Nuclear waste disposals – geophysical methodology improvements<\/p>\n
Nukleare Entsorgung \u0096 Geophysikalische Feldvermessung, Untertagvermessung, Datenverarbeitung und geologisch-geophysikalische Modelierung<\/strong><\/p>\n Abstract<\/strong><\/p>\n Atomm\u00fclldeponien im Untergrund m\u00fcssen in sicheren und hochdichten Bauwerken errichtet werden. Ein Ansatz zur Erkennung m\u00f6glicher Sch\u00e4den und Leckagen einer solchen Infrastruktur besteht darin, ein empfindliches \u00dcberwachungssystem aufzubauen, das in der Lage ist, kleine \u00c4nderungen in gro\u00dfer Tiefe zu l\u00f6sen. Geophysikalische seismische Bildgebung kann einen solchen \u00dcberwachungsansatz bieten, wenn kleine \u00c4nderungen in der Coda von P- und S-Wellen erkannt und interpretiert werden k\u00f6nnen. Um die Machbarkeit eines solchen Monitoring-Ansatzes zu beurteilen und die Interpretation m\u00f6glicher Signale zu unterst\u00fctzen, m\u00fcssen numerische Simulationswerkzeuge entwickelt werden, die in der Lage sind, synthetische Coda-Wellen als Folge kleinr\u00e4umiger St\u00f6rungen zu berechnen. Ziel des Praktikums ist es, einen solchen Simulationsansatz f\u00fcr synthetische elastische Wellen zu entwickeln und zu testen.<\/p>\n Motivation und Ziel der Studie<\/strong><\/p>\n Hochfrequenzseismische Aufnahmen sind empfindlich gegen\u00fcber kleinr\u00e4umigen Strukturen im Untergrund, wie Impedanzkontraste an Grenzschichten oder strukturelle Heterogenit\u00e4ten. An solchen Grenzfl\u00e4chen und St\u00f6rungen werden elastische Wellen reflektiert und gebrochen. Wenn sich St\u00f6rungen im Laufe der Zeit \u00e4ndern, wie z.B. wenn Fl\u00fcssigkeiten oder Gase durch das Gestein wandern, kann die Untersuchung des gestreuten Wellenfeldes helfen, die von Fl\u00fcssigkeitsbewegungen oder anderen strukturellen Sch\u00e4den betroffenen Bereiche einzuschr\u00e4nken. Dies ist von Interesse f\u00fcr die \u00dcberwachung von Untergrundspeichern und Endlagern. Kleine Ver\u00e4nderungen im gestreuten Wellenfeld k\u00f6nnen dazu beitragen, Leckagen von Lagereinrichtungen oder Endlagern fr\u00fchzeitig und r\u00e4umlich klein zu erkennen und m\u00f6gliche Folgen von vornherein abzumildern.<\/p>\n Ziel der Arbeit in diesem Praktikum war es, als ersten Schritt in diese Forschungsrichtung eine numerische Simulationsmethode zu entwickeln, die schnell und flexibel an unterschiedliche Streuproblemgeometrien angepasst werden kann. Wir folgen einem diskreten Born-Approximation Green’s Funktionsansatz, der k\u00fcrzlich in der globalen Seismologie gezeigt wurde (Masson und Romanowicz, 2017), aber nie an kleinr\u00e4umige, hochfrequente Probleme angepasst wurde. Der Ansatz besteht darin, das theoretische Schema von Masson und Romanowicz (2017) mit einer bestehenden Green’s Function Toolbox zu kombinieren, die am GFZ Potsdam entwickelt wurde (Heimann et al., 2019). Als ersten Meilenstein wollen wir eine Prototypanwendung entwickeln, um die Machbarkeit des Born-Streuungsansatzes f\u00fcr Ziele mit typischen Dimensionen von unterirdischen Lagereinrichtungen zu demonstrieren.<\/p>\n Technische Hilfsmittel und Support<\/strong><\/p>\n Folgende Werkzeuge und Entwicklungegn standen zur Verf\u00fcgung (alle von Heiman et al. (2017)):<\/p>\n Arbeitsbericht<\/strong><\/p>\n In den ersten Wochen habe ich versucht, Linux-Systeme, Python-Programmierung und vor allem Pyrocko-Modul mit all seinen Funktionen kennenzulernen.