Umfassende Sicherheitsbewertung für Rückfüllsteuerungssysteme basierend auf einem modifizierten Mengen-Element-Erweiterungsmodell der Set-Pair-Theorie

Warum sichereres Rückfüllen in tiefen Bergwerken wichtig ist

Da Kohle- und Metalllagerstätten in der Nähe der Oberfläche erschöpft sind, verlagert sich der Bergbau immer tiefer unter Tage, wo die Gesteinsdrücke höher und das Risiko von Einstürzen oder Umweltschäden größer werden. Eines der wichtigsten Mittel zur Erhöhung der Sicherheit im Tiefbau ist das Rückfüllen: das Pumpen von Abraum und Zement in ausgehobene Hohlräume zur Ertüchtigung des Gebirges. Moderne Rückfüllsysteme sind jedoch zunehmend komplex, ausgestattet mit Sensoren, Pumpen, Rohrleitungen und Software. Diese Studie behandelt eine einfache, aber zentrale Frage: Wie lässt sich feststellen, ob ein Rückfüllsteuerungssystem in einem Bergwerk tatsächlich sicher, intelligent und zuverlässig ist?

Vom einfachen Füllen zur intelligenten Steuerung

Moderne Rückfüllsysteme leisten weit mehr, als nur Schlämme durch Rohre zu fördern. Sie überwachen kontinuierlich, wie das Füllmaterial gemischt wird, wie es durch lange unterirdische Rohrleitungen fließt und welche Festigkeit es erreicht, wenn es in den aufgefüllten Hohlräumen aushärtet. Mithilfe von Netzwerken, Cloud-Computing und Big-Data-Werkzeugen können die Systeme Pumpgeschwindigkeiten, Mischungsverhältnisse und Spülvorgänge in Echtzeit anpassen und frühzeitig warnen, wenn etwas schiefzulaufen droht. Gut umgesetzt verbessert das die Sicherheit, reduziert Materialverschwendung und spart Arbeitskraft. Dennoch sind diese Systeme noch relativ neu, und es gab bislang keinen klaren, wissenschaftlich fundierten Weg, um zu beurteilen, wie fortschrittlich oder vertrauenswürdig eine einzelne Anlage tatsächlich ist.

Einen komplexen Apparat in klare Teile zerlegen

Die Autoren schlagen eine strukturierte Methode vor, um Rückfüllsteuerungssysteme als Ganzes zu bewerten. Sie teilen das System in vier Hauptbereiche auf: die Zubereitung des Schlamms an der Oberfläche, die Förderung und Überwachung entlang der Rohrleitung, die Überwachung der Festigkeit und Stabilität des ausgehärteten Füllmaterials sowie das visuelle und digitale Management des Gesamtsystems. Innerhalb dieser vier Bereiche definieren sie 16 konkrete Indikatoren, etwa wie intelligent die Sandversorgung ist, wie zuverlässig der Schlamm gemischt wird, wie gut der Leitungsdruck überwacht wird, ob bei Störungen Früherkennungen erfolgen und wie effektiv die Festigkeit des ausgehärteten Materials über die Zeit nachverfolgt wird. Systeme werden dann in fünf Stufen bewertet, von Basis (Stufe I) bis hochentwickelt (Stufe V), wobei höhere Stufen mehr Automatisierung, Robustheit und Integration widerspiegeln.

Kombination von Expertenurteil und harten Daten

Um dieses Rahmenwerk in ein praktisch anwendbares Bewertungsinstrument zu überführen, verbinden die Forschenden Expertenurteile mit mathematischen Methoden für Unsicherheit. Fachleute aus Bergbau und Ingenieurwesen bewerten jeden Indikator, geben aber statt einer einzigen Zahl einen Bereich an, der ihre Unsicherheit widerspiegelt. Eine Methode, die als Blindzahl-Theorie bezeichnet wird, wandelt diese Bereiche und die Glaubwürdigkeit der Expert:innen in einen einzelnen, objektiveren Wert für jeden Indikator um. Die Bedeutung beziehungsweise das "Gewicht" jedes Indikators wird dann auf zwei Wegen berechnet: subjektiv, um die Expertenansicht über die Bedeutung abzubilden, und objektiv, indem ermittelt wird, wie viel Information jeder Indikator tatsächlich in den realen Daten liefert. Eine auf Lagrange basierende Formel führt diese in kombinierte Gewichte zusammen, die weder rein meinungsbasiert noch rein statistisch sind.

