@masterthesis{Seyberth2015,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Seyberth, Karl},
  title     = {Test einer neuen Methode zur Synthetisierung hydrathaltiger Sedimentproben und Charakterisierung des Hydrathabitus anhand seismischer Messungen},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-81247},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {II, 41},
  year      = {2015},
  abstract  = {Methanhydrate sind besonders in Verbindung mit den steigenden Weltmarktpreisen f{\"u}r {\"O}l und Gas in den vergangenen Jahren mehr und mehr in den Fokus der Energiewirtschaft geraten, was zu einer starken Zunahme der angewandten Forschungsprojekte auf diesem Gebiet f{\"u}hrte. Da Methanhydrat nur unter hohem Druck und niedrigen Temperaturen stabil ist, ist die Gewinnung nat{\"u}rlicher Proben f{\"u}r Laboruntersuchungen technisch sehr aufwendig und vor allem teuer. Zur Charakterisierung der Eigenschaften hydratf{\"u}hrender Reservoire ist man h{\"a}ufig auf die Herstellung synthetischer Proben angewiesen. Die Eigenschaften der synthetisierten Proben sind dabei abh{\"a}ngig von der Herstellungsmethode und man ist noch immer auf der Suche nach Verfahren, mit denen sich m{\"o}glichst „naturnahe" Proben mit vertretbarem Aufwand erzeugen lassen. In der vorliegenden Arbeit wurde eine neue, relativ schnell durchf{\"u}hrbare Methode getestet, die im Porenraum von Sedimenten schwimmende bzw. gef{\"u}gest{\"u}tzende Hydrate bildet, wie sie in der Natur vorkommen. Gleichzeitig erzeugt sie eine gleichm{\"a}ßige Verteilung des Hydrats {\"u}ber die Probe und bietet gute Kontrolle {\"u}ber den Hydratgehalt. Sie funktioniert wie folgt: Eine mit einer KCl-L{\"o}sung ges{\"a}ttigte Sedimentprobe wird zu einem bestimmten Teil ausgefroren und das {\"u}brige Wasser mit Methan verdr{\"a}ngt. Durch Anlegen eines Methandrucks im Stabilit{\"a}tsbereich wird das Eis zu Methanhydrat umgesetzt. Im Anschluss wird die Probe erneut mit einer KCl-L{\"o}sung ges{\"a}ttigt. Anhand seismischer Messungen konnte best{\"a}tigt werden, dass Hydrat mit dem gew{\"u}nschten Hydrathabitus erzeugt wurde. Des Weiteren wurde gezeigt, dass die eishaltigen Proben aufgrund {\"a}hnlicher physikalischer Eigenschaften bereits vor der Umsetzung des Eises zu Methanhydrat als N{\"a}herung f{\"u}r Proben mit Porenraumhydrat verwendet werden k{\"o}nnen.},
  language  = {de}
}
@masterthesis{Lehmann2017,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Lehmann, Lukas},
  title     = {Performance Test von Phasenpickern},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-401993},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {I, 40, XXXIX},
  year      = {2017},
  abstract  = {Die genauen Einsatzzeiten seismischer P-Phasen von Erdbeben werden in SeisComP3 und anderen Auswerteprogrammen standardm{\"a}ßig und in Echtzeit automatisch bestimmt. S-Phasen stellen dagegen eine weit gr{\"o}ßere Herausforderung dar. Nur mit genauen Picks der P- bzw. S-Phasen k{\"o}nnen die Erdbebenlokationen korrekt und stabil bestimmt werden. Darum besteht erhebliches Interesse, diese mit hoher Genauigkeit zu bestimmen. Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit war es, vier verschiedene, bereits vorhandene S-Phasenpicker auf ausgew{\"a}hlte Parameter optimal zu konfigurieren, auf Testdaten anzuwenden und deren Leistungsf{\"a}higkeit objektiv zu bewerten. Dazu wurden ein S-Picker (S-L2) aus dem OpenSource SeisComp3-Programmpaket, zwei S-Picker (S-AIC, S-AIC-V) als kommerzielles Modul der Firma gempa GmbH f{\"u}r SeisComP3 und ein S-Picker (Frequenzband) aus dem OpenSource PhasePaPy-Paket ausgew{\"a}hlt. Die Bewertung erfolgte durch Vergleich automatischer Picks mit manuell bestimmten Einsatzzeiten. Alle vier Picker wurden separat konfiguriert und auf drei verschiedene Datens{\"a}tze von Erdbeben in N-Chile und im Vogtland, Deutschland, angewandt. Dazu wurden regional bzw. lokal typische Erdbeben zuf{\"a}llig ausgew{\"a}hlt und die P- und S-Phasen manuell bestimmt. Mit den zu testenden S-Pickeralgorithmen wurden dieselben Daten durchsucht und die Picks automatisch bestimmt. Die Konfigurationen der Picker wurden gleichzeitig automatisch und objektiv durch iterative Anpassung optimiert. Ein neu erstelltes Bewertungssystem vergleicht die manuellen und die automatisch gefundenen S-Picks anhand von definierten Qualit{\"a}tsfaktoren. Die Qualit{\"a}tsfaktoren sind: der Mittelwert und die Standardabweichung der zeitlichen Differenzen zwischen den S-Picks, die Anzahl an {\"u}bereinstimmenden S-Picks, die Prozentangaben {\"u}ber m{\"o}gliche S-Picks und die ben{\"o}tigt Rechenzeit. Die objektive Bewertung erfolgte anhand eines Scores. Der Scorewert ergibt sich aus der gewichteten Summe folgender normierter Qualit{\"a}tsfaktoren: Standardabweichung (20\%), Mittelwert (20\%) und Prozentangabe {\"u}ber m{\"o}gliche S-Picks (60\%). Konfigurationen mit hohem Score werden bevorzugt. Die bevorzugten Konfigurationen der verschiedenen Picker wurden miteinander verglichen, um den am besten geeigneten S-Pickeralgorithmus zu bestimmen. Allgemein zeigt sich, dass der S-AIC Picker f{\"u}r jeden der drei Datens{\"a}tze die h{\"o}chsten Scores und damit die besten Ergebnisse liefert. Dabei wurde f{\"u}r jeden Datensatz ein andere Konfiguration der Parameter des S-AIC Pickers als die am besten geeignete bezeichnet. Daher ist f{\"u}r jede Erdbebenregion eine andere Konfigurationen erforderlich, um optimale Ergebnisse mit diesem S-Picker zu bekommen.},
  language  = {de}
}