Modul MSc-HG003 M.Sc.StudO/PO 2017 und 2012: " Modellierung in der Hydrogeologie" (V (I) + Ü (I) + V (II) + Ü (II) = 6 LP); E006 (StudO/PO 2009) Modellierung in der Hydrogeologie , Leistungspunkte gibt es erst nach dem erfolgreichen Besuch aller 4 Lehrveranstaltungen! close

Kursbeschreibung Mathematische Strömung- und Transportmodelle stellen heute ein Standardwerkzeug zur Lösung von in der hydrogeologischen Praxis auftretenden Fragestellungen dar. In der Vorlesung wird eine Einführung in die Finite Differenzen-Methode gegeben, die in vielen Grundwasser- strömungsmodellen als Diskretisierungstechnik für die zu lösenden systembeschreibenden Bilanzgleichungen eingesetzt wird. Die Vorlesung soll dem Hörer den Einstieg in die weiterführende Fachliteratur erleichtern. Kursinhalt (komprimiert) - Einsatzbereiche von mathematischen Strömungs- und Transportmodellen - Aquifertypen - Problemstellung - Randbedingungen für den Strömungs- und den Transportprozess - Die zu lösenden Bilanzgleichungen (Strömungs- und Transportgleichung) - FD-Verfahren (Diskretisierung der stationären 1D-Strömungsgleichung) - Der Thomas-Algorithmus - FD-Verfahren (Diskretisierung der instätionären 1D-Strömungsgleichung) - Unregelmäßige Gitter in Raum und Zeit - Numerische Pumpversuchsanalyse - Beispiel 1: Anwendung numerischer Pumpversuchsmodelle (UVB-Technik) - Beispiel 2: Einfaches Materialbilanzmodell zur Berechnung der transienten GW-Neubildung - Numerische Auswertung von Slug Tests - FD-Verfahren (Diskretisierung der stationären 2D-Strömungsgleichung) - Implementation von Brunnen: Die Peaceman-Formeln - Jacobi- und Gauß-Seidel-Iteration - FD-Verfahren (Diskretisierung der instationären 2D-Strömungsgleichung) - SOR-/LSOR-/ADI-Iteration - Heterogenitäten und Anisotropien - Punktiterative Behandlung von Nichtlinearitäten - FD-Verfahren (Diskretisierung der instationären 1D-Transportgleichung) - Peclet- und Courant-Kriterium – zentrale Differenzen, Upstream Weighting 1. Ordnung - Numerische Diffusion und numerische Dispersion - Beispiel 3: Numerische Analyse eines Push Pull-Tracer Tests (naive Diskretisierung mit Upstream Weighting 1. Ordnung) close