{"id":52483,"date":"2026-03-30T10:46:19","date_gmt":"2026-03-30T08:46:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dbu.de\/promotionsstipendium\/20016-432\/"},"modified":"2026-03-30T10:46:19","modified_gmt":"2026-03-30T08:46:19","slug":"20016-432","status":"publish","type":"promotionsstipendium","link":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/promotionsstipendium\/20016-432\/","title":{"rendered":"Entwicklung effizienter Brunnen-Erkundungsmethoden zur Charakterisierung heterogener Grundwasserleiter mittels der Skalierungsmethode Coarse-Graining"},"content":{"rendered":"

Entwicklung effizienter Brunnen-Erkundungsmethoden<\/p>\n

Zielsetzung<\/h1>\n

Ziel des Promotionsprojektes ist es, die Heterogenit\u00e4tsparameter eines zu untersuchenden Aquifers mithilfe von Brunnenmessmethoden zu sch\u00e4tzen. Dies soll aufbauend auf der Skalierungsmethode Coarse-Graining mit innovativen Interpretationstechniken f\u00fcr die gewonnenen Daten realisiert werden. Bisherige Ans\u00e4tze zur effektiven Bestimmung der Aquiferparameter sind derzeit noch auf ein einziges Korrelationsmodell f\u00fcr por\u00f6se Medien und lediglich hydrologische Pumpversuche beschr\u00e4nkt. Der Ausbaubedarf liegt darin, die Theorie auf gekl\u00fcftete Aquifere und weitere Brunnenerkundungsmethoden auszuweiten, um auch hier genauere Aussagen treffen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

Im bisherigen Verlauf der Promotion konnte eine Programmtoolbox zur geostatistischen Simulation und Auswertung von Aquiferversuchen vorgestellt werden. Es sollte dabei ein modulares Framework enstehen, mit welchem reale Anwendung, sowie Hypothesen\u00fcberpr\u00fcfung m\u00f6glich sein sollte. Es besteht immer noch ein Mangel an Analyse-Software, welche einen Fokus auf geostatistische Untersuchung von Grundwasserleitern legt, da die meisten verf\u00fcgbaren Programme lediglich Methoden f\u00fcr homogenen Gegebenheiten umsetzen (vgl. Renard (2007); Vrettas and Fung (2015)). Des Weiteren lege ich viel Wert darauf, dass die pr\u00e4sentierte Software \u201cOpen-Source\u201d und wiederverwendbar ist. Daf\u00fcr wurden alle pr\u00e4sentierten Pakete auf https:\/\/github.com, einer Online-Plattform zum Verwalten von Quelltext, ver\u00f6ffentlicht. Der auf Github abgelegt Quelltext ist versionskontrolliert und kann einfach von mehreren Menschen gleichzeitig bearbeitet werden. Au\u00dferdem ist die Software dort frei zug\u00e4nglich und kann unabh\u00e4ngig kopiert und weiterentwickelt werden.<\/p>\n

Die Programmiersprache Python dient dabei f\u00fcr meine Arbeit als zentrales Werkzeug, das es eine sehr einfach zu nutzende Programmiersprache ist, welche frei verf\u00fcgbar, plattform\u00fcbergreifend, gut ausgebaut und sehr gut dokumentiert ist.<\/p>\n

Die vier Programmpakete werden im Folgenden kurz vorgestellt.<\/p>\n

1. Welltestpy<\/h2>\n

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Code:<\/td>\nhttp:\/\/github.com\/MuellerSeb\/welltestpy<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
DOI:<\/td>\nhttp:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.1229125<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Dokumentation:<\/td>\n(noch nicht online)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Welltestpy ist ein Python-Paket zur Verwaltung, Bearbeitung und Auswertung von Brunnen-basierten Aquiferversuchen. Bisher wurden Analyseroutinen f\u00fcr Pumpversuche in homogenen sowie heterogenen Medien implementiert.<\/p>\n

