CO2RINA

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Hintergrund

Risikobewertungen für CO2-Speicherung im Untergrund basieren bislang oft auf Expertenwissen, um individuelle Szenarien zu beurteilen. Im Hinblick auf die persönliche Expertise werden Ereignisse und Prozesse untersucht, die Auswirkungen auf die Sicherheit haben können oder eine Gefahr für die Umwelt oder Gesundheit darstellen. Der Nachteil dieser Methodik ist die Subjektivität, die durch Entscheidungen des Benutzers einfließt. Eine Alternative stellt diesbezüglich die Verwendung stochastischer Methoden dar, um mit Hilfe einer Modellreduktion für bestimmte Szenarien auf Basis von Prozessmodellierung die Durchführung von Monte-Carlo Simulationen zu ermöglichen. Im vorliegenden Projekt wird diesbezüglich eine Methode entwickelt, die auch auf den für CO2-Speicherprojekte relevanten sehr großen Raumskalen effizient unter Integration der wesentlichen Teilaspekte anwenden lässt:

● Druckregime und Massenflüsse in der Speicherformation,
● Migration von Fluiden aus der Speicherformation in überlagernde Schichten über unterschiedliche Pfade,
● Veränderungen des gesamten Grundwasserregimes durch CO2-Injektionen,
● CO2-Emissionen in die Atmosphäre

Ziele

Die Zielsetzung des Projektes liegt in der Entwicklung und numerischen Umsetzung einer allgemein anwendbaren Methodik für die Durchführung von Risikoanalysen zur CO2-Speicherung im tiefen geologischen Untergrund. Mit dem Projekt soll eine allgemeine, standortunabhängige Methodik geschaffen werden, die flexibel auf jeden konkreten Standort angepasst werden kann. Der vorgesehene Ansatz zielt damit insbesondere auf eine hohe Prozess-Transparenz ab, die sowohl bei der Bewertung und Auswahl von Standorten als auch im Genehmigungsprozess unabdingbar ist.

Methodik

Die Herausforderung der Risikoanalyse besteht darin die Wahrscheinlichkeit zu beurteilen, inwieweit unterschiedliche Prozesse bzw. die Kopplung unterschiedlicher Prozesse zu einer Migration von CO2 in oberflächennahe Bodenschichten bzw. in die Atmosphäre führen. Dabei sind sowohl konzeptionelle Unsicherheiten (Welche Prozesse werden dominieren?) als auch Parameterunsicherheiten (bestimmte Prozessparameter und Parameter-variabilitäten sind aufgrund der Heterogenität des geologischen Untergrundes grundsätzlich nicht exakt bestimmbar) sowie Parametervariabilitäten als Einflussgrößen zu berücksichtigen. Für eine Vielzahl von Teilprozessen und Zusammenhängen ist eine deterministische Vorgehensweise diesbezüglich unabdingbar, systemübergreifend müssen jedoch probabilistische Ansätze Anwendung finden, um die Variabilität der Parameter und die Parameterunsicherheiten sachgerecht abzubilden.

Die vorgeschlagene Methodik hebt sich von international bereits vorhandenen Ansätzen dadurch ab, dass sie konsequent modular unter Nutzung klar definierter Schnittstellen aufgebaut ist. Dadurch wird die Möglichkeit geschaffen, die bereits für spezifische Standorte vorhandenen Modelle konsistent im Risikosimulationsmodell zu integrieren und miteinander zu koppeln. Die einzelnen Module können eigenständig erweitert und flexibel ausgetauscht werden.