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@@ -460,7 +460,7 @@ def safe_add_column_to_dataframe(df, column_name, values):
 # ── Biometrics (kalibriert gegen Strava) ─────────────────────────────────────
 _WEIGHT_KG  = 75.0
 _HEIGHT_CM  = 178.0
-_AGE_YEARS  = 35
+_AGE_YEARS  = 36
 _IS_MALE    = True
 _HR_REST    = 64.5   # Ruhepuls in bpm – kalibriert gegen Strava 550 kcal
 # ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
@@ -488,30 +488,45 @@ def calculate_calories_burned(df):
     # Kein fixer HR_REST — nutze den tatsächlichen Minimum-HR aus dem Lauf
     # als Annäherung an den Ruhepuls
     hr_max = 220 - _AGE_YEARS
+    hr_rest = _HR_REST  # 64.5 bpm
 
+    # Check, ob genug Herzfrequenz-Daten vorhanden sind
     use_hr = ('heart_rate' in df.columns and
               df['heart_rate'].notna().sum() > len(df) * 0.5)
 
     if not use_hr:
         return 0
 
+    # Datenvorbereitung
     hr = df['heart_rate'].ffill().fillna(df['heart_rate'].bfill()).values
     ts = df['time_diff_sec'].values
 
-    # Ruhepuls aus dem Lauf selbst schätzen: 5. Perzentile der HR-Werte
-    hr_rest = float(df['heart_rate'].quantile(0.05))
-    hr_rest = max(45.0, min(hr_rest, 80.0))   # Plausibilitätsgrenze
-
+    # 2. VO2max Schätzung basierend auf deinem echten Ruhepuls
+    # Die Formel 15 * (HR_max / HR_rest) ist ein Standard-Approximationswert
     vo2max = 15.0 * (hr_max / hr_rest)
 
-    dt   = np.diff(ts, prepend=ts[0])
-    mask = (dt > 0) & (dt <= 10)
+    # Zeitdifferenzen berechnen
+    dt = np.diff(ts, prepend=ts[0])
+    mask = (dt > 0) & (dt <= 10)  # Filtert Pausen oder Sprünge in der Aufzeichnung
+
+    # 3. Berechnung der Intensität (Karvonen-Prinzip)
+    # Anteil der Herzfrequenzreserve (HRR)
     frac = np.clip((hr - hr_rest) / (hr_max - hr_rest), 0, None)
-    met  = np.clip((frac * vo2max) / 3.5, 1.0, 18.0)
+
+    # Umrechnung in MET (Metabolic Equivalent of Task)
+    # Ein MET = 3.5 ml VO2/kg/min
+    met = np.clip((frac * vo2max) / 3.5, 1.0, 18.0)
+
+    # 4. Umrechnung in kcal pro Sekunde
+    # Formel: (MET * 3.5 * Gewicht_kg) / (200 * 60) -> 12000
     kcal_per_s = met * _WEIGHT_KG * 3.5 / 12000.0
+
+    # Summation über den gesamten Lauf
     cumulative = float(np.sum(kcal_per_s[mask] * dt[mask]))
 
-    print(f"DEBUG calories: rows={len(df)}, hr_valid={df['heart_rate'].notna().sum()}, duration={df['time_diff_sec'].iloc[-1]:.0f}s, hr_mean={df['heart_rate'].mean():.1f}")
+    print(f"DEBUG calories: HR_REST_USED={hr_rest}, VO2MAX_EST={vo2max:.1f}, "
+          f"DURATION={df['time_diff_sec'].iloc[-1]/60:.1f}min, TOTAL_KCAL={cumulative:.1f}")
+
     return int(round(cumulative))
 
 
@@ -2408,7 +2423,7 @@ app.layout = html.Div([
 
     # START !!!!!!!!!!!!!!!
     # Pixel-Map Überschrift
-    html.Hr(style={'borderColor': '#333', 'margin': '10px 20px'}),
+    html.Hr(style={'borderColor': '#111111', 'margin': '10px 20px'}),  #'#333'
     html.Div([
         html.H3("Pixel-Maps", style={
             'color': '#aaaaaa', 'margin': '10px 0 0 0', 'fontSize': '16px'
@@ -2416,7 +2431,7 @@ app.layout = html.Div([
         html.P(
             "Plot 1) Heatmap: Einzellauf oder alle Läufe der Region umschalten.\n"
             "Plot 2), 3) & 4) Elevation-, Pace- & HR-Map: des aktuell gewählten Laufs.",
-            style={'color': '#666', 'margin': '2px 0 8px 0', 'fontSize': '12px'}
+            style={'color': '#aaaaaa', 'margin': '2px 0 8px 0', 'fontSize': '12px'}
         ),
     ], style={'padding': '0 20px'}),
 
@@ -2488,7 +2503,7 @@ app.layout = html.Div([
     'backgroundColor': '#111111'
     }),
 
-    html.Hr(style={'borderColor': '#333', 'margin': '10px 20px'}),
+    html.Hr(style={'borderColor': '#111111', 'margin': '10px 20px'}),
     # ENDE !!!!!!!!!!!!!!!!
 
     dcc.Graph(id='fig-elevation'),