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W. Scheuermann Universität Stuttgart - Kontext der Ausbreitung - 11. Apr 2023 Seite 1 von 38
Simulation der Ausbreitung radioaktiver Schadstoffe
Ausbreitungsphänomene,Modellierung physikalischer Prozesse
Inhalte der Vorlesung
W. Scheuermann Universität Stuttgart - Kontext der Ausbreitung - 11. Apr 2023 Seite 2 von 38
Ziele und Kontext von Ausbreitungsrechnungen
Ausbreitungsphänomene,Modellierung physikalischer Prozesse
Freisetzung, Zerfall
Topographie, Geländemodelle, Koordinatensysteme
Windfeldmodelle
Transportmodelle
Dosisberechnung, chemische Prozesse in der Atmosphäre
Simulationssysteme
Softwareparadigmen / Frameworks
Werkzeuge zur Modellierung (UML)
Architektur von ABR_V2.0
Modelle in der ABR_V2.0
Benchmarks / Validierung
VDI-Definitionen: Modellierung durch Simulation -1-
VDI-Richtlinie 3633 (Beuther Verlag, Berlin 1996) definiertden Begriff des Systems:“Abgegrenzte Anordnung von Komponenten,die miteinander in Beziehung stehen.“
Es ist gekennzeichnet durch: - Systemgrenze, Systemein- und ausgangsgrößen- Subsysteme, Systemelemente,- Aufbaustruktur- Ablauflogik- Zustandsübergänge und -größen“,
Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - 11. Apr 2023
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VDI-Definitionen: Modellierung durch Simulation -3-
Den Prozess der Modellierung„Die Modellierung umfasst bei der Simulation das Umsetzen eines existierenden oder gedachten Systems in ein experimentierbares Modell“,und der Begriff der Simulation:„Simulation ist ein Verfahren zur Nachbildung eines Systems mit seinen dynamischen Prozessen in einem experimentierbaren Modell, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit übertragbar sind.“
Im weiteren Sinne wird unter Simulation das Vorbereiten, Durchführen und Auswerten gezielter Experimente mit einem Simulationsmodell verstanden.
Mit Hilfe der Simulation kann das zeitliche Ablaufverhalten komplexer Systeme untersucht werden“.
W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - 11. Apr 2023
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VDI-Definitionen: Modellierung durch Simulation -2-
• den Begriff des Modells • „Ein Modell ist eine vereinfachte Nachbildung eines
existierenden oder gedachten Systems mit seinen Prozessen in einem anderen begrifflichen oder gegenständlichen System. Es unterscheidet sich hinsichtlich der untersuchungs-relevanten Eigenschaften nur innerhalb eines vom Untersuchungsziel abhängigen Toleranzrahmens vom Vorbild“.
• Es wird genutzt, um eine bestimmte Aufgabe zu lösen, deren Durchführung mittels direkter Operationen am Original nicht möglich oder zu aufwendig wäre.
• - Gedankliches Modell: Modell, das noch nicht in ein Simulationsmodell umgesetzt wurde.
• - Experimentierbares Modell / Simulationsmodell: Reales Modell, das aus dem gedanklichen Modell entstand und mit dem Experimente durchgeführt werden können.“
W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - 11. Apr 2023
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Vorgehensweise bei der Modellbildung
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Aufgabenstellung
mathematischesModell
physikalischesModell
Analyse und Darstellungder Ergebnisse
Analyse des mathe-matischen Modells
Existenz und Lösungen
numerisches Modell
Konsistenz, Konvergenz
Entwurf und Implementierung eines Programms
Simulation
Daten-Beschaffung
ModulVerknüpfung
Aufgabenstellung: Berechnung des Wärmebedarfs
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Ta
Transmissions-verluste
SolareWärmegewinne
Lüftungs-verluste
Ti
Interne Wärmegewinne
Wärmebedarf
Physikalisches Modell
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Zonenweise stationäre Energiebilanz bei vorgegebener Sollinnentemperatur
)( SILT QQQQQ
TQ
SQ
LQ
IQ
: Transmissionsverluste: Lüftungsverluste: Interne Wärmegewinne: Solare Wärmegewinne: Ausnutzungsgrad
Mathematisches Modell
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Transmissionsverluste:
Lüftungsverluste:
Interne Wärmegewinne:
Solare Wärmegewinne:
dtTTAktQ aiT )()(
dtTTcVntQ aiL )()(
dtAQtQ II )(
:IQ
Berechnung mit folgenden Gleichungen:
dtFFFAItQ FCSS )(
Mittlere interne Wärmegewinne auf der Basis eines durchschnittlichen 2,7-Personenhaushaltes bezogen auf die Wohnraumfläche
n: LuftwechselF: Abminderungsfaktoren für Verschattung, Sonnenschutz und Rahmenanteil
Mathematisches Modell
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Transmissionsverluste:
Lüftungsverluste:
Interne Wärmegewinne:
Solare Wärmegewinne:
