Stochastische Charakterisierung von diskreten Klüften in Festgestein durch hydraulische und Tracer-Tomographie

Description: Geklüftete Festgesteine haben eine große Bedeutung als Grundwasserleiter und für die petrothermale Geothermie. Eine Herausforderung ist es immer, die strukturellen Merkmale der Festgesteine und jene Kluftsysteme zu erkunden, die für Fließ- und Transportprozesse bedeutend sind. Je genauer die Charakterisierung erfolgt, umso verlässlicher können diese Prozesse mit numerischen Modellen simuliert werden. Zwar gibt es mit numerischen Modellen beeindruckende Möglichkeiten zur effizienten, realistischen, hochauflösenden und gekoppelten Simulation, allerdings lässt sich der Datenbedarf solcher Modelle durch die verfügbaren Erkundungsverfahren kaum decken. Besonders jene standortspezifischen Eigenschaften wie die Kluftgeometrien erfordern angepasste Erkundungsverfahren. Zudem werden nach erfolgreicher Erkundung auch effiziente Methoden benötigt, um die erhobenen Daten in das numerische Modell zu integrieren. Das vorliegende Projekt widmet sich der Anwendung von tomographischen Bohrlochtests mit Wasser (Druck) und Tracer (Salztracer, thermisch) zur Charakterisierung von jenen für Grundwasserfluss und Transport relevanten Klüften. Über die Kombination von Multi-Level-Tests mit mehreren Bohrlöchern wird die räumliche Rekonstruktion von Kluftgeometrien ermöglicht. Eine zentrale Innovation ist die Inversion der aufgezeichneten tomographischen Signale über ein flexibles Bayessches Verfahren, das iterativ Kluftorientierungen, -längen und Kluftdichte anpasst (Inversmodell). Es wird kombiniert mit einer effizienten numerischen Implementierung und Simulation des diskreten Kluftnetzwerks (Vorwärtsmodell). Aufbauend auf den vielversprechenden Ergebnissen aus Vorarbeiten wird das vorgestellte Diskrete-Kluftnetzwerk-Inversionsverfahren hier weiterentwickelt und zur robusten Schätzung von zwei- (2D) und dreidimensionalen (3D) Kluft-Wahrscheinlichkeiten verwendet. Dies wird sowohl über die Anwendung von synthetischen Datensätzen aus virtuellen Bohrlochtests erreicht, als auch mithilfe von Druck- und thermischen Tracerdaten aus in-situ-Experimenten in Kluftgesteinen.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Petrothermale Geothermie ? Tracer ? Hydrogeologie ? Grundwasserleiter ? Hydrochemie ? Innovation ? Limnologie ? Mathematisches Modell ? Siedlungswasserwirtschaft ? Simulation ? Simulationsmodell ? Festgestein ? Hydrologie ? Bohrlochmessung ? Integrierte Wasser-Ressourcen Bewirtschaftung ? Inversion ?

Region: Sachsen-Anhalt

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Deutsche Forschungsgemeinschaft (Geldgeber*in)
• Eidgenössische Technische Hochschule Zürich, Professur für Ingenieurgeologie (Mitwirkende)
• Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Angewandte Geologie, Abteilung Ingenieurgeologie (Mitwirkende)
• Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Institut für Geowissenschaften und Geographie (Betreiber*in)
• Technische Hochschule Aachen, Lehrstuhl für Ingenieurgeologie und Hydrogeologie (Mitwirkende)
• Technische Universität Berlin, Institut für Angewandte Geowissenschaften, Fachgebiet Hydrogeologie (Mitwirkende)
• Umweltbundesamt (Bereitsteller*in)

Time ranges: 2018-01-01 - 2025-06-30

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Stochastic characterization of discrete fractures in rock by hydraulic and tracer tomography
  Description: Fractured rocks host productive aquifers and they are the target for enhanced geothermal systems (EGS). A major challenge shared by these subjects is the appropriate characterization of structural features or fracture systems that are relevant for flow and transport processes. The more accurate the characterization, the more reliable the processes can be simulated by numerical models. Recent developments in numerical modelling techniques are impressive, with growing capabilities in computationally efficient, realistic, high-resolution and coupled simulation. Still, the associated data hunger of numerical models is barely fed by available field measurements. Especially features unique for each site, such as fracture geometries, require attuned site investigation techniques. And even if a site is well investigated, methods are needed for integrating measured data in a model. This project proposes the use of tomographic borehole tests with water and tracer injection to identify and characterize fractures relevant for flow and transport. By combining the insight from cross well multi-level tests in several boreholes, the reconstruction of fracture geometries is facilitated. A major novel element is the inversion of recorded tomographic signals by a versatile Bayesian approach that adjusts iteratively fracture orientations, lengths and fracture density (inverse model). This is combined with a flexible and fast numerical implementation and simulation of the discrete fracture network (forward model). Motivated by promising preliminary results, the proposed tomographic discrete fracture inversion approach is here further developed for robust estimation of fracture probabilities in two- (2D) and three-dimensional (3D) systems. It is elaborated and demonstrated utilizing synthetic data from virtual borehole tests, as well as by means of pressure and heat tracer data from in-situ experiments in fractured rock. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1083732

Resources

• Webseite zum Förderprojekt

  https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/401048478 (Webseite)

Status

Aktiv

Quality score

• Overall: 0.42
• Findability: 0.36

  • Title: 0.00
  • Description: 0.11
  • Identifier: false
  • Keywords: 0.81
  • Spatial: RegionOther (0.25)
  • Temporal: true
• Accessibility: 0.67

  • Landing page: Specific (1.00)
  • Direct access: false
  • Publicly accessible: true
• Interoperability: 0.00

  • Open file format: false
  • Media type: false
  • Machine-readable metadata: false
  • Machine-readable data: false
• Reusability: 0.67

  • License: ClearlySpecifiedAndFree (1.00)
  • Contact info: false
  • Publisher info: true

Accessed 1 times.