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Computersimulation für erdbebensichere Tiefbohrungen

16. November 2020

Wissenschaftler*innen an der ETH Zürich wollen mittels Computersimulationen das Risiko von seismischen Reaktionen bei geothermischen Tiefbohrungen minimieren.

Im Bereich der oberflächennahen Geothermie ist die Schweiz mittlerweile international führend und auch einige Projekte zur Wärmeversorgung mittels hydrothermaler Geothermie sind bereits in der Umsetzung. In der Stromerzeugung durch petrothermale Geothermie hingegen wirken die seismischen Ereignisse von Basel immer noch in der Erinnerung der Öffentlichkeit nach, so dass diese deutlich kritischer gesehen wird.

Ein Forschungsprojekt an der ETH Zürich soll nun seismologische Messungen durch computergenerierte Simulationen und Prognosen ergänzen, wie die Neue Zürcher Zeitung berichtete. Beteiligt am Projekt „Faster“ (Forecasting and Assessing Seismicity and Thermal Evolution in Geothermal Reservoirs) sind neben der ETH Zürich der Schweizerische Erdbebendienst (SED), das Nationale Hochleistungsrechenzentrum der Schweiz (CSCS) und die Università della Svizzera italiana (USI).

Simulationsprogramm berechnet mögliche seismische Reaktionen

Computergeneriert können so verschiedene geologische Untergründe simuliert werden. Ebenso berechnet das Programm das Risiko seismischer Ereignisse. Rechnerleistung erhalten die Forscher*innen vom Nationalen Hochleistungsrechenzentrum Manno im Tessin, so dass auch bei laufenden Arbeiten am Gestein vor kritischen Erschütterungen gewarnt werden könnte.

„Die Kapazitäten des Supercomputers reichen, um nahezu in Echtzeit bis zu eine Million virtueller Untergründe zu simulieren“, zitiert die NZZ Thomas Driesner, Projektkoordinator und Professor am Institut für Geochemie der ETH Zürich. Das gebe den Geolog*innen die Gelegenheit, eine Bohrung abzubrechen, bevor ein spürbares Beben ausgelöst werde.

Die Seismolog*innen beim Untergrundlabor Bedretto werden dennoch nicht arbeitslos. Konventionelle seismische Überwachungsmethoden ergänzen die Computersimulation. Denn menschliche Expert*innen können mit ihrer Erfahrung Fehlmessungen eher identifizieren und so die Simulationen des Hochleistungsrechners interpretieren. So lernt die Maschine vom Menschen. (kj)

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