Ausnutzungsgrad:
tTTAkQ aiT )(
tTTcVnQ aiL )(
tAQQ II
tFFFAIQ FCSs
1 wenn,1
1 wenn ,1
11
a
a
a
a
Gleichungen: Vereinfacht als Punktmodell
Modellierung
• Fragestellungen– Bedeutung von Modellen– Kontext der Anwendung– Zeitliche und räumliche Auflösung– Zu erfassende Prozesse und Abläufe– Detaillierungsgrad
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Charakteristika von Modellen
• Modelle– beschreiben Ausschnitt der Welt– haben beschränkte Gültigkeit– unterliegen vielen Fehlerquellen
• Modelle sind– nicht wahr, aber brauchbar– nicht verifizierbar, aber validierbar– nicht richtig, aber nützlich
• Modellergebnisse benötigen– Interpretation– Validierung– Daten
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Kontext der Anwendung
• Wissenschaft– Begleitung von Experimenten
– Charakteristika» Aufwändige Modelle» Hoher Detaillierungsgrad» Rechenzeiten ohne Bedeutung» Nutzung von Supercomputern
W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - 11. Apr 2023
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Kontext der Anwendung
• Ersatz von Versuchen– Industrie
» Automobilindustrie
– Charakteristika» Aufwändige Modelle» Hoher Detaillierungsgrad» Rechenzeiten ohne Bedeutung» Nutzung von Supercomputern
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Kontext der Anwendung
• Planung– Untersuchungen zur Auswirkung von Maßnahmen
» Hoch- und Tiefbau» Fabrikbauten
– Charakteristika» Flexible Modellierung (Untersuchung von Alternativen)» Flexible Modelle» Bearbeitungszeit und Rechenzeit von untergeordneter
Bedeutung
W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - 11. Apr 2023
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Kontext der Anwendung
• Notfallschutz– Zur Beurteilung der Bedrohungssituation bei Unfällen in
» Chemischen Fabriken» Kernkraftwerken» Gewässerverschmutzung
– Charakteristika» Anwendung unter Stress» Stabile Modelle» Standardisierte Ein- und Ausgabe» kurze Rechenzeiten
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Kontext: Notfallschutz
W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - 11. Apr 2023
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Einsatz von Ausbreitungsrechnungen
PrognosePrognose und Diagnose Diagnose
BfS-Aerogamma
LUBW
ABC-Erkunder
R ingraum
N otstro mve rsorgung
KKP2 N ormal
0
6 12
0
5
10
D H
D E
R DB
4.000 10 +̂1 hP a
9 .890 10 +̂3 Bq / m³
1 .280 B q/ m³
1 .580 10 -̂7 Gy/ h
5 .000 10 +̂4 m³/ h
3 .450 10 +̂3 Bq / m³
1 .250 B q/ m³
1 .0 10^+0 hP a
1 .030 10 +̂4 Bq / m³
2 .460 10 +̂4 Bq / m³
0 m³/ h
3 .450 10 +̂3 Bq / m³
1 .580 10 -̂7 Gy/ h
5 .000 10 +̂4 m³/ h
0 -
0 .0 %
V ora larmsc hwe lle
a ngespro chen
A larmsc hwe lle
a ngespro chen
A blu ftka min
A bw a sse r
S iche rhe itsbehä lter
gesc hlo ssen
U ngü ltig
o de r unp laus ibe l
F risc hda mpf-
v entile
100 .0 %
100.0 %
15.09 .10 07 :50:00 M E SZ
S imu latio nsdatenba nk
U nge filte rte M esswe rte
1 .7 10^+1 M P a
Stationäre Messungen,Ausbreitungsrechnungen
Maßnahmen
Stationäre und mobile Messungen,
AusbreitungsrechnungenLangfristige Maßnahmen
Im Kontext anderer Anwendungen
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Kernkraftwerke
KatastrophenschutzKatastrophenschutzKFÜ-Client
Terminal Server
UMUMKFÜ-Client
Lokale Datenbank
BetreiberBetreiberKFÜ-Client
Meteorologie
MobileMessungen
Immissions-Messnetze
ExterneMessnetze
TelefonischesAlarmierungs-
System
TelefonischesAlarmierungs-
System
Kommunikations-Server
Kommunikations-Server
Zentrale Datenbank
(Oracle RAC)
Zentrale Datenbank
(Oracle RAC)
Ausbreitungs-Rechnung
Ausbreitungs-Rechnung
Terminal Server
Rufbereitschaft
KFÜWebServer
KFÜWebServer
Internet
LUBW Karlsruhe
Rohdaten Erfassung, Verarbeitung, Alarmierung Auswertungen
Räumliche Auflösung
• Modellgebietsgröße– Globalmodell
» Europa- und Weltweit– Lokalmodell
» Bis ca. 200 km» Geländemodellierung
– Detailmodell» Nur wenige Kilometer Ausdehnung» Modellierung von Gebäuden
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Schadstoffkonzentrationen
W. Scheuermann Universität Stuttgart - Kontext der Ausbreitung - 11. Apr 2023 Seite 20 von 38
NO2
Quelle: Proceedings zur HARMO14 Konferenz
PM10
Schadstoffkonzentrationen
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Schadstoffkonzentrationen
W. Scheuermann Universität Stuttgart - Kontext der Ausbreitung - 11. Apr 2023 Seite 22 von 38
Quelle: Proceedings zur HARMO14 Konferenz
Schadstoffkonzentrationen
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Bild: Google maps
Atmosphärische Prozesse und ihre Zuordnung zur Raumskala
W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - 11. Apr 2023
