Wellenidentifikation und -vorhersage durch Marineradar
Forschungsgebiet
Wellenidentifikation und -vorhersage durch Marineradar
Vorhersage von Wellen mit Marineradar
Forschungsschwerpunkte in PASch und EMESS Projekten
Die Vorhersage von Wellen mit Hilfe von Schiffsradaren kann die Sicherheit und Effizienz von Schiffsmanövern, wie z.B. Crew- oder Lastwechsel in Offshore-Windparks, erheblich verbessern. Auch wenn moderne Methoden theoretisch präzise 'Welle-für-Welle'-Vorhersagen für die Meeresoberfläche um das Schiff herum liefern können, sind effizientere Algorithmen erforderlich, um die Bedingungen von Echtzeitberechnungen zu erfüllen. Solche beschleunigten Modellierungs- und Simulationsmethoden werden in Projekten wie PASch und EMESS von der Abteilung Schiffsperformance am Institut für Maritime Energiesysteme entwickelt.
Aufgrund ihres großen Potenzials zur Erhöhung der Sicherheit und Effizienz von Schiffsmanövern, wie z.B. Crew- oder Lastentransfers während Offshore-Windkraftanlagenoperationen, ist die Wellenvorhersage Gegenstand intensiver Forschung in den Bereichen Ozean- und Computertechnik. Im Gegensatz zu statistischen Ansätzen, die nur eine erwartete Wellenhöhe des Seegangs schätzen können, beschreiben phasenaufgelöste Vorhersagen die Meeresoberflächenerhebung um das Schiff in naher Zukunft „Welle für Welle“. Diese deterministische Beschreibung der Oberflächendynamik beruht auf dem Wissen über die umgebenden Wellenbedingungen, die entweder durch In-situ-Sensoren (z.B. Wellenbojen, ADCPs) oder Fernerkundungssensoren (z.B. Marineradare, Stereovideokameras) gemessen werden. Letztere werden allgemein bevorzugt, da sie der Bewegung der Struktur, auf der sie montiert sind, wie einem fahrenden Schiff, folgen können.
Eine zeitaufwendige Aufgabe ist die Extraktion der wellenbezogenen Informationen aus den Messungen, die erforderlich ist, um die Anfangsbedingungen des physikalischen Wellenmodells für die Vorhersage zu finden. Diese unterliegt jedoch der Echtzeitbeschränkung der Vorhersagealgorithmen. Folglich muss ein Kompromiss zwischen physikalischer Genauigkeit und Rechenzeit gefunden werden, und die hydrodynamischen nichtlinearen Effekte werden im Allgemeinen vernachlässigt. Bisher bleiben vollständig lineare Ansätze der Stand der Technik in operativen Vorhersagesystemen, was ihre Relevanz auf ruhige Seegangsbedingungen und kurze Vorhersagehorizonte beschränkt. Um diese Einschränkungen zu überwinden, sind schnellere numerische Methoden zur nichtlinearen Wellensimulation und -modellierung in Echtzeit erforderlich.
Da reale Radarmessungen nicht mit der zugrunde liegenden Oberflächenerhebung einhergehen, wird ein Werkzeug zur Generierung synthetischer Radardaten verwendet – wodurch wir Vorhersagen durchführen und sie mit den tatsächlichen Daten vergleichen können –, um unsere Algorithmen vor der Validierung in vollem Umfang mit realen Messungen zu entwickeln. Zwischenresultate zur Vorhersage unidirektionaler Wellen, unter Verwendung sowohl synthetischer Radardaten als auch experimenteller Wellenbeckenmessungen, finden Sie hier. Neben der Bewältigung dieses herausfordernden Problems mit rein physikbasierten Ansätzen sind auch maschinelle Lernmodelle sowie hybride Methoden in der Entwicklung.
