Das Projekt SeaMe (Sustainable Ecosystem Approach in Monitoring the marine Environment) hat die erste Testphase auf See erfolgreich abgeschlossen. In den letzten zwei Jahren wurden vor der Insel Helgoland und im RWE-Offshore-Windpark Kaskasi innovative Monitoringtechnologien wie Drohnen, KI-gestützte Kamerasysteme und ein autonomes Unterwasserfahrzeug unter realen Bedingungen erprobt.
So konnten unterschiedliche biologische und physikalische Umweltdaten gleichzeitig erhoben und systematisch miteinander verknüpft werden, um Zusammenhänge im marinen Ökosystem noch besser zu verstehen. Die Ergebnisse zeigen: Moderne, nicht invasive und emissionsarme Verfahren können das Monitoring auf See effizienter, schonender und durch eine regelmäßigere Datenerfassung aussagekräftiger gestalten als bisher.
Die ersten im Projekt erhobenen Daten sind nun über ein neues Online-Portal für Wissenschaft, Behörden, Industrie und die interessierte Öffentlichkeit zugänglich. Im kommenden Jahr sollen fortlaufend neue Daten erhoben und verfügbar gemacht werden.
Tobias Keitel, CTO RWE Offshore Wind: „Als eines der weltweit führenden Unternehmen im Bereich Offshore-Windkraft wollen wir Windparks im Einklang mit der Natur bauen und betreiben. SeaMe zeigt, dass innovative Technologien dazu beitragen können, die Wechselwirkungen zwischen Offshore-Windenergie und marinen Ökosystemen noch besser zu verstehen. Durch die Veröffentlichung der erhobenen Daten schaffen wir eine wichtige Grundlage für die technologische Weiterentwicklung und praktische Anwendung, um das Umweltmonitoring sowie den Bau und Betrieb von Offshore-Windparks künftig noch effizienter und schonender zu gestalten.“
Neue Technologien für ein schonenderes Umweltmonitoring erfolgreich erprobt
Ein zentraler Bestandteil von SeaMe war die Entwicklung und Erprobung neuer Technologien für ein effizienteres, nachhaltigeres Monitoring der Umwelt. Dafür arbeitete RWE eng mit Partnern aus Industrie und Wissenschaft zusammen. Alle fünf Technologien erwiesen sich als geeignet für Offshore-Bedingungen und liefern wertvolle Erkenntnisse für künftige Monitoringprogramme.
DFKI: Weiterentwicklung des AUV DeepLeng
Das DFKI Robotics Innovation Center entwickelte das autonome Unterwasserfahrzeug (AUV) DeepLeng im Rahmen von SeaMe gezielt für den Einsatz im Offshore-Monitoring weiter. Dafür statteten die Wissenschaftler das AUV mit einem multimodalen Sensorsystem aus, das Parameter wie Wassertemperatur, Salzgehalt, Sauerstoffgehalt, Chlorophyll-a und Trübung erfasst. Zusätzlich entwickelten sie ein KI-gestütztes Videosystem zur automatisierten Erkennung von Fischen. Dadurch können Fische direkt vor Ort detektiert werden, ohne sie invasiv entnehmen zu müssen. Durch die Kombination dieser Methoden lassen sich physikalische und biologische Umweltdaten automatisiert und gleichzeitig direkt vor Ort erfassen.
Für die besonderen Anforderungen des Offshore-Einsatzes optimierten die Wissenschaftler zudem zentrale Systemfunktionen. Verbesserungen bei Kommunikation und Navigation sowie zusätzliche Sicherheitsfunktionen, etwa für ein kontrolliertes Notauftauchen, machen DeepLeng robuster und erhöhen die Betriebssicherheit. Intelligente Algorithmen ermöglichen es dem AUV, auf wechselnde Bedingungen zu reagieren und Hindernissen sicher auszuweichen. Nach ersten Feldtests vor Helgoland wurde DeepLeng von einem Crew Transfer Vessel (CTV) aus im Offshore-Windpark Kaskasi erfolgreich unter realen Bedingungen eingesetzt.
Die Technologie-Beiträge der weiteren Partner
- BioConsult SH setzte Langstreckendrohnen zur Erfassung von Vögeln und Meeressäugern ein. Durch die Drohnen konnte der Kraftstoffverbrauch gegenüber herkömmlichen Erfassungen mit Schiffen und Flugzeugen um bis zu 90 Prozent reduziert werden.
- Spoor erprobte KI-gestützte Kamerasysteme, die Vogelaktivitäten an Offshore-Windenergieanlagen kontinuierlich erfassen und automatisiert auswerten können.
Die Technologie liefert rund um die Uhr Daten zu Flugbewegungen und artspezifischem Verhalten von Vögeln. - Anemo Robotics entwickelte Unterwasserkamerasysteme zur langfristigen Beobachtung von Fischen und Benthos. Im Projekt wurden bereits mehr als 860 Stunden an Videomaterial unter Wasser aufgezeichnet und automatisiert ausgewertet.
- Das Helmholtz-Institut für Funktionelle Marine Biodiversität (HIFMB) und das Alfred-Wegener-Institut (AWI) analysierten Umwelt-DNA-Proben und lieferten neue Erkenntnisse über die biologische Vielfalt im Untersuchungsgebiet. Dabei konnten 226 Arten beziehungsweise 255 biologische Gruppen aus 17 Tierstämmen nachgewiesen werden.
- DHI entwickelte das SeaMe-Datenportal und Methoden, um die unterschiedlichen biologischen und physikalischen Datensätze auf einer gemeinsamen Plattform zusammenzuführen und die ökologischen Zusammenhänge zu erfassen.
Ganzheitlicher Blick auf das marine Ökosystem
Der besondere Mehrwert von SeaMe liegt jedoch nicht allein in den einzelnen Technologien. Entscheidend ist die Zusammenführung der unterschiedlichen Datenquellen. Während einzelne Verfahren bestimmte Arten oder Umweltparameter besonders detailliert erfassen, ermöglicht ihre Kombination einen umfassenderen Blick auf ökologische Zusammenhänge. So lassen sich Veränderungen von Artenvorkommen gemeinsam mit physikalischen Umweltbedingungen betrachten und besser einordnen. Die umfangreichen Datensätze werden kontinuierlich weiter ausgewertet und sollen in wissenschaftliche Veröffentlichungen einfließen. Darüber hinaus werden mehrere der im SeaMe-Projekt getesteten Technologien bereits weiterentwickelt und sollen im kommenden Jahr im Offshore-Windpark Kaskasi erneut zum Einsatz kommen. Von März bis September sollen fortlaufend weitere Daten erhoben werden.
Betriebsteam des Windparks Kaskasi unterstützt Umweltmonitoring
Der Offshore-Windpark Kaskasi liegt rund 35 Kilometer nördlich der Insel Helgoland. Mit einer installierten Gesamtleistung von 342 Megawatt ist der Windpark in der Lage, rechnerisch etwa 400.000 Haushalte mit Ökostrom zu versorgen. Von Helgoland aus überwacht, betreibt und wartet ein RWE-eigenes Team den Windpark und unterstützt auch das SeaMe-Projekt.
Weiterführende Informationen zum SeaMe-Projekt finden Sie hier.
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Sarah Knauber
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