Forschungsthema: 

Die Verarbeitung und Interpretation von hydrochemischen Daten geothermaler Fluide steht im Fokus unserer Forschung.
Über die chemische Zusammensetzung eines heißen Fluides können Minerallöslichkeiten berechnet werden. Mittels dieser Sättigungsindices, der gelösten Mineralphasen, kann auf die Lösungs- und Fällungsreaktionen im Thermalwasserkreislauf geschlossen werden. Dies bildet die Grundlage für die Potentialabschätzung einer thermalen Quelle oder eines geothermalen Reservoirs.

Desweiteren werden, auf Grundlage des initialem Chemismuses eines geothermalen Fluides, numerische Modellierung erstellt, die die Veränderungen der Fluideigenschaften darstellen. Somit lassen sich geochemische Prozesse innerhalb des Reservoirs und des Kraftwerks berechnen und auswerten. Dies dient der optimalen Nutzung des Fluides und der Minimierung von unkontrolliertem Ausgasen oder Fällungen.

Forschungsarbeiten:

Geochemische Exploration mittels Löslichkeitsgeothermometrie

In der Löslichkeitsgeothermometrie wird anhand der hydrogeochemischen Zusammensetzung eines geothermalen Fluides auf die Reservoirtemperatur im Untergrund geschlossen.
Entwicklung und Programmierung des Multikomponentengeothermometers „MulT_predict“
Bei „MulT_predict“ handelt es sich um ein numerisch optimisertes Geothermometer, welches die Sättigungsindices mehrerer gelöster Mineralphasen berechnet und optimiert, um auf die Reservoirtemperatur zu schließen.

Entwicklung und Programmierung des Künstlichen Neuronalen Netz Geothermometers „AnnRG“
Bei „AnnRG“ handelt es sich um ein mehrlagiges Perzeptron, welches mit geochemischen Parametern trainiert und anhand von gemessenen Reservoirtemperaturen validiert wurde.

Hyrdogeochemische Modellierung

Auf Basis von PHREEQC werden hyrdogeochemische Reaktionen in geothermalen Fluiden modelliert. Unser Fokus liegt auf folgende Themengebieten:

• Verbesserung thermodynamischer Datenbanken
• Lösungsreaktionen
• Fällungsreaktionen
• Ausgasungen

Projekte:

VESTA (Very-High-Temperature Heat Aquifer Storage)
Im „VESTA“ Projekt wird die Nutzung eines ehemaligen Erdölreservoirs als saisonaler Wärmespeicher untersucht. Im Zuge des Projektes untersuchen wir die Auslösung und Mobilisieren von Restgehalten an Rohöl durch die Injektion von heißen Fluiden in das Reservoir.

MALEG (Maschinelles Lernen zur Verbesserung der geothermischen Energienutzung)
Im „MALEG“ Projekt wird die Effizienzsteigerung von Geothermiekraftwerken erforscht. Dazu werden Kraftwerksprozesse sowohl physisch, mittels Experimente an einem Demonstrator (Hardware-Zwilling), als auch deterministisch, mittels hydrogeochemischer Modellierung (Digitaler-Zwilling), qunatifiziert. Diese Ergebnisse bilden die Datengrundlage einer Künstlichen Intelligenz, die die thermodynamischen Zusammenhänge innerhalb des Kraftwerkes widergibt und Potentiale zur Verbesserungen darstellt.

Aufgaben:

• Projektarbeit
• Betreuung von Studienarbeiten
• Lehre
• IT-Beauftragter

Lebenslauf:

Profil-Links:

• Researchgate
• Google Scholar
• ORCID