Computergestützter Ansatz zur Kalibrierung und Validierung mathematischer Modelle für Strömungen im Untergrund - COMPU-FLOW
Coordinator
Professor Dr. Harrie-Jan Hendricks-Franssen ; Professor Dr.-Ing. Wolfgang Nowak
Grant period
2017 - 2022
Funding body
Deutsche Forschungsgemeinschaft
DFG
Identifier
G:(GEPRIS)359880532
Note: Vorhersagen im Untergrund (z.B. Grundwasserströmung oder Schadstofftransport) leiden unter hohen Unsicherheiten. Diese entstehen vor allem durch die Heterogenität von geologischen Materialien, die unmöglich im Detail erfasst werden kann. Die Auflösung der Struktur kann jedoch durch neue Arten von Daten verbessert und die verbleibende Unsicherheit verringert werden, indem Strömungs- und Transportmodelle auf gemessene Werte von Zustandsvariablen kalibriert werden. Um die verbleibende Unsicherheit zu quantifizieren, müssen stochastisch-inverse Techniken anstelle konventioneller Kalibrierungsmethoden verwendet werden. Tatsächlich gibt es viele verschiedene (stochastisch-)inverse Methoden in der Literatur. Jedoch fehlt bislang eine schlüssige und überzeugende Gegenüberstellung ihrer gegenseitigen Vor- und Nachteile, und dies behindert massiv die aktuelle Forschung an verbesserten inversen Methoden. Vor Allem fehlen wohldefinierte Benchmark-Szenarios für Vergleiche unter standardisierten, kontrollierten und reproduzierbaren Bedingungen. Das beantragte Projekt wird dieses Problem lösen indem eine Auswahl an Benchmarks mit hochakkuraten Referenzlösungen erstellt wird. Darauf aufbauend wird eine gemeinschaftliche Vergleichsstudie durchgeführt. Die Benchmarks, Referenzlösungen und Vergleichslösungen werden öffentlich langfristig zur Verfügung gestellt, um auch jenseits des beantragten Projekts eingesetzt zu werden. Die Benchmarks erstrecken sich auf vollgesättigte, transiente Grundwasserströmung, schwache und starke Heterogenität sowie multi-Gauß'sche und nicht-multi-Gauß'sche Strukturtypen. Besonderes Augenmerk liegt auf der Genauigkeit der Referenzlösungen. Diese werden mit spezialisiert weiterentwickelten Versionen des 'preconditioned Crank-Nicholson Markov Chain Monte Carlo' erstellt, ausgerüstet mit adaptiven Sprungverteilungen, multi-temperierten parallelen Ketten, stochastischen Gradientensuchen und Erweiterungen für nicht-multi-Gauß'sche Fälle. Die Algorithmen werden zum hochparallelisierten Einsatz auf den Großrechenanlagen in Jülich angepasst. Die Community der inversen Modellierung wird über einen Workshop eingebunden, in dem die genaue Strategie, Kriterien und Logistik für die Vergleichsstudie festgesetzt werden. Weltweit haben bereits 12 namhafte Forschungsgruppen zugesagt, am Workshop und an der Vergleichsstudie teilzunehmen. Insgesamt ist dieser Antrag eine einzigartige Initiative, um die internationale Community der inversen Grundwassermodellierung zusammenzubringen, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen und inverse Methoden weiter zu verbessern.
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