Universität Stuttgart
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Item Open Access Long-term lumped projections of groundwater balances in the face of limited data(Stuttgart : Eigenverlag des Instituts für Wasser- und Umweltsystemmodellierung der Universität Stuttgart, 2024) Ejaz, Fahad; Nowak, Wolfgang (Prof. Dr.-Ing.)Item Open Access Wasserinfiltration in die ungesättigte Zone eines makroporösen Hanges und deren Einfluss auf die Hangstabilität(Stuttgart : Eigenverlag des Instituts für Wasser- und Umweltsystemmodellierung der Universität Stuttgart, 2016) Germer, Kai; Bárdossy, András (Prof. Dr. rer. nat. Dr.-Ing.)Hangrutschungen stellen in besiedelten Regionen eine große Gefahr dar, weil nicht selten direkt bewohnte Bereiche betroffen sind. Aber auch die Rutschungsauswirkungen auf die Infrastruktur wie Verkehrswege und Versorgungseinrichtungen können der Gesellschaft Schaden zufügen. Zum einen ergibt sich im Zusammenhang mit Hangrutschungen und allgemein Massenbewegungen das Betätigungsfeld der direkten Stabilisierung und Verhinderung von Rutschungen durch beispielsweise Tiefdrainagen und aufwendige ingenieursbauliche Maßnahmen. Zum anderen, und das ist Gegenstand dieser Arbeit, ergibt sich das Tätigkeitsfeld der grundlagenorientierten Forschung, um die Prozesse, die zu Hangrutschungen führen, besser verstehen zu können. Mit dem Heumöser Hang in Österreich (Vorarlberg), einem sich sehr langsam bewegenden Großhang (Kriechhang), liegt ein Untersuchungsobjekt vor, an dem vielfältige hydrologische Prozesse stattfinden, die schon über mehrere Jahre hinweg untersucht wurden. Die Untersuchungen resultierten in der Hypothese, dass sich am Heumöser Hang entwickelnder Makroporenfluss zu schnellen hydraulischen Veränderungen im Innern des Hangkörpers führe. Die hydraulischen Veränderungen zeigen sich insbesondere in starken Porenwasserdruckanstiegen (unter anderem in einem gespannten Grundwasserleiter), die teilweise in der Tiefe des Hanges zu Auftriebskräften führen, die den Hang destabilisieren, so dass dieser sich schubweise insgesamt etwa ein bis zwei Dezimeter im Jahr talwärts bewegt. Zum Erarbeiten des Prozessverständnisses bezüglich des Zusammenhanges zwischen Infiltration und Hangstabilität wurden große Bodenproben vom Hang im Labor untersucht und Experimente an zwei technischen Modellen durchgeführt. Mit der vorgestellten Vorgehensweise und der Separierung der Untersuchungen und Experimente konnten für den Heumöser Hang relevante hydrologische und mechanische Teilaspekte erarbeitet werden, die verknüpft die Hangbewegungshypothese in weiten Teilen bestätigen können. Insbesondere bestätigten die Messungen an den originären Bodenproben vom Heumöser Hang, dass der Makroporenfluss so dominant sein kann, dass potentiell schneller Porenwasserdruckanstieg in der Tiefe erzeugt werden kann. Dennoch kann ein Makroporenfluss generell insbesondere bei trockenen Matrixbedingungen vermindert werden. Die Verminderung des Makroporenflusses wurde anhand von Experimenten mit Sand gezeigt. Der Prozess des Wassertransfers von Makropore zu umgebender Matrix ist im Sand sehr deutlich zu sehen. Darüber hinaus konnten bei Bodensäulen- und Bodenprobenexperimenten viele methodische Herangehensweisen getestet und verglichen werden. Weil im Vorfeld der Untersuchungen schon abgeschätzt wurde, dass nur mit größeren Proben eine für den Standort bessere Repräsentativität der Ergebnisse erhalten werden kann, wurde besonders viel Wert auf die Methodik der Großprobennahme gelegt. So ist in der vorgestellten Arbeit ein neuartiger Ansatz zur Großprobennahme entwickelt worden, bei dem die Proben ungestört frei gelegt wurden und mit Haushaltsfolie, Montageschaum und Außenmodulen eingehüllt wurden. Nur die Großprobennahme garantierte ein Mindestmaß an Erfassung von Heterogenitäten und Bodenstrukturen im Dezimeterbereich, wie z.B. Makroporen und Risse. Auch die laboratorischen Versuchsaufbauten zur Anwendung der Multi-Step-Outflow- und Evaporationsmethode an den Großproben wurden einmalig größenangepasst entwickelt.Item Open Access The role of retardation, attachment and detachment processes during microbial coal-bed methane production after organic amendment(2020) Emmert, Simon; Davis, Katherine; Gerlach, Robin; Class, HolgerMicrobially enhanced coal-bed methane could allow for a more sustainable method of harvesting methane from un-mineable coaldbeds. The model presented here is based on a previously validated batch model; however, this model system is based on upflow reactor columns compared to previous experiments and now includes flow, transport and reactions of amendment as well as intermediate products. The model implements filtration and retardation effects, biofilm decay, and attachment and detachment processes of microbial cells due to shear stress. The model provides additional insights into processes that cannot be easily observed in experiments. This study improves the understanding of complex and strongly interacting processes involved in microbially enhanced coal-bed methane production and provides a powerful tool able to model the entire process of enhancing methane production and transport during microbial stimulation.Item Open Access Stochastic model comparison and refinement strategies for gas migration in the subsurface(Stuttgart : Eigenverlag des Instituts für Wasser- und Umweltsystemmodellierung der Universität Stuttgart, 2023) Banerjee, Ishani; Nowak, Wolfgang (Prof. Dr.