschriebenen Aufbau möglich ist. In einem nächsten Schritt müssen die Randbedingungen der Betriebszustände bei unterschiedlichen Materialbelastungen untersucht werden. Hierbei soll eine Klassifizierung der Hauptbetriebszustände der hydraulischen Förderung eines Tiefseebergbaufahrzeugs festgelegt werden, um darauffolgend weiter im Anwendungsfall auftretende Materialfraktionen im Förderström zu identifizieren und möglicherweise auch charakterisieren zu können.

References/Quellenverzeichnis

References/Quellenverzeichnis

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(31) Forkert Technology Services GmbH: Präsentation Strömungsoptimierung, www.forkert-t-s.com, zuletzt geprüft am 15.07.2017.

(32) Berg, J.: Entwicklung und prototypischer Einsatz eines Infrarotkamerasystems für Automatisierungslösungen im Rohstoffsektor. Dissertation, RWTH Aachen University, 2017, ISBN 978-3-941277-29-8.

Authors/Autoren: Sunny Schoone M.Sc., Maximilian Getz M.Sc. and Univ.-Prof. Dr.-Ing. Elisabeth Clausen, Institute for Advanced Mining Technologies (AMT), RWTH Aachen, Aachen/Germany
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