Ähnlichkeit, Unterschied und Risiko messen

Sobald jeder Indikator einen Wert und ein Gewicht hat, wenden die Autoren ein mathematisches Schema an, das als Set-Pair-Mengen-Element-Erweiterungsmodell bekannt ist. Im Kern vergleicht diese Methode den gemessenen Zustand eines Systems mit den Standards für jede Stufe und behandelt sie als ein "Paar", das teilweise identisch, teilweise verschieden und teilweise gegensätzlich sein kann. Für jeden Indikator und jede mögliche Stufe berechnet das Modell einen Zugehörigkeitsgrad, der zeigt, wie stark das System dieser Stufe entspricht. Diese Grade werden dann über alle Indikatoren hinweg mit den kombinierten Gewichten zu einem Gesamtzugehörigkeitswert für jede Stufe zusammengeführt. Die Stufe mit dem höchsten Zugehörigkeitswert wird als Systembewertung herangezogen, und ein zusätzlich berechneter Wert zeigt an, ob sich das System innerhalb der Skala tendenziell zu einer besseren oder schlechteren Stufe hin entwickelt.

Praxisprüfung in realen Bergwerken

Um die Praxistauglichkeit ihres Bewertungsmodells zu überprüfen, wenden die Forschenden es in drei aktiven Bergwerken an, die jeweils über ein modernes Rückfüllsteuerungssystem verfügen. Ein Gremium aus fünf Expert:innen bewertet die 16 Indikatoren an jedem Standort; die Daten durchlaufen dann die Schritte Blindzahl, Gewichtung und Set-Pair–Erweiterung. Alle drei Bergwerke werden auf Stufe IV eingestuft, was auf ein hohes Maß an Intelligenz und Sicherheit hinweist, jedoch nicht das bestmögliche Niveau erreicht. Die detaillierten Indikatorwerte machen deutlich, wo sich jedes Bergwerk verbessern könnte — zum Beispiel stabilere Regelung des Flüssigkeitsstands in Mischtrommeln in einem Fall, bessere Auslegung des Ascheverteilungssystems in einem anderen sowie robustere Leitungsüberwachung und Notfallreaktion in einem dritten. Zur Validierung vergleichen die Autor:innen ihre Ergebnisse mit zwei anderen Bewertungsansätzen, einem Cloud-Modell und einem Attributerkennungsmodell; alle drei Methoden stimmen miteinander und mit den Erfahrungen vor Ort überein.

Was die Ergebnisse für sichereren Bergbau bedeuten

Alltagsnah ausgedrückt bietet diese Arbeit Betreibern eine Art Sicherheits-"Gesundheitscheck" für ihre Rückfüllsteuerungssysteme. Anstatt sich auf Bauchgefühl oder isolierte Leistungskennzahlen zu verlassen, fasst das neue Modell viele Aspekte von Auslegung, Sensorik, Automatisierung und Datenmanagement zu einem einzigen, abgestuften Bild zusammen und zeigt zugleich, welche Teilsysteme ein Bergwerk daran hindern, Spitzenleistung zu erreichen. Dass die Methode mit anderen Modellen und realen Beobachtungen übereinstimmt, deutet darauf hin, dass sie als verlässliche Entscheidungsunterstützung für Systemaufrüstungen, die Vermeidung von Rohrverstopfungen und die Stärkung der Untertagestützung dienen kann. Da die Rückfülltechnik immer komplexer und unverzichtbarer für den Tiefbergbau wird, werden solche transparenten und ausgewogenen Bewertungsinstrumente wichtig sein, um sicherere, effizientere und umweltverträglichere Betriebe zu steuern.

Zitation: Yin, Y., Yang, S., Yang, Y. et al. Comprehensive safety evaluation for back-filling control system based on modified set pair matter-element extension model. Sci Rep 16, 9056 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39557-6

Schlüsselwörter: intelligentes Rückfüllen, Bergwerksicherheit, Überwachung von Schlammleitungen, Risikobewertungsmodelle, Automatisierung im Untertagebau