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Skala Makro-Skala Meso-Skala Mikro-Skala
α β α β γ α β γ
von 40000 10000 2000 200 20 2 0,2 0,02
bis 10000 2000 200 20 2 0,2 0,02 0,002
Quelle: Meteorologie, Prof. Dr. Birgit Klose
• Makro-Skala- große dynamische Hoch- und Tiefdruckgebiete
• Meso-Skala: - Kleinräumige Sturmtiefs, Gewitter
• Micro-Skala:- Grenzschichtturbulenz, Thermik, Sandteufel
Zeitliche Auflösung
• Meteorologische Prozesse• Messdatenzyklus• Numerik
Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - 11. Apr 2023
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Proportionalität von Raum- und Zeitskala
W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - 11. Apr 2023
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Bewegungssystem Horizontale Erstreckung Zeitliche Dauer
Schwache Konvektion 50 – 500 m 10 – 30 min
Mäßige Konvektion 500 – 2000 m 20 – 60 min
Starke Konvektion 2 – 20 km 30 – 180 min
Wolkencluster 20 – 200 km 3 – 18 h
Zyklone, Antizyklone 200 – 30000 km 1 – 3 d
Lange Wellen 3000 – 10000km 2 – 8 d
Quelle: Meteorologie, Prof. Dr. Birgit Klose
Modell des Schadstofftransports
W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - 11. Apr 2023
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Emission
• Freigesetzte Aktivität– Inventar im Reaktor
» Betriebsparameter– Abschaltzeitpunkt– Unfallverlauf– Freisetzungsort
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Transport
• Konzentration in der Wolke– Meteorologie
» Sonneneinstrahlung» Bewölkung» Wind» Regen
– Geländeformation– Bebauung / Bewuchs
W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - 11. Apr 2023
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Auswirkung der Geländeformation
Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - 11. Apr 2023
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-1000 1000 3000 5000 7000 9000 11000 13000 150000.00E+00
2.00E+01
4.00E+01
6.00E+01
8.00E+01
1.00E+02
1.20E+02
1.40E+02
1.60E+02
1.80E+02
2.00E+02
0
50
100
150
200
250
300
350
Topographieeinfluss: Ortsdosisleistung
ODL (ohne)
ODL (mit)
Topographie
Emissionhöhe
Entfernung vom Standort [m]
Do
sis
[mS
v/h
]
Einfluss der Bodenrauigkeit
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Immission
• Dosisbestimmung– Ablagerung am Boden
» Bodenverhältnisse» Deposition
• Trocken• Feucht• Regen
– Inhalation» Atemrate» Konstitution, Alter
– Ingestion» Nahrungsmittelaufnahme
W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - 11. Apr 2023
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Auswaschung durch Regen
W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - 11. Apr 2023
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Simulationsmodell
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Gelände
OrographieLandnutzung
Rauigkeit
Meteorologie
WindTemperatur
DruckStabilitätFeuchteRegen
Stoffdaten
EmissionDeposition
Chemie
Meteorologie
WindTemperatur
DruckDiffusionFeuchte
Rad. Belastung
DosisStrahlung
Immission
LuftkonzentrationBodenkonz.Deposition
Strömungsmodelle
Konstantes WindfeldInterpoliertes Windfeld
Diagnostisches WindfeldPrognostisches Windfeld
Ausbreitungsmodelle
Gauß-Fahnen-ModellPuff-Modell
Euler-ModellK-Modell
Lagrange-Modell
Imissionsmodelle
DosisberechnungStrahlenbelastung
Eingangsdaten Simulations-programme
Simulations-ergebnisse
Au
swer
tun
g
Gra
fikV
isua
lisie
rung
Ber
icht
Euler: reibungsfreie StrömungK-Modell: turbulente kin. Energie
Schadstoffkonzentration und -transport
Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - 11. Apr 2023
Seite 35 von xx
Diffusions-Advektionsgleichung
Schadstoffkonzentration und -transport
Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - 11. Apr 2023
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Gauß‘sches Fahnenmodell
Schadstoffkonzentration und -transport
Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - 11. Apr 2023
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Puff-Modell
Schadstoffkonzentration und -transport
Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - 11. Apr 2023
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[x(t0),y(t0),z(t0)]
X
Y
Z
Kamin
mA(t0)mB(t0)
mC(t0)
mD(t0)
[x(tn),y(tn),z(tn)]
X
Y
Z
Kamin
• Lagrangesches Partikelmodell: t = t0
Ortsvektor:
Schadstoffkonzentration und -transport
Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - 11. Apr 2023
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mA(t2)mB(t2)
mC(t2)
mD(t2)
[x(tn),y(tn),z(tn)]
X
Y
Z
Kamin
• Lagrangesches Partikelmodell: tn = t + dt