2. AnaFlow<\/h2>\n

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Code:<\/td>\nhttp:\/\/github.com\/MuellerSeb\/AnaFlow<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
DOI:<\/td>\nhttp:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.1230542<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Dokumentation:<\/td>\nhttp:\/\/anaflow.readthedocs.io<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

AnaFlow ist ein Python-Paket, welches als Sammlung von Typkurven f\u00fcr Aquiferversuche dient. Bisher umfasst AnaFlow Funktionen f\u00fcr station\u00e4re und instation\u00e4re Pumpversuche in homogenen sowie heterogenen Grundwasserleitern.<\/p>\n

3. GSTools<\/h2>\n

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Code:<\/td>\nhttps:\/\/github.com\/LSchueler\/GSTools<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
DOI:<\/td>\nhttps:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.1313771<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Dokumentation:<\/td>\nhttps:\/\/gstools.readthedocs.io<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

GSTools ist ein von Lennart Sch\u00fcler und mir ver\u00f6ffentlichtes Paket zur Generierung von Zufallsfeldern, sowie zur Sch\u00e4tzung der Korrelationsstruktur von r\u00e4umlich verteilten Daten.<\/p>\n

4. ogs5py<\/h2>\n

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Code:<\/td>\nhttps:\/\/github.com\/MuellerSeb\/ogs5py<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
DOI:<\/td>\n(noch nicht verf\u00fcgbar)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Dokumentation:<\/td>\n(noch nicht online)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Zur Simulation von Fluss- und Transportprozessen im Boden wurde von Anfang an die, ebenfalls im UFZ entwickelte, Software OpenGeoSys-5 verwendet (vgl. Kolditz et al. (2012)). Um nun dynamisch Simulations-Setups zu definieren, brauchte es eine Programmieranbindung an Python. Aus dieser Motivation ist das eigenst\u00e4ndige Paket ogs5py entstanden. Mit diesem Paket ist es m\u00f6glich verschiedene Tools direkt mit OGS-5 zu koppeln. So kann zum Beispiel das zur Berechnung des Grundwasserflusses genutzte Leitf\u00e4higkeitsfeld direkt in GSTools erstellt und mit ogs5py eingebunden werden. Au\u00dferdem sind in ogs5py Leseroutinen f\u00fcr die Ausgaben von OGS-5 implementiert, mit welchen man nach dem Simulationslauf die Daten in Welltestpy weiterverarbeiten kann.<\/p>\n

Anwedung<\/h1>\n

Mit den implementierten Methoden wurden zwei Pumptestkampagnen, zum einen auf der Horkheimer Insel bei Heilbronn und zum anderen auf den Lauswiesen in T\u00fcbingen, ausgewertet. Von Interesse sind hierbei die geostatistischen Parameter des Leitf\u00e4higkeitsfeldes der zugrundeliegenden Aquifere:<\/p>\n

    \n
  1. Das geometrische Mittel der Leitf\u00e4higkeit TG: Das geometrische Mittel ist von besonderer Bedeutung, da gezeigt wurde, dass es das Verhalten eines Pumpversuchs ma\u00dfgeblich im Fernfeld, das hei\u00dft im gr\u00f6\u00dferen Abstand zum Pumpbrunnen, bestimmt<\/span><\/li>\n
  2. Die Varianz der Log-Leitf\u00e4higkeit \u03c32: Da die Transmissivit\u00e4t \u00fcber mehrere Gr\u00f6\u00dfenordnungen schwankt, hat es sich etabliert, heterogene Transmissivit\u00e4t als log-normalverteilt zu modellieren. Die Varianz gibt dabei an, wie stark die Transmissivit\u00e4t in der Gr\u00f6\u00dfenordnung schwankt.<\/span><\/li>\n
  3. Die Korrelationsl\u00e4nge \u2113: Um r\u00e4umliche Strukturen abzubilden beschreibt man die r\u00e4umliche Korrelation der Transmissivit\u00e4t mit Hilfe des Semivariogramms. Die Korrelationsl\u00e4nge gibt dabei die Gr\u00f6\u00dfenordnung der Strukturen innerhalb des Leitf\u00e4higkeitsfeldes an.<\/span><\/li>\n
  4. Der Speicherkoeffizienten S: Dieser Parameter quantifiziert F\u00e4higkeit des Grundwasserleiters Wasser zu speichern oder abzugeben. Er wird in dieser Studie als, \u00fcber den ganzen Aquifer konstant angenommen.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Zur Aufbereitung der Daten wurden an den Standorten jeweils vier Pumpversuche ausgew\u00e4hlt, welche eine m\u00f6glichst gro\u00dfe Fl\u00e4che abdecken. Die Sch\u00e4tzung der Parameter wurden dann einmal an den jeweils vier Pumpversuchen einzeln sowie an den \u00dcberlagerungen der Pumpversuche durchgef\u00fchrt um den Unterschied dieser Ans\u00e4tze zu Untersuchen. Zum Schluss wurden diese Sch\u00e4tzungen hinsichtlich ihrer Sensitivit\u00e4t auf die einzelnen Parameter, sowie die Typkurven auf besonders sensitive Bereiche untersucht.<\/p>\n

