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Verwendung von Kanalnetzcharakteristiken zur Ableitung von optimierten punkt-basierten Monitoringsystemen - INCIDENT

Fachliche Zuordnung Hydrogeologie, Hydrologie, Limnologie, Siedlungswasserwirtschaft, Wasserchemie, Integrierte Wasserressourcen-Bewirtschaftung
Förderung Förderung von 2018 bis 2023
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 402833446
 
Erstellungsjahr 2024

Zusammenfassung der Projektergebnisse

INCIDENT bestand aus fünf Arbeitspaketen, die darauf abzielten, verschiedene numerische Codes zur Simulation des Grundwasserflusses zu bewerten und potenzielle Verunreinigungen zu identifizieren. Das erste Arbeitspaket bewertete Codes zur Generierung künstlicher Netzwerke und kam zu dem Schluss, dass CSG (Case Study Generator) die einzige praktikable Option war, aber die manuelle Auswahl geeigneter Szenarien erforderte. Im zweiten Arbeitspaket wurden Simulationen durchgeführt, um den Perkolationsfluss in der ungesättigten Zone zu untersuchen, wobei HYDRUS und ParSWMS für die Simulationen verwendet wurden. Die Arbeitspakete 3 und 4 zielten darauf ab, die Auswirkung von Unklarheiten bei inversen Detektionsansätzen mit verschiedenen Modellcodes und Simulationen in verschiedenen Maßstäben zu untersuchen. Die Verwundbarkeitshotspot-Kartierung eines Kanalsystems in Dresden erwies sich als effiziente Methode zur Vorhersage potenzieller Leckage-Stellen. Schließlich wurde im fünften Arbeitspaket ein Experimentalaufbau konstruiert, um Parameter zu kontrollieren, die GTCAs (groundwater table contaminant areas) und HLSs (Horizontal Line Sources) beeinflussen. Es wurde festgestellt, dass die Leckageerkennung und -lokalisation zuverlässiger werden, wenn die Sonden näher an den Kontaminationsquellen und in der ungesättigten Zone positioniert sind. Insgesamt bietet diese Studie wertvolle Einblicke in numerische Codes zur Simulation des Grundwasserflusses und zeigt potenzielle Ansätze zur Identifizierung und Minderung von Verunreinigungen in Grundwassersystemen auf.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

 
 

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