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Fabian Limberger

• This thesis presents the experimental and numerical analysis of seismic waves that are produced by wind farms. With the aim to develop renewable energies rapidly, the number of wind turbines has been increased in recent years. Ground motions induced by their operation can be observed by seismometers several kilometers away. Hence, the seismic noise level can be significantly increased at the seismic station. Therefore, this study combines long-term experiments and numerical simulations to improve the understanding of the seismic wavefields emitted by complete wind farms and to advance the prediction of signal amplitudes. Firstly, wind-turbine induced signals that are measured at a small wind farm close to Würzburg (Germany) are correlated with the operational data of the turbines. The frequency-dependent decay of signal amplitudes with distance from the wind farm is modeled using an analytical method including the complex effects of interferences of the wavefields produced by the multiple wind turbines. Specific interference patterns significantly affect the wave propagation and therefore the signal amplitude in the far field of a wind farm. Since measurements inside the wind turbines show that the assumption of in-phase vibrating wind turbines is inappropriate, an approach to calculate representative seismic radiation patterns from multiple wind turbines, which allows the prediction of amplitudes in the far field of a complete wind farm, is proposed. In a second study, signals with a frequency of 1.15 Hz, produced by the Weilrod wind farm (north of Frankfurt, Germany) are observed at the seismological observatory TNS (Taunus), which is located at a distance of 11 km from the wind farm. The propagation of the wavefield emitted by the wind farm is numerically modeled in 3D, using the spectral element method. It is shown that topographic effects can cause local signal amplitude reductions, but also signal amplification along the travel path of the seismic wave. The comparison of simulations with and without topography reveals that the reduction and amplification are spatially linked to the shape of the topography, which could be an explanation for the relatively high signal amplitude observed at TNS. Finally, the reduction of the impact of wind turbines on seismic measurements using borehole installations is studied using 2D numerical models. Possible effects of the seismic velocity, attenuation, and layering of the subsurface are demonstrated. Results show that a borehole can be very effective in reducing the observed high-frequency signals emitted by wind turbines. However, a borehole might not be beneficial if signals with frequencies of about 1 Hz (or lower) are of interest, due significant wavelength-dependent effects. The estimations of depth-dependent amplitudes with a layered subsurface are validated with existing data from wind-turbine-induced signals measured at the top and bottom of two boreholes. The experimental analysis of measurements conducted at wind farms and the advances of modeling such signals improve the understanding of the propagation of wind-farm induced seismic wave fields. Furthermore, the methods developed in this work have a high potential of universal application to the prediction of signal amplitudes at seismometers close to wind farms with arbitrary layout and geographic location.
• Das Innere der Erde wird anhand von seismischen Wellen, die den Erdglobus nach einem Erdbeben durchlaufen, erforscht. Seismische Wellen sind elastische Wellen und transportieren Informationen des Untergrunds an die Erdoberfläche und ermöglichen damit Aussagen zum Aufbau, zur Struktur und Beschaffenheit der Erde auf lokaler und globaler Skala. Mit hochempfindlichen Seismometern lassen sich schon sehr kleine Bodenbewegungen und Deformationsprozesse an der Erdoberfläche nachweisen. Neben Erdbeben oder vulkanischen Prozessen werden Seismometer auch zur globalen Überwachung von Nuklearwaffentests oder zur Erfassung lokaler mikroseismischer Ereignisse, beispielsweise bei geothermischen Kraftwerken oder Aktivitäten