Detection of geotechnically critical zones from borehole geophysical logs using Machine Learning

Verkehrsinfrastruktur im Pegnitztal (Nördliche Fränkische Alb, Bayern) durchquert verkastete Karbonate des Oberjura, in denen abrupte Festigkeitskontraste, Störungskorridore, Hohlräume und tongefüllte Klüfte lokale geotechnische Risiken verursachen. Diese Arbeit entwickelt und bewertet einen reproduzierbaren Arbeitsablauf, der auf routinemäßig erhobenen Bohrlochmessungen in Kombination mit Methoden des maschinellen Lernens basiert, um eine an diese Verhältnisse angepasste geotechnische Klassifikation zu erzielen. Der Workflow verwendet vier komplementäre Parameter: die dynamische Poissonzahl aus Full-Wave-Sonic Daten, das auf Gammastrahlungsmessungen basierende Tonvolumen Vsh nach der Larionov Formel für prätertiäre Gesteine, die Televiewer-basierte Rock Quality Designation (RQD) sowie die akustische Reflektivität aus ABF-Amplitudenmessungen. Diese erfassen jeweils Steifigkeit, Tonanteil, Klüftigkeit und Impedanzkontraste.
Ein Datensatz von 4083 tiefenindexierten Messpunkten aus BLM/Deutsche Bahn Bohrungen wird in sechs Klassen gelabelt. Die Studie vergleicht die unüberwachte Struktur (t-SNE; k-means/agglomerative Clusteranalyse) mit überwachten Modellen, die von linearen Basisverfahren bis zu Ensemblemethoden auf Entscheidungsbaumbasis reichen. Die unüberwachte Clusterbildung zeigt nur eine schwache Übereinstimmung mit den geotechnischen Klassen und unterstreicht damit die Notwendigkeit überwachter, nichtlinearer Entscheidungsgrenzen.
CatBoost wird als endgültiger Klassifikator ausgewählt und erreicht auf den Testdaten eine Genauigkeit von rund 0.85 und einen Macro-F1-Score von rund 0.81. Der resultierende Workflow stellt ein praxisnahes, datengestütztes Instrument zur Identifikation schwacher Zonen in verkasteten Karbonaten dar, erkennt jedoch zugleich Einschränkungen durch unausgewogene Klassenverteilung, überlappende Karbonatantworten, Fehlwertartefakte und Standortspezifik, die vor einer Übertragung auf andere Gebiete vermutlich eine Neukalibrierung erforderlich machen.