DTN

Die hohe Komplexität tiefengeologischer Endlager aufgrund der Kopplung von chemisch-physikalisch-geologischen Randbedingungen und Prozessen in Verbindung mit den hohen Sicherheitsanforderungen und langen Zeitskalen stellt eine große Herausforderung für den Safety Case dar. Sowohl die skalenübergreifende Modellierung verschiedener gekoppelter Prozesse als auch die Visualisierung und Kommunikation der Ergebnisse sind adäquat zu lösen. Zu diesem Zweck bieten sich Ansätze aus der künstlichen Intelligenz und insbesondere der Technologie des „Digitalen Zwillings“ (Digital Twin - DT) an. Transfer und Weiterentwicklung existierender Ansätze für realitätsnahe holistische Betrachtungen der Entwicklung von Endlagersystemen in Form eines DT bieten vielfältige Anwendungsmöglichkeiten in Bezug auf Konsequenzenanalysen, Optimierung von Endlagersystemen, Unsicherheits- und Sensitivitätsanalysen und der Verringerung von Ungewissheiten in der Sicherheitsanalyse oder auch zur Identifizierung von Wissenslücken und Priorisierung zukünftiger Forschungsarbeiten.

Der Fokus des explorativen Projekts DTN liegt dabei auf ausgewählten Subsystemen eines tiefengeologischen Endlagers, wobei exemplarisch die Wirtsgesteinsformation Tongestein (Excavation Damaged Zone und Endlagerfernfeld) sowie die geotechnische Barriere Bentonit im Kontakt zu (metallischen) Abfallbehältern betrachtet werden. Der Schwerpunkt der am IFN-2 durchgeführten Arbeiten liegt dabei auf der für die Realisierung von DTs notwendigen Beschleunigung geochemischer Modellrechnungen und reaktiver Stofftransportsimulationen mittels verschiedener Surrogatmodelle.