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

• Antragsteller: Professor Dr. Peter Bayer
• Fachliche Zuordnung: Hydrogeologie, Hydrologie, Limnologie, Siedlungswasserwirtschaft, Wasserchemie, Integrierte Wasserressourcen-Bewirtschaftung ; Paläontologie
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 401048478

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.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Schweiz
• Mitverantwortlich: Professor Dr. Philipp Blum
• Kooperationspartnerinnen / Kooperationspartner: Dr. Mohammadreza Jalali; Maria Klepikova, Ph.D.; Dr. Márk Somogyvári