<\/p>\n F\u00fcr das Linux musste ich das Prinzip des Systems verstehen und lernen, wie man innerhalb seiner Schnittstelle arbeitet. Aus diesem Grund kaufte ich Literatur Linux Essentials, Linux All-In-One und Beginning Linux Programming und folgte den notwendigen Grundlagen durch die B\u00fccher. Nachdem ich gelernt hatte, wie man mit Linux arbeitet, konnte ich Python und das Pyrocko-Modul installieren und mit der Arbeit beginnen. Dazu musste ich zuerst die Programmierung in der Python-Sprache lernen, also ging ich eine Reihe von Tutorials durch und kaufte Literatur mit Video-Tutorials, z.B. Beginning Python by Packt und andere. Nachdem ich ein wenig von der Python-Programmierung kannte, konnte ich endlich etwas \u00fcber Pyrocko lernen, wo ich die Tutorials von der Pyrocko-Webseite f\u00fcr jedes ben\u00f6tigte Programm folgte.<\/p>\n Sp\u00e4ter haben wir mit gro\u00dfer Unterst\u00fctzung von Kollegen aus dem GFZ ein Programm entwickelt, das eine Quelle (Erdbeben), einige Punktstreuungen und das ankommende Signal auf einer Oberfl\u00e4che simuliert. In diesem Fall haben wir die Theorie von Snieder und Roel (2002) \u00fcbernommen und so weit wie m\u00f6glich vereinfacht (homogener Raum f\u00fcr Streuer), denn das sollte f\u00fcr unseren Zweck ausreichen.<\/p>\n Die Streuprobleme:<\/p>\n Im Code verwenden wir das Pyrocko-Modul. Zuerst berechnen wir die Funktionsdatenbanken von Green, die wir sp\u00e4ter mit Fomosto verwenden werden. Ein Schichtmodell \u00e4hnlich der westb\u00f6hmischen Geologie, in dem die seismische Anordnung hoffentlich sp\u00e4ter getestet wird, das von der Prim\u00e4rquelle bis zum Seismometer und von den Streuern bis zum Seismometer verwendet wird, und ein homogenes Modell, das zwischen Prim\u00e4rquelle und Streuern verwendet wird. Zweitens m\u00fcssen wir eine Quelle (Erdbeben) mit einigen zuf\u00e4llig gew\u00e4hlten Attributen wie Schlag, Einbruch, Rechen und Gr\u00f6\u00dfe und Tiefe (9500 m) definieren. Dann ein Ziel (Seismometer) auf der Oberfl\u00e4che 10 km n\u00f6rdlich der Quelle und einige Streupunkte, die zun\u00e4chst zuf\u00e4llig in einem Kasten um die Quelle verteilt und sp\u00e4ter zu Objekten uniformiert wurden (siehe unten im Abschnitt Ergebnisse). Au\u00dferdem m\u00fcssen wir die Anzahl der Streuer, die Abmessungen der Box mit Streuer (1000 x 1000 x 1000 m) und den Mindestabstand (horizontal) zwischen Quelle und Streuer definieren. Wenn wir die Streuer definiert haben, m\u00fcssen wir f\u00fcr jede Streuung einen Dehnungstensor berechnen. Um die Ableitungen in der Dehnungsberechnung zu berechnen, modellieren wir Verschiebungs-seismogramme an zwei Punkten in jede Richtung (Nord, Ost, Tiefe). Sp\u00e4ter berechnen wir ein 6-Komponenten-Dehnungs-Seismogramm (s_nn, s_ee, s_dd, s_ne, s_nd, s_ed), wobei wir f\u00fcr die Elastizit\u00e4tskoeffizienten Tensor cijkl (verwendet im Hookeschen Gesetz) Zufallszahlen verwenden und die Amplituden um 1e15 skaliert sind. Danach stellen wir Zeitableitungen her und erstellen eine Zeitreihe von Quellobjekten. Schlie\u00dflich kombinieren wir die Seismogramme der prim\u00e4ren Quelle und der Streuquellen und zeichnen sie mit allen drei Dimensionen auf.