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Ensemble Kalman Filter zur Parameterschätzung in geklüfteten und fluviatilen geothermischen Reservoiren

Fachliche Zuordnung Physik des Erdkörpers
Hydrogeologie, Hydrologie, Limnologie, Siedlungswasserwirtschaft, Wasserchemie, Integrierte Wasserressourcen-Bewirtschaftung
Strömungsmechanik
Förderung Förderung von 2013 bis 2019
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 238370553
 
Erstellungsjahr 2018

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Während des Projektes wurden hauptsächlich zwei wissenschaftliche Fortschritte bei der Benutzung des Ensemble Kalman Filter zur Permeabilitätsschätzung erarbeitet: Zum Ersten wurde die Vergleichbarkeit verschiedener Ensemble Kalman Filter Methoden untersucht. Das weit verbreitete Bewerten von Schätzungen auf Grundlage weniger durchgeführter Vergleichsschätzungen erwies sich als vielfach irreführend. Zum Zweiten wurde die neue Methode Pilot Point Ensemble Kalman Filter entwickelt, um Schätzungen zu gewährleisten, die weniger anfällig für aus Näherungen resultierende falsche Korrelationen sind als der klassische Ensemble Kalman Filter. Während der Arbeit an verschiedenen Ensemble Kalman Filtern und der Implementierung neuer Methoden ergab sich die im Projektantrag noch nicht enthaltene Frage nach der Vergleichbarkeit verschiedener Methoden. So verschob sich der Fokus von der Nutzung bimodaler Wahrscheinlichkeiten auf die Vergleichbarkeit verschiedener Methoden. Diese Bewertung verschiedener Ensemble Kalman Filter Methoden wird auch in Zukunft entscheidend sein, um für große Modellierungen, bei denen eine große Anzahl von Schätzungen unmöglich ist, den besten Filter anzuwenden.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

  • (2014), Ensemble Kalman filter techniques for permeability estimation, International Conference GeoFrankfurt 2014 - Earth System Dynamics, Frankfurt, 21.-24. September 2014
    Keller, J.
  • (2014), Tracer test parameter estimation with the ensemble Kalman filter, International Conference GeoFrankfurt 2014 - Earth System Dynamics, Frankfurt, 21.-24. September 2014
    Keller, J., Bruckmann, J., Marquart, G., Hendricks Franssen, H. J., and Vogt, C.
  • (2016), Comparison of eight different EnKF variants for subsurface data assimilation: how to achieve sound conclusions?, XXII International Conference Computational Methods in Water Resources, CMWR 2016, Toronto, Kanada, 20.-24. Juni 2016
    Hendricks Franssen, H. J., Keller, J., and Marquart, G.
  • (2016), Comparison of performance of different EnKF variants is far from trivial, European Geosciences Union General Assembly 2016, Wien, Österreich, 23.-28. April 2017
    Keller, J., Hendricks Franssen, H. J., and Marquart, G.
  • (2017), Pilot point ensemble Kalman filter for permeability estimation tested in synthetic tracer-test, SIAM Conference on Mathematical and Computational Issues in the Geosciences, Erlangen, 11.-14. September 2017
    Keller, J., Nowak, W., Hendricks Franssen, H. J., and Marquart, G.
  • (2018), Comparing seven variants of the ensemble Kalman filter: How many synthetic experiments are needed?, Water Resour. Res., 54
    Keller, J., Hendricks Franssen, H. J., and Marquart, G.
  • (2018), The complexity and pitfalls of comparing different data assimilation algorithms for improving terrestrial model predictions, SIAM Annual Meeting, AN18, Portland, Oregon, USA, 09.-13. Juli 2018
    Hendricks Franssen, H. J., Keller, J., and Marquart, G.
 
 

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