Blick in die Tiefe – Teil 2: Vom Untergrund an die Oberfläche

Warum können Geothermieanlagen überhaupt Erschütterungen auslösen?

Bei der Tiefen-Geothermie wird heißes Wasser aus mehreren Kilometern Tiefe gefördert und anschließend wieder in das Gestein zurückgepumpt. Dabei steigt der Druck im Gestein – besonders an Rissen und vorhandenen Störungszonen. Wird die Spannung zu groß, löst sie sich ruckartig: Das Gestein verschiebt sich, und es entsteht ein kleines Erdbeben. Fachleute sprechen von induzierter Seismizität.

Quelle: GAB 2.0 Abschlussbericht, Kap. 5.4.2 „Berichte und Ergebnisse aus den Arbeitspaketen“ – AP 1.2 3D Wellenfeld und Bruchdynamiksimulation (S. 93–94) sowie Kopplung THM-Reservoirmodell (MOOSE/TIGER) mit Bruchsimulation (SeisSol) (S. 100–101, Abb. 79).

Wie findet man heraus, woraus der Boden besteht und wie er Schwingungen weiterleitet?

Ob eine Erschütterung an der Oberfläche überhaupt spürbar ist, hängt stark davon ab, aus welchen Schichten der Boden aufgebaut ist. Sand, Schluff und Ton leiten Wellen ganz unterschiedlich weiter – sie können sie abschwächen, umlenken oder sogar verstärken.

Um diese Eigenschaften genau zu bestimmen, kombinieren die Forschenden Messungen direkt im Gelände mit Untersuchungen an Bodenproben im Labor.

So arbeiten wir

Im Gelände:

• Crosshole-Verfahren (CH): Zwei Bohrungen werden im Abstand von etwa 5 bis 10 Metern niedergebracht. In der einen Bohrung wird mit einer Impulsquelle eine gerichtete Vibration erzeugt, in der zweiten mit Geophonen gemessen, wann diese Welle ankommt. Aus der Laufzeit lässt sich die Scherwellengeschwindigkeit (Vs) Schicht für Schicht bestimmen – ein zentraler Kennwert für die Steifigkeit des Bodens. Im Projekt wurden Crosshole-Messungen an fünf Standorten in und um München durchgeführt. Sie gelten als Referenzmethode.
• Array-Verfahren (nicht-intrusiv): Statt eine Schwingung künstlich zu erzeugen, werden natürliche Bodenbewegungen – etwa Umgebungsrauschen aus Verkehr und Wind – mit mehreren Sensoren aufgezeichnet. Aus ihrer Auswertung lassen sich die Bodeneigenschaften ableiten, ohne dass Bohrungen nötig sind. Das Verfahren ist einfacher, kostengünstiger und wurde im Projekt am Standort Freiham als Vergleich zum Crosshole-Verfahren erprobt.

Im Labor:

• Dynamische Bodenprüfungen: Aus den Bohrungen werden Bodenproben entnommen und in speziellen Geräten gezielt in Schwingung versetzt. Gemessen werden Steifigkeit und Dämpfung – also wie stark eine Bodenschicht eine Welle weiterleitet oder abschwächt. Im Rahmen des Projekts wurden dafür erstmals für die typische Schichtabfolge der Münchner Schotterebene eigene Laborversuche aufgebaut.

Das Ergebnis: Ein detailliertes Modell der oberen Bodenschichten bis etwa 50 Meter Tiefe, das in alle weiteren Simulationen einfließt.

Quelle: GAB 2.0 Abschlussbericht, Kap. 5.4.2 „Berichte und Ergebnisse aus den Arbeitspaketen“ – AP 1.1 Baugrunduntersuchungen, Bodendynamische Eigenschaften (S. 89–92), inklusive Cross-hole-Messungen, Array-Verfahren am Standort Freiham und Laborversuche für die Münchner Schotterebene (S. 90–91, Abb. 68).

Was passiert mit den Erschütterungen auf dem Weg vom Untergrund zur Oberfläche?

Eine seismische Welle, die tief im Untergrund entsteht, erreicht die Oberfläche nicht unverändert. Sie durchläuft verschiedene Gesteins- und Bodenschichten und wird dabei gedämpft, umgelenkt oder – an weicheren Stellen – teilweise verstärkt.

Um vorhersagen zu können, was im Raum München an der Oberfläche ankommt, kombinieren die Forschenden reale Messdaten mit physikalisch fundierten Computersimulationen.