<\/p>\n Ergebnisse<\/strong><\/p>\n \u00a0Nach erfolgreichem Testen des ersten Codes (mit zuf\u00e4llig verteilten Streuern) habe ich versucht, die Streuungen so zu vereinheitlichen, dass sie die in der Kruste \u00fcblichen Formen zusammensetzen. Dazu geh\u00f6ren Kugeln, Platten und geneigte Platten unterschiedlicher Gr\u00f6\u00dfe, Winkel, Dichte (der Punktstreuungen) und Entfernung zur Quelle.<\/p>\n Zuerst nach zuf\u00e4llig verteilten Streuern versuchte ich, sie in einer Platte mit einem Abstand von 10 m zwischen den Punktstreuern zu vereinheitlichen. Die Form der Platte war quadratisch und ihre Gr\u00f6\u00dfe war das Ergebnis der Anzahl der verwendeten Streuer, da eine feste Dichte verwendet wurde. Ich versuchte verschiedene Positionen der Platte \u00fcber und unter der Quelle und mit verschiedenen Nordverschiebungen. Ich habe auch versucht, die Platte zu zentrieren, um sie zu quellen, oder sie ein wenig in der Ostkoordinate zu verschieben. Allerdings gab es einige Einschr\u00e4nkungen aus der Gfs-Datenbank (um etwas Rechenzeit zu sparen), so dass ich mich beim Testen an die Bedingungen anpassen musste.<\/p>\n Nach erfolgreichem Testen der Platte habe ich versucht, sie zu neigen. Die Dichte der Punktstreuungen in der Platte stand gleich, ich habe gerade die \u00c4nderung der Tiefe f\u00fcr Streuer aufgenommen. Auf diese Weise habe ich verschiedene Nordvers\u00e4tze, Tiefen und Winkel getestet (nur geneigt zwischen Quelle und Seismometer, nicht in Ostrichtung).<\/p>\n Von verschiedenen Gr\u00f6\u00dfen und Vers\u00e4tzen der Platte bemerkte ich einen Effekt in der Coda-L\u00e4nge mit zunehmender Gr\u00f6\u00dfe der Platte. Um die Effekte zu \u00fcberpr\u00fcfen, habe ich auch eine Reihe von Streuern mit unterschiedlicher L\u00e4nge und Position gemacht, nur damit die Ergebnisse f\u00fcr Menschen ohne seismischen Hintergrund besser erkennbar sind.<\/p>\n Schlie\u00dflich habe ich versucht, die Streuer auf einer Kugel mit unterschiedlichen Dichten, Radien und Nordoffsets zu vereinheitlichen. Die ersten Tests wurden mit einer Kugel durchgef\u00fchrt, die die Quelle in ihrer Mitte hatte. F\u00fcr diesen Fall habe ich Kugeln mit unterschiedlichen Radien und gleicher Anzahl von Streuern oder verschiedenen Radien und gleicher Dichte (wechselnde Anzahl von Streuern mit Oberfl\u00e4che) getestet. Danach versuchte ich, die gesamte Kugel nach Norden zu bewegen und die Tiefe zu halten. Verschiedene Nordoffsets, Radien und Anzahl der Streuer wurden getestet. Mit diesen Ergebnissen habe ich sie auch insgesamt in einer Zahl dargestellt, um sie besser vergleichen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n Aus all diesen verschiedenen Konfigurationen k\u00f6nnte man einige Schlussfolgerungen ziehen, aber da ein Teil der Datenverarbeitung zuf\u00e4llig ist, konnten wir nur einige der gemeinsamen Regeln \u00fcberpr\u00fcfen. Das sind sie:<\/p>\n Die Amplitude der Seismogramme nimmt mit der Anzahl der Streuungen zu und mit dem Abstand zur Quelle ab (geometrische Verteilung). Manchmal ist die Amplitude des Signals durch Streuung gering. Dies kann durch die Verwendung einiger zuf\u00e4lliger Koeffizienten bei der Berechnung verursacht werden. Dieser Effekt wird mit einer gr\u00f6\u00dferen Anzahl von Streupunkten aufgehoben, da sein Auftreten eher selten und zuf\u00e4llig ist.<\/p>\n Die Coda-L\u00e4nge h\u00e4ngt vom Radius der Streupunkte ab (je gr\u00f6\u00dfer der Radius, desto l\u00e4nger die Coda und umgekehrt).