Unsere Gesellschaft nutzt den geologischen Untergrund sowohl als Quelle verschiedener natürlicher Ressourcen als auch zur Lagerung und Ablagerung verschiedener Arten menschlicher Abfälle wie beispielsweise radioaktiver Abfälle. Allerdings liegt oft kein vollständiges Bild des Untergrunds vor, da Bohrungen oder geophysikalische Untersuchungen nur einige Aspekte des Untergrunds aufzeigen. Daher sind ergänzende simulationsbasierte Modelle unverzichtbar, um das vollständige Bild thermo-fluid-mechanisch gekoppelter Prozesse wie Grundwasserfluss oder Temperaturverteilung im Untergrund zu rekonstruieren. Die Simulationen bieten einen Weg, mögliche zukünftige Verhaltensweisen des analysierten Systems vorherzusagen, wie beispielsweise die Verteilung potenziell kontaminierter Grundwasserströme in der Zukunft. Solche Simulationsmodelle müssen mit Beobachtungen und Messdaten kalibriert werden. Es ist jedoch nicht klar, welche Daten am besten für diese Kalibrierung geeignet sind. Darüber hinaus könnten die vollständig komplexen physikalischen Modelle erhebliche Rechenzeit erfordern, um die Vielzahl möglicher Ergebnisse zu bewerten.
Im Zusammenhang mit der Suche nach einem Endlager für radioaktiven Abfall möchten wir Antworten auf diese Frage finden, um optimale Datenerfassungs- und intelligente Überwachungsstrategien zu entwickeln. Am Ende des Projekts sollten neue Methoden und Ansätze verfügbar sein, die es ermöglichen, unterschiedliche Datenerfassungsstrategien systematisch im Hinblick auf ihren Mehrwert für spezifische Anforderungen zu bewerten, wie beispielsweise die Quantifizierung radioaktiver Kontamination in einem Bereich des Untergrunds aufgrund von verunreinigtem Wasser. Auf Grundlage dieser Ergebnisse sollen intelligente Überwachungsstrategien entwickelt werden. Letztere sind von herausragender Bedeutung, um die Sicherheit von Endlagern für radioaktiven Abfall zu gewährleisten.
Innerhalb dieses Projekts verfolgen wir drei Hauptziele:
-
Die Entwicklung und Bereitstellung von Benchmark-Szenarien für mögliche Wirtsgesteine eines Endlagers für radioaktiven Abfall: Tonstein, Salz und kristalline Gesteine. Parameterabschätzung, Optimierung der Datenerfassung und die Stabilität von Prognosen sollen systematisch anhand dieser Szenarien analysiert werden.
-
Die Implementierung einer Modellkaskade, die sowohl die thermo-fluid-dynamischen Prozesse im Untergrund als auch darauf folgende Modelle wie die räumliche Verteilung der akkumulierten Strahlenbelastung aufgrund von verunreinigtem Grundwasser umfasst. Die Automatisierung dieses Prozesses ermöglicht Simulationen für verschiedene Szenarien sowie die anschließende statistische Analyse und Auswertung, beispielsweise in Form von Strahlenzonenkarten.
-
Die Entwicklung einer modernen und robusten Parameterabschätzung und Datenassimilation auf Basis von Metamodellen und aktivem bayesianischem Lernen. Beginnend mit Methoden des optimalen experimentellen Designs werden optimale Datenerfassung und intelligente Überwachungsstrategien entwickelt.
