Laufzeit: 2023-2026

Zuwendungsgeber: BMWK

Projektverantwortliche: Moritz Ziegler, Oliver Heidbach

Projektpartner: Andreas Henk, Karsten Reiter (TU Darmstadt); Florian Wellmann, Denise Degen (RWTH Aachen)

Für die Planung eines geologischen Tiefenlagers für hochradioaktive Abfälle ist die genaue Kenntnis des Spannungszustandes im Untergrund nötig. Aufgrund der oft unzureichenden Datenlage wird der Spannungszustand im Volumen mit 3D geomechanisch-numerischen Modellen simuliert. So kann zwar der vollständige Spannungstensor vorhergesagt werden, jedoch sind im Allgemeinen keine belastbaren Aussagen über die Vorhersagequalität des Modells möglich. Generell muss davon ausgegangen werden, dass die Ungewissheiten eines Modells groß sind. Insbesondere für Anwendungen mit so hohen Anforderungen an die Sicherheit wie die Endlagerung von hochradioaktiven Abfällen müssen die Ungewissheiten nicht nur bekannt sein, sondern sich auch in einem klar begrenzten Rahmen befinden.

Das Projekt SQuaRe widmet sich der Entwicklung neuer Methoden zur Quantifizierung und Reduzierung von Ungewissheiten in geomechanisch-numerischen Modellen. Dazu werden die Ungewissheiten im Modellergebnis auf der einen Seite als Ergebnis von Ungewissheiten in verschiedenen Eingangsparametern betrachtet: 1) Die Spannungsmagnitudendaten für die Modellkalibrierung, 2) die Materialeigenschaften in den lithologischen Einheiten und 3) die Untergrundgeometrie. Auf der anderen Seite werden Konzepte entwickelt um, zum Beispiel mit Hilfe von Ersatzmodellen, die kompletten Ungewissheiten umfassend zu quantifizieren. Gleichzeitig wird eine Reduzierung von Ungewissheiten durch die Betrachtung indirekter Daten und Beobachtungen des Spannungszustandes entwickelt.

Referenzen:

Degen, D., Veroy, K., Freymark, F., Scheck-Wenderoth, M., Poulet, T. & Wellmann, F. (2021) Global sensitivity analysis to optimize basin-scale conductive model calibration – A case study from the Upper Rhine Graben. Geothermics 95. https://doi.org/10.1016/j.geothermics.2021.102143

Degen, D., Veroy, K. & Wellmann, F. (2022) Uncertainty quantification for basin-scale geothermal conduction models. Scientific Reports 12, 4246. https://doi.org/10.1038/s41598-022-08017-2

Hergert, T., O. Heidbach, K. Reiter, S. Giger, and P. Marschall (2015) Stress field sensitivity analysis in a sedimentary sequence of the Alpine foreland, northern Switzerland, Solid Earth, 6, 533-552. http://doi.org/10.5194/se-6-533-2015

Reiter, K., and O. Heidbach (2014) 3-D geomechanical-numerical model of the contemporary crustal stress state in the Alberta Basin (Canada), Solid Earth 5(2), 1123–1149. http://doi.org/10.5194/se-5-1123-2014

Ziegler, M.O. (2022) Rock Properties and Modelled Stress State Uncertainties: A Study of Variability and Dependence. Rock Mechanics and Rock Engineering 55, 4549–4564. https://doi.org/10.1007/s00603-022-02879-8

Ziegler, M. O., and O. Heidbach (2023) Bayesian Quantification and Reduction of Uncertainties in 3D Geomechanical‐Numerical from the Upper Rhine Graben. Geothermics 95. https://doi.org/10.1016/j.geothermics.2021.102143