So arbeiten wir

• 3D-Wellenfeldsimulationen: Mit der Software SeisSol und der sogenannten diskontinuierlichen Galerkin-Methode wird die Ausbreitung seismischer Wellen vom Bruch bis zur Oberfläche in drei Dimensionen berechnet. So entstehen sogenannte Schütterkarten (PGV-Karten), die flächig zeigen, wie stark der Boden an welcher Stelle schwingt.
• Vereinfachtes 1D-Modell: Die Forschenden konnten zeigen, dass für die geologischen Verhältnisse im Raum München ein deutlich einfacheres Modell ausreicht, das die Wellen nur in vertikaler Richtung betrachtet. Dieses Ergebnis spart enorm Rechenzeit, ohne an Aussagekraft zu verlieren.
• Ground Motion Prediction Equations (GMPEs): Aus einer Kombination aus Messdaten (aus München und Insheim) und physikbasierten Simulationen werden statistische Vorhersagemodelle abgeleitet. Sie schätzen für einen gegebenen Abstand und eine gegebene Magnitude ab, wie stark der Boden schwingen wird. Im Projekt wurden GMPEs speziell für die kleinen, durch Geothermie ausgelösten Beben in Süddeutschland entwickelt und stehen öffentlich zur Verfügung.

Warum das für München wichtig ist: Der feste Untergrund der Münchner Schotterebene dämpft Wellen gut. Die Werte der Scherwellengeschwindigkeit in den oberen 30 Metern (Vs,30) sind regional ähnlich – das macht Vorhersagen belastbar.

Quelle: GAB 2.0 Abschlussbericht, Kap. 5.4.2 „Berichte und Ergebnisse aus den Arbeitspaketen“ – AP 1.2 3D Wellenfeld und Bruchdynamiksimulation inkl. Entwicklung der GMPEs für Süddeutschland (S. 93–94, Abb. 71) und AP 1.4 Erstellung und Validierung vereinfachter 3D BBI-Modelle, Validierung der 1D-Wellenausbreitung für den Raum München (S. 96–97, Abb. 73; Csuka et al. 2022 / 2024).

Kann ich als Anwohner:in Erschütterungen durch Geothermie überhaupt wahrnehmen?

Ja, in der Nähe eines Ereignisses können leichte Erschütterungen wahrnehmbar sein – meist ab etwa Magnitude 1,0. Die Bewertung dessen, was als spürbar, störend oder schädlich gilt, erfolgt in Deutschland nach klaren Normen: DIN 4150-2 für den Personenkomfort und DIN 4150-3 für die Gebrauchstauglichkeit von Gebäuden.

Diese Tabelle ordnet die gemessenen Werte in die Alltagserfahrung ein und macht deutlich, dass geothermiebedingte Erschütterungen in München bisher weit unter dem Bereich liegen, der als belastend gilt.

Quelle: GAB 2.0 Abschlussbericht, Kap. 5.4.2 „Berichte und Ergebnisse aus den Arbeitspaketen“ – Anwendung der DIN 4150-2 (Personenkomfort) und DIN 4150-3 (Gebrauchstauglichkeit) auf ein Wohngebäude im Großraum München mit Nachweisen bis Mw = 2,5 im Rahmen von AP 1.2 (S. 93), weitere Bezüge in AP 1.4 und AP 1.5 (S. 96 und 98). Datenbasis aus Messungen im Raum München und Insheim (S. 93 und 98).

Wann schwingt ein Gebäude mit und warum reagieren Häuser unterschiedlich?

Jedes Gebäude hat eigene, natürliche Schwingungen – sogenannte Eigenfrequenzen. Treffen die Schwingungen aus dem Untergrund genau eine solche Eigenfrequenz, kann sich das Gebäude „aufschaukeln“. Dieses Phänomen heißt Resonanz und ist der Hauptgrund, warum zwei benachbarte Häuser bei derselben Erschütterung ganz unterschiedlich reagieren können.

Zwei Schwingungsarten spielen eine Rolle:

• Vertikale Schwingungen (oben/unten): Werden vor allem durch die Biegung der einzelnen Geschossdecken bestimmt. Sie hängen stark von der Größe der Decken ab und liegen meist bei höheren Frequenzen (etwa 12,5 – 20 Hz).
• Horizontale Schwingungen (seitlich): Betreffen das gesamte Gebäude. Sie hängen vor allem davon ab, wie steif das Gebäude ist – also zum Beispiel, wie viele tragende Wände es hat. Sie liegen typischerweise im Bereich 5 – 10 Hz.

Zusätzlich spielt der Untergrund eine Rolle (Boden-Bauwerk-Interaktion, kurz BBI): Auf festem Boden wie dem Münchner Schotter hat der Untergrund nur geringen Einfluss auf das Schwingungsverhalten. Auf weicheren Böden kann er Bewegungen dagegen merklich verändern.

