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W. Scheuermann Universität Stuttgart - Kontext der Ausbreitung - Apr-14Seite 1 von 38 Simulation der Ausbreitung radioaktiver Schadstoffe Ausbreitungsphänomene,

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1 W. Scheuermann Universität Stuttgart - Kontext der Ausbreitung - Apr-14Seite 1 von 38 Simulation der Ausbreitung radioaktiver Schadstoffe Ausbreitungsphänomene, Modellierung physikalischer Prozesse

2 Inhalte der Vorlesung W. Scheuermann Universität Stuttgart - Kontext der Ausbreitung - Apr-14Seite 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

3 VDI-Definitionen: Modellierung durch Simulation -1- VDI-Richtlinie 3633 (Beuther Verlag, Berlin 1996) definiert den 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 - Apr-14Seite 3 von 38

4 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 - Apr-14Seite 4 von 38

5 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 - Apr-14Seite 5 von 38

6 Vorgehensweise bei der Modellbildung Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 6 von 38 Aufgabenstellung mathematisches Modell physikalisches Modell Analyse und Darstellung der Ergebnisse Analyse des mathe- matischen Modells Existenz und Lösungen numerisches Modell Konsistenz, Konvergenz Entwurf und Implementierung eines Programms Simulation Daten- Beschaffung Modul Verknüpfung

7 Aufgabenstellung: Berechnung des Wärmebedarfs Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 7 von 38 TaTa Transmissions- verluste Solare Wärmegewinne Lüftungs- verluste TiTi Interne Wärmegewinne Wärmebedarf

8 Physikalisches Modell Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 8 von 38 Zonenweise stationäre Energiebilanz bei vorgegebener Sollinnentemperatur : Transmissionsverluste :Lüftungsverluste :Interne Wärmegewinne :Solare Wärmegewinne :Ausnutzungsgrad

9 Mathematisches Modell Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 9 von 38 Transmissionsverluste: Lüftungsverluste: Interne Wärmegewinne: Solare Wärmegewinne: Berechnung mit folgenden Gleichungen: Mittlere interne Wärmegewinne auf der Basis eines durchschnittlichen 2,7- Personenhaushaltes bezogen auf die Wohnraumfläche n: Luftwechsel F: Abminderungsfaktoren für Verschattung, Sonnenschutz und Rahmenanteil

10 Mathematisches Modell Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 10 von 38 Transmissionsverluste: Lüftungsverluste: Interne Wärmegewinne: Solare Wärmegewinne: Ausnutzungsgrad: Gleichungen: Vereinfacht als Punktmodell

11 Modellierung Fragestellungen –Bedeutung von Modellen –Kontext der Anwendung –Zeitliche und räumliche Auflösung –Zu erfassende Prozesse und Abläufe –Detaillierungsgrad Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 11 von 38

12 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 Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 12 von 38

13 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 - Apr-14Seite 13 von 38

14 Kontext der Anwendung Ersatz von Versuchen –Industrie »Automobilindustrie –Charakteristika »Aufwändige Modelle »Hoher Detaillierungsgrad »Rechenzeiten ohne Bedeutung »Nutzung von Supercomputern W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - Apr-14Seite 14 von 38

15 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 - Apr-14Seite 15 von 38

16 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 W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - Apr-14Seite 16 von 38

17 Kontext: Notfallschutz W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - Apr-14Seite 17 von 38 Einsatz von Ausbreitungsrechnungen Prognose Prognose und Diagnose BfS- Aerogamma LUBW ABC-Erkunder Stationäre Messungen, Ausbreitungsrechnungen Maßnahmen Stationäre Messungen, Ausbreitungsrechnungen Maßnahmen Stationäre und mobile Messungen, Ausbreitungsrechnungen Langfristige Maßnahmen Stationäre und mobile Messungen, Ausbreitungsrechnungen Langfristige Maßnahmen

18 Im Kontext anderer Anwendungen Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 18 von 38 Kernkraftwerke Katastrophenschutz KFÜ-Client Terminal Server UM KFÜ-Client Lokale Datenbank Betreiber KFÜ-Client Meteorologie Mobile Messungen Immissions- Messnetze Externe Messnetze Telefonisches Alarmierungs- System Telefonisches Alarmierungs- System Kommunikations- Server Kommunikations- Server Zentrale Datenbank (Oracle RAC) Zentrale Datenbank (Oracle RAC) Ausbreitungs- Rechnung Ausbreitungs- Rechnung Terminal Server Rufbereitschaft KFÜ WebServer KFÜ WebServer Internet LUBW Karlsruhe RohdatenErfassung, Verarbeitung, Alarmierung Auswertungen

19 Räumliche Auflösung Modellgebietsgröße –Globalmodell »Europa- und Weltweit –Lokalmodell »Bis ca. 200 km »Geländemodellierung –Detailmodell »Nur wenige Kilometer Ausdehnung »Modellierung von Gebäuden Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 19 von 38

