LangRes: Langzeitverhalten gekoppelter reaktiver Transportprozesse in tiefen hydrothermalen Reservoiren

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LangRes

LangRes: Langzeitverhalten gekoppelter reaktiver Transportprozesse in tiefen hydrothermalen Reservoiren

01.05.2026 bis 30.04.2029


Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf, Institut für Ressourcenökologie, (Reaktiver Transport)
Permoserstr. 15
04318 Leipzig

Friedrich-Schiller-Universität Jena, Institut für Geowissenschaften (Angewandte Geologie)
Karlsruher Institut für Technologie, Institut für Angewandte Geowissenschaften (Ingenieurgeologie)
Universität Greifswald, Institut für Geographie und Geologie (Ökonomische Geologie & Mineralogie)
Eberhard Karls Universität Tübingen, Fachbereich Geowissenschaften (Hydrogeologie)
Technische Universität Bergakademie Freiberg, Institut für Geotechnik (Ingenieurgeologie)

Geoforschung für Nachhaltigkeit (GEO:N)

Tiefengeothermie

Reaktive Transportprozesse im Porenraum können die Gesteinsdurchlässigkeit aufgrund der Lösung, Fällung und Umlagerung von Mineralphasen deutlich verringern und auf diese Weise die Produktivität eines tiefengeothermischen Reservoirs erheblich beeinträchtigen. Ziel des Verbundprojekts LangRes ist es, die Prognose solcher Prozesse mit Hilfe von Simulationsrechnungen zu verbessern. Die geplanten Arbeiten für die Entwicklung numerischer Werkzeuge sehen Durchflussexperimente mit gezielt veränderten natürlichen und synthetischen Materialien als Sandsteinanaloga vor. Die experimentellen Befunde werden anschließend mit Reservoir- und Systemdaten der Tiefengeothermie-Standorte Schwerin und Neustadt-Glewe (Mecklenburg-Vorpommern) verglichen, um ein grundlegendes chemisch-physikalisches Prozessverständnis zu erlangen. Die hierbei erzielten Ergebnisse bilden wiederum die Grundlage für mechanistische und KI-basierte Modelle, welche für prognostische Simulationsrechnungen eingesetzt werden können. Durch die Kombination eines experimentell-analytischen Ansatzes mit numerischen Werkzeugen zur Langzeitanalyse werden die Ergebnisse des Verbundprojekts in ein Prognosemodell für die Nutzungsanalyse überführt und tragen dazu bei, potentielle Formationsschäden in geothermischen Reservoiren und damit verbundene Leistungsverluste zu verhindern bzw. zu minimieren.

Das Verbundprojekt gliedert sich in insgesamt sechs Arbeitspakete (AP). Im Rahmen von AP1 werden gekoppelte Durchflussexperimente mit Reservoirfluiden durchgeführt, um die thermisch-hydraulisch-mechanisch-chemischen (THMC) Eigenschaften von Reservoirgesteinen aus den untersuchten Geothermie-Standorten unter in situ Bedingungen zu bestimmen. Weiterhin sollen Experimente mit natürlichen und synthetischen Materialien vorgenommen werden. Als Analoga zu den komplexen Reservoirgesteinen der nordostdeutschen Testgebiete erfolgt in AP2 die Entwicklung synthetischer Sandsteine mit definierten Eigenschaften, welche zur Untersuchung der gekoppelten Prozesse eingesetzt werden, die zur Verstopfung geothermischer Reservoire führen. Mit AP3 wird der Einsatz Maschinellen Lernens zur Vorhersage von Reservoireigenschaften erprobt. Der Schwerpunkt der Arbeiten liegt dabei auf der Simulation der Partikelanlagerung und den Auswirkungen auf die Permeabilität sowie der numerischen Risikoprognose einer Partikelmobilisation. Im Zentrum von AP4 steht die multiskalige numerische Modellierung des reaktiven Transports in tiefen Hydrothermalsystemen. Zur Simulation von THC-Prozessen wird hierzu ein Porenmodell entwickelt, welches auf den Bohrkernmaßstab hochskaliert werden soll. AP5 widmet sich der Entwicklung sog. physikinformierter neuronaler Netze (PINN) und deren Kopplung mit einem Finite-Elemente (FE) Modell. Durch die Verbindung KI-basierter Ansätze mit numerischen Methoden sollen insbesondere die Wechselwirkungen zwischen der Auflösung von Kalzit-Zementen, der Mobilisierung und Aggregation von Feinpartikeln und der Verstopfung des Porenraums besser untersucht werden. Aufgabe von AP6 ist die Fließfeldanalyse mittels Positronen-Emissions-Tomographie (PET). Dazu werden räumliche Heterogenität und zeitliche Entwicklung von Fließfeldern in experimentell veränderten Proben analysiert.