So arbeiten wir 

• Parametrische Gebäudetaxonomie: Statt ein einzelnes Modellhaus zu betrachten, wurden 87 verschiedene Gebäudemodelle systematisch variiert – in Deckengröße (von 2 × 2 m bis 8 × 8 m), Steifigkeit (Anzahl der Wände) und Dämpfung. So entsteht eine statistisch repräsentative „Stichprobe“ typischer Wohngebäude.
• Finite-Elemente-Methode (FEM): Jedes Gebäudemodell wird am Computer in viele kleine Elemente zerlegt und mit Methoden aus dem Ingenieurbau vollständig durchgerechnet.
• Impedanz- und Lumped-Parameter-Modelle: Für die Kopplung zwischen Boden und Fundament werden vereinfachte, aber physikalisch fundierte Modelle verwendet. So lässt sich effizient prüfen, welche Rolle der Untergrund im Vergleich zum Gebäude selbst spielt.
• Transferfunktionen: Für jedes Modell wird eine „Übertragungsfunktion“ berechnet, die beschreibt, wie eine eingehende Bodenschwingung in eine bestimmte Gebäudeschwingung umgesetzt wird. Einmal berechnet, lässt sich damit das Verhalten sehr schnell für viele verschiedene Erdbeben auswerten.

Für den Raum München wichtig: Weil der Untergrund hier sehr steif ist (Vs ≈ 400 m/s), beeinflusst er die Gebäudereaktion insgesamt nur wenig. Auf deutlich weicheren Böden (Vs ≈ 100 m/s) wäre das anders.

Quelle: GAB 2.0 Abschlussbericht, Kap. 5.4.2 „Berichte und Ergebnisse aus den Arbeitspaketen“ – AP 1.3 Gebäudetaxonomie für Vulnerabilitätsanalyse (S. 94–96, Abb. 72) mit parametrischer Variation von 87 FEM-LPM-Gebäudemodellen (Kumawat et al. 2024) sowie Boden-Bauwerk-Interaktion für den Münchner Baugrund bei Vs ≈ 400 m/s vs. Vs ≈ 100 m/s (S. 95; Kao et al. 2023).

Wie helfen moderne Technologien, Erschütterungen frühzeitig zu erkennen?

Bisherige Ampelsysteme in der Geothermie reagieren erst, nachdem Erschütterungen aufgetreten sind – also zu spät, um sie zu vermeiden. Das Teilprojekt Sozial arbeitet deshalb an einem vorausschauenden Ansatz, der künstliche Intelligenz, physikbasierte Simulationen und sogenannte digitale Zwillinge miteinander verbindet.

So arbeiten wir

• Digitale Zwillinge (Digital Twins): Die geothermische Anlage und der umgebende Untergrund werden als digitales Abbild nachgebildet. So lassen sich langsame Prozesse (z. B. Veränderungen von Druck und Temperatur über Wochen und Monate) mit schnellen Prozessen (Gesteinsbruch innerhalb von Sekunden) in einem einzigen Modell verbinden.
• Reduzierte Ordnungsmodelle (ROM): Statt jedes Mal eine volle 3D-Simulation zu starten, werden bereits gerechnete Ergebnisse geschickt zusammengefasst. Mit Methoden wie der Proper Orthogonal Decomposition lassen sich Schütterkarten in einem Bruchteil der Zeit vorhersagen – ein wichtiger Schritt in Richtung Echtzeit.
• Finite Element Networks (FEN): Eine neu entwickelte Methode, die klassische Ingenieur-Simulation (Finite Elemente) mit modernen neuronalen Netzen kombiniert. Sie lernt nicht „blind“ aus Daten, sondern nutzt das physikalische Vorwissen aus den zugrundeliegenden Differentialgleichungen. Ergebnis: schnellere, zuverlässigere Vorhersagen auch bei wenig Messdaten.
• KI-gestützte Ereigniserkennung: Programme wie PhaseNet und EarthQuakeTransformer (mithilfe der Softwarebibliothek SeisBench) werden auf die Bedingungen im Münchner Betreibernetz angepasst. Sie erkennen automatisch, wann und wo ein seismisches Ereignis stattfindet – und sind bereits in der Routineüberwachung im Großraum München im Einsatz.

Das Ziel: Ein System, das nicht nur reagiert, sondern vorausschaut. Betreiber von Geothermieanlagen können frühzeitig reagieren, zum Beispiel durch das Anpassen der Injektionsrate, bevor spürbare oder gar schädliche Erschütterungen überhaupt entstehen.

Quelle: GAB 2.0 Abschlussbericht, Kap. 5.4.2 „Berichte und Ergebnisse aus den Arbeitspaketen“ – Schnelle Schütterkarten mit reduzierten Ordnungsmodellen (ROM / POD) (S. 102–103, Abb. 80 und 81), KI-basierte Ereigniserkennung (PhaseNet, EarthQuakeTransformer, SeisBench) im Münchner Betreibernetz (S. 102), sowie AP 2.2 / 2.3 / 2.4 Maschinelles Lernen mit Finite Element Networks (FEN) und Unsicherheitsmodellierung (S. 103–107). Hinweise zum nicht erreichten Meilenstein AP2-M6 (Echtzeit-Frühwarnsystem) und zur Fortführung in ReMol / GAB 3.0 finden sich in Kap. 5.4.3 „Verwertungspotential“ (S. 113) und Kap. 5.4.4 „Zeitplan“ (S. 114–115).