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PINN-Swell: Physikinformierte neuronale Netze zur Modellierung gekoppelter hydro-mechanisch-chemischer Quellprozesse in Ton-Sulfat-Gesteinen

Fachliche Zuordnung Geologie
Förderung Förderung seit 2024
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 533825365
 
Das Quellen von Ton-Sulfat-Gestein ist eine große Gefahr bei geotechnischen Projekten im Tunnelbau oder bei Geothermiebohrungen. Um geeignete Gegenmaßnahmen planen zu können, müssen die zugrundeliegenden hydro-mechanisch-chemischen (HMC) Prozesse beim Gesteinsquellen verstanden werden. Dazu können die Quellprozesse durch gekoppelte partielle Differentialgleichungen (PDEs) beschrieben werden. Ihre Lösung kann numerisch mit Hilfe eines Diskretisierungsschemas angenähert werden, z. B. mit der Finite-Elemente-Methode (FEM), dem bevorzugten numerischen Ansatz in der Festkörpermechanik. Die FEM leidet jedoch noch unter einigen Mängeln, z.B. hängt die Robustheit der Lösung stark von der Netzqualität, der Diskretisierungsmethode und der Ordnung der Polynome ab, die zur Approximation der unbekannten Felder verwendet werden. Physikinformierte neuronale Netze (PINN) sind eine netzfreie (maschenlose) Methode, mit der Lösungen für PDEs angenähert werden können. PINN ist eine neue und vielversprechende Methode zur Lösung von PDEs, die das gekoppelte Verhalten von Geomaterialien und anderen komplexen Systemen beschreibt. Sie bietet einen dateneffizienten und physikbasierten Ansatz zur Modellierung komplexer Phänomene und hat das Potenzial, unser Verständnis für das Verhalten von quellenden Gesteinen in der Geotechnik zu verbessern. Die geplanten Forschungsarbeiten haben drei Hauptziele: (1) Entwicklung eines einheitlichen, netzfreien und robusten PINN-Ansatzes zur Modellierung der gekoppelten HMC-Prozesse in quellenden Ton- und Sulfatgesteinen; (2) Verbesserung unserer Fähigkeit zur Modellierung komplexer gekoppelter Prozesse durch den PINN-Ansatz im Allgemeinen; (3) Verbesserung unseres derzeitigen Verständnisses der gekoppelten HMC-Prozesse bei der Quellung von Ton-Sulfat-Gesteinen. Die Untersuchungsstandorte Staufen und Freudensteintunnel liefern umfassende Datensätze mit hydraulischen, chemischen und mechanischen Daten zur Parametrisierung der Modelle, sowie Hebungsbeobachtungen an der Landoberfläche und der Tunnelsohle zur Überprüfung der PINN-Modelle.
DFG-Verfahren Sachbeihilfen
Internationaler Bezug USA
Kooperationspartner Professor Dr.-Ing. Ruben Juanes
 
 

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