    \u00dcbersicht \u00fcber die Brunnenkonstellationen auf den Teststandorten Horkheimer-Insel (oben links) und Lauswiesen (oben rechts). Des Weiteren sind die Fittingergebnisse f\u00fcr beide Standorte, im Falle der gleichzeitigen Sch\u00e4tzung an allen durchgef\u00fchrten Pumpversuchen, dargestellt (unten).<\/span>
    \u00a0<\/p>\n

    Ergebnisse<\/h2>\n

    Es konnte gezeigt werden, dass die gleichzeitige Sch\u00e4tzung der Parameter an den \u00fcberlagerten Pumpversuchen die selbe Aussagekraft hat, wie die Mittelwerte der Sch\u00e4tzungen an einzelnen Pumpversuchen. Die gesch\u00e4tzten Parameter sind dabei in guter \u00dcbereinstimmung mit Literaturwerten.<\/p>\n

    Ergebnisse der Parametersch\u00e4tzungen im Vergleich. Die Balken zeigen jeweils die Sch\u00e4tzungen f\u00fcr einzelne Pumpversuche, die gestrichelte Linie deren Mittelwert und die durchgezogene Linie, die gleichzeitige Sch\u00e4tzung an allen Pumpversuchen.<\/span>
    \u00a0<\/p>\n

    Des Weiteren wurden die Sensitivit\u00e4ten der einzelnen Parameter in allen Sch\u00e4tzungen bestimmt. In beiden Kampagnen wurde dabei festgestellt, dass die Varianz \u03c32 und vor allem die Korrelationsl\u00e4nge \u2113 wesentlich weniger sensitiv sind, als das geometrische Mittel TG und der Speicherkoeffizienten S. Die Sch\u00e4tzung der Korrelationsl\u00e4nge in beiden Kampagnen am unsichersten.<\/p>\n

    Die Sensitivit\u00e4ten der Parameter in den einzelnen Sch\u00e4tzungen (Balken) und in den gleichzeitigen Sch\u00e4tzungen (Linien) f\u00fcr die Horkheimer Insel (oben) sowie die Lauswiesen (unten).<\/span>
    \u00a0<\/p>\n

    Eine Untersuchung der Typkurven konnte die Frage beantworten, warum die Korrelationsl\u00e4nge so schlecht mit den vorhandenen Daten gesch\u00e4tzt werden konnte. Dabei wurde die Sensitivit\u00e4t der Parameter in Abh\u00e4ngigkeit des Abstandes zum Pumpbrunnen bestimmt und es ergab sich, dass T G und S \u00fcber die gesamte Strecke hoch sensitiv sind, \u03c32 und \u2113 allerdings nur im Nahbereich des Pumpbrunnens.<\/p>\n

    Sensitivit\u00e4ten der Parameter in Abh\u00e4ngigkeit des Abstands zum Pumpbrunnen. Nach wenigen Metern werden die Varianz \u03c32 und die Korrelationsl\u00e4nge des Transmissivit\u00e4tsfeldes \u2113 nahezu insensitiv.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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