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Ein integrativer Ansatz für Konditionierung, robustes Design und Regelung im Untergrund

Das Projekt "Ein integrativer Ansatz für Konditionierung, robustes Design und Regelung im Untergrund" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Stuttgart, Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung durchgeführt. Für Fragestellungen bezüglich des Untergrundes ist es offensichtlich, dass die Unsicherheit von Vorhersagen beziffert und Risiken quantifiziert werden müssen. Weitergehende Herausforderungen, wie zum Beispiel Kalibrierung, Auslegung, Monitoring und Regelung müssen Unsicherheiten ebenso erfassen und ihnen gegenüber robust sein. Monte-Carlo Simulationen sind wegen ihrer Einfachheit und Vielseitigkeit für solche Fälle sehr populär. Sie bringen jedoch enormen Rechenaufwand mit sich, der bei Kopplung an weitergehende Herausforderungen absolut untragbar werden kann. Polynomiale Chaos-Expansionen sind wesentlich effizienter und erhalten daher zurzeit eine schnell ansteigende Aufmerksamkeit. Jedoch gibt es bislang nicht ausreichend viele Studien, die sie für Kalibrierungs-, Optimierungs- und Regelungsprobleme zugänglich gemacht hätten. Die beantragte Arbeit wird Polynomiale Chaos-Expansionen weiterentwickeln und vorantreiben, um einen integrativen, effizienten Ansatz für alle weitergehenden Herausforderungen zu schaffen. Eine integrative response surface wird das Systemverhalten unter allen möglichen Werten von unbekannten Materialparametern, Auslegungs- und Regelungsgrößen annähern, wodurch sich Rechenzeiten von Stochastik und Optimierung nicht mehr miteinander multiplizieren. Dank des drastischen Zugewinns an rechnerischer Effizienz wird dies endlich ermöglichen, weitergehende Herausforderungen trotz Unsicherheit für komplexe, großskalige und reale Probleme im Untergrund durchzuführen. Als Anwendungsbeispiel wird CO2-Injektion in den Untergrund dienen. Standortwahl, Auslegung und Regelung der Injektion sowie Monitoring des CO2-Aufstiegs zur Oberfläche wird auf probabilistischer Basis durchgeführt, um die involvierten Risiken besser beziffern, handhaben und minimieren zu können.

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