in Steinbrüchen, eingesetzt. Aufgrund von wachsenden Bevölkerungszahlen, der Vergrößerung der Städte und der raschen Entwicklung von Verkehrssystemen, Industrie und Technologien zur Energieerzeugung, zeichnen Seismometer nicht nur natürliche Signale, wie z.B. von Erdbeben auf, sondern registrieren auch Schwingungen, die durch die genannten Infrastrukturen verursacht werden - das sogenannte anthropogene seismische Rauschen. Mit dem Ziel, erneuerbare Energien schnell auszubauen, um unabhängig von fossilen Brennstoffen zu werden, nahm die Anzahl der Windenergieanlagen in den letzten Jahrzehnten drastisch zu und wird in Zukunft noch weiter ansteigen. Diese Anlagen werden häufig in abgelegenen windhöffigen Gebieten errichtet, um die Auswirkungen auf die Umwelt zu minimieren und gleichzeitig die Windenergie optimal zu nutzen. Standorte mit ähnlichen Bedingungen werden auch von den Betreibern seismologischer Stationen bevorzugt, da hier das anthropogene seismische Rauschen vermindert auftritt. Windenergieanlagen werden durch den Wind und die darauffolgende Rotation des Rotors in Vibrationen versetzt, welche über das Fundament der Anlage in das Erdreich eingekoppelt werden. Auf diese Weise entstehen Bodenbewegungen, die sich in Form von seismischen Wellen ausbreiten. Viele Studien belegen bereits, dass der Betrieb von Windenergieanlagen Bodenbewegungen erzeugt, die mit Seismometern in mehreren Kilometern Entfernung gemessen werden können. Dies kann zur Folge haben, dass sich das Rauschniveau an seismischen Stationen erhöht und die Funktionalität und Datenqualität eingeschränkt wird. Betreiber von seismologischen Observatorien und Netzwerken (z.B. Saccorotti at al., 2011; Stammler & Cerana, 2016) belegen einen Anstieg der Rauschamplituden bei bestimmten Frequenzen zwischen 0.5 und 20 Hz, wobei diese Signale dem Betrieb umliegender Windenergieanlagen zuzuordnen sind. Der Amplitudenabfall der von Windenergieanlagen induzierten Signale mit der Entfernung wurde an vielen verschiedenen Standorten messtechnisch erfasst (Westwood & Styles, 2007; Neuffer & Kremers, 2017; Zieger & Ritter, 2018; Limberger et al., 2022; Gaßner et al., 2022), um den Störeinfluss von Windenergieanlagen in Abhängigkeit des Abstandes zu einer seismischen Station genau zu untersuchen. Auf dieser Grundlage wurden Ansätze zur Abschätzung der Amplitude entsprechender Signale im Fernfeld entwickelt, um sogenannte Schutzradien um eine seismische Station besser definieren zu können (z.B. Lerbs et al., 2021). Zur Beschreibung der Amplitudenabnahme mit der Entfernung verwendete Saccorotti et al. (2011) einen analytischen Ansatz unter Berücksichtigung von Dämpfungsparametern des Untergrundes. Der Effekt von mehreren Windenergieanlagen eines Windparks wurde jedoch nicht genauer betrachtet. Gortsas et al. (2017) und Zieger at al. (2020) modellierten numerisch die Schwingungen einer einzelnen Windenergieanlage, um den Frequenzgehalt der Schwingungen und die Amplituden der entsprechenden Bodenbewegungen in der direkten Umgebung zu spezifizieren. Ihre Arbeit konzentriert sich dabei mitunter auf die Schwingungseigenschaften der Anlage und auf die Kopplung des Fundaments mit dem Erdreich. Darüber hinaus wurden die von einer einzelnen Windenergieanlage erzeugten seismischen Wellen von Abreu et al. (2022) mit numerischen Modellen untersucht. Sie führten Simulationen durch, um eine mögliche Verringerung der Störsignale durch strukturelle Maßnahmen (z. B. gefüllte Hohlräume oder topographische Effekte) nahe einer Windenergieanlage zu untersuchen. Auf der Basis von neuronalen Netzen entwickelte Heuel & Friederich (2022) eine Methode zur Filterung der Störsignale in seismischen Zeitreihen. Es ist allgemein bekannt, dass sich Seismometer in Bohrlöchern im Vergleich zu Stationen an der Oberfläche durch geringere Rauschpegel auszeichnen (Withers et al., 1996; Boese et al., 2015), was die Detektierbarkeit seismischer Ereignisse auch in städtischen Gebieten verbessern kann (Malin et al., 2018). Die positiven Auswirkungen von Bohrlochinstallationen zur Reduzierung der Signale von Windenergieanlagen wurden von Zieger und Ritter (2018) experimentell dargelegt...