Unsicherheits- und Sensitivitaetsanalysen fuer Grundwasser- und Schadstofftransportmodelle mit raeumlich variierenden Parametern

Abstract

In der GRS Koeln wird gegenwaertig eine auf geostatistischen Algorithmen basierende schrittweise Methodik zur hydrogeologischen Charakterisierung von Endlagerstandorten entwickelt und mit Daten vom Standort Gorleben getestet und demonstriert. Diese Methodik soll die Beruecksichtigung der raeumlichen Variabilitaet hydrogeologischer Eigenschaften und von Unsicherheiten in der Standortcharakterisierung im Rahmen probabilistischer Unsicherheitsanalysen fuer die Bewertung der Langzeitsicherheit von Endlagern radioaktiver Abfaelle ermoeglichen. Im vorliegenden Bericht wird die Ueberlagerung der zunaechst generierten raeumlichen Verteilung hydrogeologischer Einheiten mit raeumlich variierenden hydrogeologischen Parametern dargestellt. Mit den entstandenen Modellen wurden probabilistische Unsicherheitsanalysen fuer Grundwasser- und Schadstoffmigrationsmodelle durchgefuehrt. Ausserdem wurde eine Methode zur Durchfuehrung probabilistischer Sensitivitaetsanalysen fuer raeumlich variable Parameter vorgestellt und demonstriert. Es konnte gezeigt werden, dass der dargestellte Zugang adaequat und bei einer Datenlage wie in Gorleben anwendbar ist. Allerdings war eine deutliche Abhaengigkeit der erzielten Ergebnisse von Modellannahmen zur raeumlichen Verteilung der hydrogeologischen Einheiten wie auch der Parameter zu erkennen. (orig.)Presently GRS Koeln develops a method based on geostatistical algorithms for the hydrogeological characterisation of repository sites. The method is demonstrated and tested using data from the Gorleben site. It is intended to take into account the spatial variability of hydrogeological features and the uncertainties in site characterisation in probabilistic uncertainty analyses for the evaluation of the long-term safety of final repositories for radioactive waste. The report presented here describes how the previously generated spatial distribution of hydrogeological units is superimposed by hydrogeological parameters varying with position. The models obtained have been utilised for probabilistic uncertainty analyses for groundwater and contaminant migration models. In addition, a method for probabilistic sensitivity analyses for parameters varying with position is presented and demonstrated. It has been shown that the approach presented is adequate and applicable to a dataset like the one from Gorleben. However, a significant dependence of the results obtained on the model assumptions concerning the spatial distribution of parameters was visible. (orig.)SIGLEAvailable from TIB Hannover: RO 3190(2001-589) / FIZ - Fachinformationszzentrum Karlsruhe / TIB - Technische InformationsbibliothekDEGerman