20 Schadstoffkonzentrationen W. Scheuermann Universität Stuttgart - Kontext der Ausbreitung - Apr-14Seite 20 von 38 NO 2 Quelle: Proceedings zur HARMO14 Konferenz PM 10

21 Schadstoffkonzentrationen Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 21 von 38

22 Schadstoffkonzentrationen W. Scheuermann Universität Stuttgart - Kontext der Ausbreitung - Apr-14Seite 22 von 38 Quelle: Proceedings zur HARMO14 Konferenz

23 Schadstoffkonzentrationen Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 23 von 38 Bild: Google maps

24 Atmosphärische Prozesse und ihre Zuordnung zur Raumskala W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - Apr-14Seite 24 von 38 SkalaMakro-SkalaMeso-SkalaMikro-Skala αβαβγαβγ von ,20,02 bis ,20,020,002 Quelle: Meteorologie, Prof. Dr. Birgit Klose Makro-Skala große dynamische Hoch- und Tiefdruckgebiete Meso-Skala: Kleinräumige Sturmtiefs, Gewitter Micro-Skala: Grenzschichtturbulenz, Thermik, Sandteufel

25 Zeitliche Auflösung Meteorologische Prozesse Messdatenzyklus Numerik Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 25 von 38

26 Proportionalität von Raum- und Zeitskala W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - Apr-14Seite 26 von 38 BewegungssystemHorizontale ErstreckungZeitliche Dauer Schwache Konvektion50 – 500 m10 – 30 min Mäßige Konvektion500 – 2000 m20 – 60 min Starke Konvektion2 – 20 km30 – 180 min Wolkencluster20 – 200 km3 – 18 h Zyklone, Antizyklone200 – km1 – 3 d Lange Wellen3000 – 10000km2 – 8 d Quelle: Meteorologie, Prof. Dr. Birgit Klose

27 Modell des Schadstofftransports W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - Apr-14Seite 27 von 38

28 Emission Freigesetzte Aktivität –Inventar im Reaktor »Betriebsparameter –Abschaltzeitpunkt –Unfallverlauf –Freisetzungsort Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 28 von 38

29 Transport Konzentration in der Wolke –Meteorologie »Sonneneinstrahlung »Bewölkung »Wind »Regen –Geländeformation –Bebauung / Bewuchs W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - Apr-14Seite 29 von 38

30 Auswirkung der Geländeformation Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 30 von 38

31 Einfluss der Bodenrauigkeit Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 31 von 38

32 Immission Dosisbestimmung –Ablagerung am Boden »Bodenverhältnisse »Deposition Trocken Feucht Regen –Inhalation »Atemrate »Konstitution, Alter –Ingestion »Nahrungsmittelaufnahme W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - Apr-14Seite 32 von 38

33 Auswaschung durch Regen W. Scheuermann Universität Stuttgart - Ziel und Rahmenbedingungen - Apr-14Seite 33 von 38

34 Simulationsmodell Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 34 von 38 Gelände Orographie Landnutzung Rauigkeit Meteorologie Wind Temperatur Druck Stabilität Feuchte Regen Stoffdaten Emission Deposition Chemie Meteorologie Wind Temperatur Druck Diffusion Feuchte Rad. Belastung Dosis Strahlung Immission Luftkonzentration Bodenkonz. Deposition Strömungsmodelle Konstantes Windfeld Interpoliertes Windfeld Diagnostisches Windfeld Prognostisches Windfeld Ausbreitungsmodelle Gauß-Fahnen-Modell Puff-Modell Euler-Modell K-Modell Lagrange-Modell Imissionsmodelle Dosisberechnung Strahlenbelastung Eingangsdaten Simulations- programme Simulations- ergebnisse Auswertung Grafik Visualisierung Bericht Euler: reibungsfreie Strömung K-Modell: turbulente kin. Energie

35 Schadstoffkonzentration und -transport Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 35 von xx Diffusions-Advektionsgleichung

36 Schadstoffkonzentration und -transport Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 36 von 38 Gaußsches Fahnenmodell

37 Schadstoffkonzentration und -transport Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 37 von 38 Puff-Modell

38 Schadstoffkonzentration und -transport Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 38 von 38 [x(t 0 ),y(t 0 ),z(t 0 )] X Y Z Kamin m A (t 0 ) m B (t 0 ) m C (t 0 ) m D (t 0 ) [x(t n ),y(t n ),z(t n )] X Y Z Kamin Lagrangesches Partikelmodell: t = t 0 Ortsvektor:

39 Schadstoffkonzentration und -transport Name Universität Stuttgart - 1XX-123 – Modulthema - Apr-14Seite 39 von 38 m A (t 2 ) m B (t 2 ) m C (t 2 ) m D (t 2 ) [x(t n ),y(t n ),z(t n )] X Y Z Kamin Lagrangesches Partikelmodell: t n = t + dt


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