Der Umgang mit hochradioaktiven Abfällen ist eine der drängenden Fragen unserer modernen Gesellschaft. Weltweit wird die Endlagerung in tiefen geologischen Formationen, beispielsweise in Tonstein, als sicherste Option angesehen. Migration von Radionukliden in tonhaltigen Formationen wird durch Diffusion und Sorption bestimmt und ist abhängig von den geochemischen und mineralogischen Gegebenheiten. Zur Quantifizierung beider Prozesse mit gekoppelten Transportmodellen sind daher viele Parameter erforderlich, die alle mit Ungewissheiten verbunden sind. Der Fokus der Promotion liegt auf der Analyse und Bewertung der mit reaktiven Transportsimulationen verbundenen Ungewissheiten. Wir suchen daher eine Person mit Affinität zur Modellierung, Programmierung und Statistik, vorzugsweise mit starkem geowissenschaftlichen Hintergrund.

Ihr Aufgabengebiet:

• geochemische und gekoppelte reaktive Transportmodelle zur Quantifizierung der Diffusion und Sorption von Radionukliden in Tonsteinformationen als potenzielle Wirtsgesteine für die Endlagerung hochradioaktiver Abfälle
• Weiterentwicklung bestehender Prozessmodelle und Methoden zur statistischen Auswertung lokaler und globaler Sensitivitätsanalysen
• Abschätzung von Unsicherheiten und deren Fortpflanzung in geochemisch komplexen natürlichen Systemen
• Durchführung und Bewertung von Szenarienanalysen
• Präsentation der eigenen Forschungsergebnisse auf nationalen und internationalen Konferenzen und Publikation in Fachzeitschriften in englischer und deutscher Sprache
• wissenschaftlich-inhaltliche Unterstützung laufender Forschungsarbeiten im Rahmen des Aufgabengebiets
• Durchführung von Lehrveranstaltungen am Institut für Geowissenschaften im Rahmen der Promotionsordnung der Universität Potsdam

Ihr Qualifikationsprofil:

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (M.Sc.) mit naturwissenschaftlichem Schwerpunkt und Vertiefungsrichtung in z.B. Hydrogeologie, Hydrogeochemie, Geophysik
• Programmierkenntnisse sind erforderlich (z.B. R, Python, C/C++)
• fundierte Kenntnisse in Stofftransportmodellierung, Statistik, Data Science und/oder maschinellem Lernen sind von Vorteil
• ausgeprägte Affinität zur Anwendung numerischer Simulationsprogramme bei der Bearbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen
• Fähigkeit zur kooperativen Zusammenarbeit in interdisziplinären und international besetzten Arbeitsgruppen
• gute Deutschkenntnisse sind erforderlich in Sprache und Schrift, da sich das Aufgabengebiet mit einem Fokus auf die Endlagerung in Deutschland befasst
• Erfahrungen oder Kenntnisse am deutschen Standortauswahlverfahren für Endlagerung hochradioaktiver Abfälle sind wünschenswert