DFG project G:(GEPRIS)238370553

Ensemble Kalman Filter zur Parameterschätzung in geklüfteten und fluviatilen geothermischen Reservoiren

CoordinatorProfessor Dr. Christoph Clauser ; Professor Dr. Harrie-Jan Hendricks-Franssen
Grant period2013 - 2019
Funding bodyDeutsche Forschungsgemeinschaft
 DFG
IdentifierG:(GEPRIS)238370553

Note: Die hydro-thermalen Transporteigenschaften des Untergrundes sind für viele Grundwasseruntersuchungen, jedoch insbesondere für die Erfassung geothermischer Reservoire entscheidend. Gegenstand dieses Forschungsvorhabens ist die Schätzung dieser Eigenschaften aus Beobachtungszeitreihen mit dem Ensemble Kalman Filter (EnKF). Das physikalische Transportmodell wird dabei durch den eigens entwickelten Simulator SHEMAT-Suite bereitgestellt. Der EnKF in seiner ursprünglichen Form beruht, wie die meisten Inversionsverfahren auf einer gaußschen Verteilung der zu schätzenden Parameter. Die für die Fluidströmung entscheidende Permeabilität ist aber oft bi-modal verteilt, z. B. bedingt durch einen porositätsinduzierten und einen (natürlich vorhandenen oder technisch erzeugten) Kluft-induzierten Anteil oder durch fluviale Ablagerungen in sedimentären Reservoiren. Ähnliche bi-modale Verteilungen bestehen z. B. auch für die Wärmeleitfähigkeit in lithologisch heterogenen Reservoiren. Der Vorteil des EnKF besteht auch darin, dass zu der Schätzung auch ein Maß für deren Fehler (Varianz) berechnet wird, wobei jedoch insbesondere bei kleinen Ensembles eine Tendenz zur Unterschätzung der Varianz besteht. Zur Verbesserung des EnKF Verfahrens für hydrodynamische Parameterschätzung sollen deswegen in dem vorliegenden Projekt verschiedene neue Methoden implementiert und in ihrem Zusammenwirken untersucht werden: (1) ein Verfahren (Normal Score EnKF) zur Transformation zwischen gaußschen und bi-modalen Verteilungen, (2) Methoden zur Lokalisierung, d. h. zur Wichtung der Filterfunktion in Abhängigkeit von der Entfernung zu den Messpunkten und (3) eine Methode zur Konditionierung der Kovarianzmatrix (covariance inflation) zur Reduktion der Unterschätzung der Varianz im EnKF. Hierzu werden bestehende Verfahren auf die Parameterschätzung erweitert, bzw. insbesondere für die Lokalisierung völlig neu entwickelt werden. Nach der numerischen Implementation sollen diese Methoden (1) an synthetischen Modellen für ein kristallines EGS Reservoir und ein durch fluviale Ablagerungen geprägtes Sedimentreservoir und (2) für das geothermische Reservoir Soultz-sous-Forêts an Zeitreihen von chemischen Markierungsversuchen getestet werden.
   

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Investigating the pilot point ensemble Kalman filter for geostatistical inversion and data assimilation
Advances in water resources 155, 104010 - () [10.1016/j.advwatres.2021.104010] OpenAccess  Download fulltext Files  Download fulltextFulltext by OpenAccess repository BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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 Record created 2021-09-20, last modified 2024-09-25



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