Multifrequenz-Reflektometrie zur Analyse des Feuchte– und Salzgehaltes in Mauerwerk

Ziel des Projektes ist eine Charakterisierung von historischem Mauerwerk über eine tiefenabhängige zeitaufgelöste Reflektometrie mittels elektromagnetischer Wellen unterschiedlicher Frequenzen. Die Messmethode der Reflektometrie stellt dabei sicher, dass nur ein einseitiger Zugang zum Mauerwerk erforderlich ist. Die Untersuchungen bauen darauf auf, dass sich oberhalb einer Frequenz von 100-200 MHz der Effekt von Salz und Feuchte auf den Real- und Imaginärteil der komplexen Dielektrizitätskonstante auftrennen und so messtechnisch separiert werden können. Ziel der geplanten Untersuchungen ist die Identifikation einer optimalen Multifrequenzkombination, mit der auch dicke Wände von historischem Mauerwerk bis in die Tiefe von mindestens 50 cm im Reflexionsmodus vermessen lassen und eine ortsabhängige Aussage zu Salz-,Feuchtegehalt und vorliegenden Salzarten erlauben. Es soll weiterhin untersucht werden, wie über die Anwendung von machine learning Algorithmen auch aus bisher nicht oder nur schlecht auswertbaren Signalen noch eine Messinformation extrahiert werden kann. Über eine Mehrfrequenzmessung soll außerdem erreicht werden, dass unabhängig von der Art des Mauerwerks auf den Feuchte- und Salzgehalt geschlossen werden kann. Vorgesehen ist ein Labortest an bauwerkstypischen Mauerwerksmodellen mit verschiedenen Feuchte- und Salzkonzentrationen, Feuchte- und Salzprofilen sowie unterschiedlichen Salzarten bei mehreren Frequenzen. Auf Grundlage der Messdaten werden Simulationsmodelle zur Beschreibung der Experimente entwickelt bzw. angepasst. Zur Analyse der Daten erfolgt eine Entwicklung von Auswertealgorithmen basierend auf Machine Learning Algorithmen. Nach einer Etablierung der Modelle im Laborversuch erfolgt ein finaler Test im Feld an realem Mauerwerk. Sowohl bei den Laborversuchen als auch bei den Feldtests werden die aus den Messdaten abgeleiteten Werte für Feuchte, Salzgehalt und Salzarten mit den über etablierte Methoden gewonnenen Referenzdaten verglichen.