<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Die Seismogramme der Prim\u00e4rquelle sind bei identischem Aufbau immer gleich, aber bei den Streuquellen bleiben nur die L\u00e4nge und die Zeiten der Ankunft gleich.<\/p>\n Die ersten Ank\u00fcnfte von gestreuten Wellen liegen auf einer Hyperbel.<\/p>\n Aus der prim\u00e4ren Quelle k\u00f6nnen wir sowohl die P- als auch die S-Phase sehen. Von Streuer k\u00f6nnen wir nur zwei Wellen identifizieren, die PP- und SS-Wellen sein sollten, da die Reisezeiten f\u00fcr alle F\u00e4lle gez\u00e4hlt wurden und nur diese beiden \u00fcbereinstimmen.<\/p>\n Schlussfolgerung und Diskussion<\/strong><\/p>\n \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Ein Code zur Erstellung einer synthetischen Coda mit Hilfe von Punktstreuern wurde von mir und meinen Kollegen am GFZ Potsdam entwickelt. Verschiedene Streugeometrien wurden getestet und einige grundlegende Merkmale der Seismologie verifiziert. Die Ergebnisse sind vielversprechend, aber wir m\u00fcssen noch daran arbeiten, die im Code verwendeten zuf\u00e4lligen Koeffizienten\/Parameter zu ersetzen, da ohne diese der Code nicht zur L\u00f6sung echter Probleme verwendet werden kann. Diese Parameter k\u00f6nnen in der Literatur gefunden oder experimentell berechnet werden. Das w\u00e4re der Schwerpunkt der anstehenden Arbeiten. Weitere Verbesserungen k\u00f6nnten durch den Einsatz eines ausgefeilteren Ansatzes bei der Erkennung der elastischen Wellen erzielt werden. Dazu geh\u00f6rt der Einsatz von mehr Seismometern am Boden oder auch der Versuch verschiedener Geometrien, einschlie\u00dflich 3D. Eine weitere Frage ist, ob mehrfache Streuung zu besseren Ergebnissen f\u00fchren k\u00f6nnte. Dennoch wird f\u00fcr diesen Fall viel Rechenleistung ben\u00f6tigt.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Referenzen<\/strong><\/p>\n Heimann, S., Kriegerowski, M., Isken, M., Cesca, S., Daout, S., Grigoli, F., Juretzek, C., Megies, T., Nooshiri, N., Steinberg, A., Sudhaus, H., Vasyura-Bathke, H., Willey, T., Dahm, T. (2017): Pyrocko – An open-source seismology toolbox and library. V. 0.3. GFZ Data Services. http:\/\/doi.org\/10.5880\/GFZ.2.1.2017.001<\/p>\n Heimann, S., Vasyura-Bathke, H., Sudhaus, H., Isken, M. P., Kriegerowski, M., Steinberg, A., and Dahm, T.: A Python framework for efficient use of pre-computed Green’s functions in seismological and other physical forward and inverse source problems, Solid Earth Discuss., https:\/\/doi.org\/10.5194\/se-2019-85, in review, 2019.<\/p>\n Masson Y., Romanowicz B., Box tomography: Localized imaging of remote targets buried in an unknown medium, Geophysical Journal International, Volume 211, Issue 1, October 2017, Pages 141- 163, https:\/\/doi.org\/10.1093\/gji\/ggx141<\/p>\n Snieder, R., General theory of elastic wave scattering, in Scattering and Inverse Scattering in Pure and Applied Science, Eds. Pike, R. and P. Sabatier, Academic Press, San Diego, 528-542, 2002<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Nuclear waste disposals – geophysical methodology improvements Nukleare Entsorgung \u0096 Geophysikalische Feldvermessung, Untertagvermessung, Datenverarbeitung und geologisch-geophysikalische Modelierung Erzeugung einer syntetischen Coda aus Gestreuten Wellen Abstract Atomm\u00fclldeponien im Untergrund m\u00fcssen in sicheren und hochdichten Bauwerken errichtet werden. 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