Verbundprojekt SEMOTI

SEMOTI - Entwicklung einer selbstlernenden Modellierungsmethodik zu geomechanischen und geotechnischen Prozessen am Beispiel der Planungs- und Auffahrungsphase einer Einlagerungsstrecke eines Tiefenlagers

Problemstellung

Das Standortauswahlgesetz sieht vor, einen genehmigungsfähigen Standort für ein Endlager in tiefen geologischen Formationen in Deutschland mit der bestmöglichen Sicherheit zu finden. Die Planung eines Tiefenlagers für hochradioaktive Abfälle basiert auf ingenieurwissenschaftlichen Modellvorstellungen, deren Validität im Rahmen von messtechnisch erfassten Zustandsänderungen während der Auffahrungen der untertägigen Hohlräume, des Einlagerungsbetriebs und der Verschlussphase dauerhaft überprüft werden muss. Als Teil eines selbstlernenden Verfahrens bieten die gewonnenen Daten die Möglichkeit, Fehlentwicklungen zu erkennen und ggf. Konsequenzen daraus abzuleiten.

Zielvorstellung

Die Arbeiten der Projektpartner haben das Gesamtziel, eine auf dem maschinellen Lernen basierende Modellierungs- methodik für Tiefenlagersysteme für hochradioaktive Abfälle zu entwickeln, mit der ein Optimierungsprozess während der Planungsphase und ein Kalibrierungsprozess während der Auffahrungsphase im Bereich der geomechanischen und geotechnischen Fragestellungen ermöglicht wird. Exemplarisch wird diese Methodik für den virtuellen Demonstrator „Einlagerungsstrecke mit Versatz und Verschlussbauwerk im Wirtsgestein Steinsalz“ entwickelt.

Workflow des Projektes SEMOTI

Neustes Poster

Stand: 07.06.2024


Partner

  • Institut für rechnergestützte Modellierung im Bauingenieurwesen (IRMB), TU Braunschweig
  • Institut für Akustik und Dynamik (InAD), TU Braunschweig

Laufzeit

01.05.2023 - 30.04.2026

Förderung

Förderkennzeichen: 02E12102

Veröffentlichungen

2024

Paul, L.; Urrea-Quintero, J.H.; Fiaz, U.; Hussein, A.; Yaghi, H.; Stahlmann, J.; Römer, U. & Wessels, H.:
Gaussian Processes enabled model calibration in the context of deep geological disposal.
arXiv:2409.02576 [physics.geo-ph], https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.02576, 2024.

Paul, L.; Fiaz, U. & Stahlmann, J.:
SEMOTI - Entwicklung einer selbstlernenden Modellierungsmethodik für die Einlagerungsstrecke eines Tiefenlagers.
In: Röhlig, K.-J. (Hrsg.). 4. Tage der Standortauswahl 18./19.04.2024 in Goslar. https://doi.org/10.21268/20240416-1, S.126-127, Clausthal-Zellerfeld, 2024.

 


Kontakt

Univ.-Prof. Dr.-Ing. Joachim Stahlmann
Tel.: +49 (0)531 391 62000
j.stahlmann(at)tu-braunschweig.de

Lennart Paul, M.Sc.
Tel.: +49 (0)531 391 62016
lennart.paul(at)tu-braunschweig.de

Umer Fiaz, M.Sc.
Tel.: +49 (0)531 391 62013
umer.fiaz(at)tu-braunschweig.de

Links

Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV)
Projektträger Karlsruhe (PTKA)