Gekoppelte Datenkompression und Modellreduktion für konditionelle stochastische Modellierung von Strömungs- und Transportprozessen im Untergrund

Pump- und Tracerversuche sind wertvolle experimentelle Vorgehensweisen, welche die Unsicherheiten von Modellvorhersagen in heterogenen und unsicheren geologischen Medien reduzieren können. Leider jedoch produzieren sie gemessene Zeitreihen mit nur geringem Informationsgehalt pro einzelnem Datenpunkt.

In Teil (I) dieses Projektes werden Zeitreihen zu einer geringen Anzahl aussagekräftiger Charakteristiken komprimiert, wobei der Informationsverlust bei der Kompression minimal gehalten wird. Die Kompression geht einher mit einer darauf abgestimmten Modellreduktion von transienten auf stationäre Gleichungen zur direkten Auswertung der Charakteristiken. Dies reduziert die Rechenzeit für stochastische Modellierung und Datenassimilation in erheblichem Ausmaß.

In Teil (II) dieses Projektes werden die Techniken, die in Teil (I) entwickelt und getestet wurden, in einem innovativen multi-Skalen Ansatz zur Modellierung von geklüftet-porösen Medien angewandt. Die Methode beruht auf einer Gitterstruktur die das Strömungsfeld nachbildet, sowie ein kinetisches Massentransfermodell (MRMT) um die annomalen Transportphänomene in geklüftet-porösen Medien abzubilden. Durch den Einsatz von zeitlichen Charakteristiken ist es möglich, die sub-skaligen Transportphänomene einzufangen und den Skalenübergang schnell und einfach zu gestalten. Dies erlaubt die Anwendung für größere und komplexere Problemstellungen.