-Ing.)Gas migration in the subsurface, a multiphase flow in a porous-medium system, is a problem of environmental concern and is also relevant for subsurface gas storage in the context of the energy transition. It is essential to know and understand the flow paths of these gases in the subsurface for efficient monitoring, remediation or storage operations. On the one hand, laboratory gas-injection experiments help gain insights into the involved processes of these systems. On the other hand, numerical models help test the mechanisms observed and inferred from the experiments and then make useful predictions for real-world engineering applications. Both continuum and stochastic modelling techniques are used to simulate multiphase flow in porous media. In this thesis, I use a stochastic discrete growth model: the macroscopic Invasion Percolation (IP) model. IP models have the advantages of simplicity and computational inexpensiveness over complex continuum models. Local pore-scale changes dominantly affect the flow processes of gas flow in water-saturated porous media. IP models are especially favourable for these multi-scale systems because using continuum models to simulate them can be extremely computationally difficult. Despite offering a computationally inexpensive way to simulate multiphase flow in porous media, only very few studies have compared their IP model results to actual laboratory experimental image data. One reason might be the fact that IP models lack a notion of experimental time but only have an integer counter for simulation steps that imply a time order. The few existing experiments-to-model comparison studies have used perceptual similarity or spatial moments as comparison measures. On the one hand, perceptual comparison between the model and experimental images is tedious and non-objective. On the other hand, comparing spatial moments of the model and experimental images can lead to misleading results because of the loss of information from the data. In this thesis, an objective and quantitative comparison method is developed and tested that overcomes the limitations of these traditional approaches. The first step involves volume-based time-matching between real-time experimental data and IP-model outputs. This is followed by using the (Diffused) Jaccard coefficient to evaluate the quality of the fit. The fit between the images from the models and experiments can be checked across various scales by varying the extent of blurring in the images. Numerical model predictions for sparsely known systems (like the gas flow systems) suffer from high conceptual uncertainties. In literature, numerous versions of IP models, differing in their underlying hypotheses, have been used for simulating gas flow in porous media. Besides, the gas-injection experiments belong to continuous, transitional, or discontinuous gas flow regimes, depending on the gas flow rate and the porous medium's nature. Literature suggests that IP models are well suited for the discontinuous gas flow regime; other flow regimes have not been explored. Using the abovementioned method, in this thesis, four macroscopic IP model versions are compared against data from nine gas-injection experiments in transitional and continuous gas flow regimes. This model inter-comparison helps assess the potential of these models in these unexplored regimes and identify the sources of model conceptual uncertainties. Alternatively, with a focus on parameter uncertainty, Bayesian Model Selection is a standard statistical procedure for systematically and objectively comparing different model hypotheses by computing the Bayesian Model Evidence (BME) against test data. BME is the likelihood of a model producing the observed data, given the prior distribution of its parameters. Computing BME can be challenging: exact analytical solutions require strong assumptions; mathematical approximations (information criteria) are often strongly biased; assumption-free numerical methods (like Monte Carlo) are computationally impossible for large data sets. In this thesis, a BME-computation method is developed to use BME as a ranking criterion for such infeasible scenarios: The \emph{Method of Forced Probabilities} for extensive data sets and Markov-Chain models. In this method, the direction of evaluation is swapped: instead of comparing thousands of model runs on random model realizations with the observed data, the model is forced to reproduce the data in each time step, and the individual probabilities of the model following these exact transitions are recorded. This is a fast, accurate and exact method for calculating BME for IP models which exhibit the Markov chain property and for complete "atomic" data. The analysis results obtained using the methods and tools developed in this thesis help identify the strengths and weaknesses of the investigated IP model concepts. This further aids model development and refinement efforts for predicting gas migration in the subsurface. Also, the gained insights foster improved experimental methods. These tools and methods are not limited to gas flow systems in porous media but can be extended to any system involving raster outputs.Item Open Access Developing and calibrating a numerical model for microbially enhanced coal-bed methane production(Stuttgart : Eigenverlag des Instituts für Wasser- und Umweltsystemmodellierung der Universität Stuttgart, 2021) Emmert, Simon; Class, Holger (apl. Prof. Dr.-Ing.)Experimental investigations demonstrate the potential of microbially enhanced coal-bed methane (MECBM) production on the lab scale. However, no in-depth mathematical and conceptual model including all sub-processes is reported in literature so far. With this study, we develop and present a conceptual food-web, included into a numerical model, that is calibrated and validated using batch experiments. The model is extended to model flow and transport features, test hypotheses, and compare against column experiments. Additionally, a sensitivity analysis of the model parameters as well as a preliminary study regarding operator-splitting techniques for the MECBM model are presented.Item Open Access Modelling biogeochemical and mass transport processes in the subsurface: investigation of microbially induced calcite precipitation(Stuttgart : Eigenverlag des Instituts für Wasser- und Umweltsystemmodellierung der Universität Stuttgart, 2016) Hommel, Johannes; Class, Holger (apl. Prof. Dr.-Ing.)