Arbeitspaket 2: Optimierungsverfahren zur Positionierung von Erdwärmesonden

Neuigkeiten

November 2025

Aufbauend auf den bisherigen Fortschritten bei der Positionsoptimierung, insbesondere bei der modularen und erweiterbaren Softwarearchitektur, wird derzeit die Integration zusätzlicher Optimierungszielgrößen geprüft. Der modulare Aufbau des präsentierten Frameworks erlaubt es, das Programm potenziell um weitere Zielgrößen wie beispielsweise Sondenlänge oder -anzahl zu erweitern. Dies würde die Anwendbarkeit in komplexeren Szenarien deutlich erhöhen.
Darüber hinaus wird die Herausforderung der hohen Rechenzeit bei der Einbindung numerischer Untergrundsimulationen im Optimierungsprozess adressiert. Hierbei steht die Untersuchung von Techniken zur Modellreduktion im Fokus, die eine sinnvolle Balance zwischen Genauigkeit und Effizienz schaffen sollen. 
Insbesondere bei komplexen geologischen Untergrundverhältnissen sowie Grundwasserströmungsszenarien ist es notwendig, die Genauigkeit der numerischen Modelle optimal in die Optimierungsverfahren zu integrieren.

Mai 2025 

Im Zuge der Weiterentwicklung des Ansatzes zur Positionsoptimierung mit gradientenfreien Optimierungsverfahren liegt der Fokus auf der praktischen Umsetzung des gewählten Workflows in Python. Ziel ist es, eine automatisierte, modulare Lösung zu entwickeln, die flexibel auf unterschiedliche Anforderungen reagieren kann. Zu diesem Zweck wurde eine objektorientierte Softwarearchitektur etabliert, die die zentralen Komponenten – Problemdefinition, Optimierungsalgorithmus und Simulationsmethoden – klar voneinander trennt. Die folgende Abbildung zeigt den schematischen Ablauf des Optimierungsprogrammes.

Diese Struktur erleichtert nicht nur die Wartung, sondern ermöglicht auch zukünftige Erweiterungen und Anpassungen, beispielsweise durch die Integration weiterer Zielgrößen und Nebenbedingungen. Die Funktionalität des entwickelten Ansatzes konnte erfolgreich anhand des Minimalmodells getestet werden. Hierbei wurden sowohl analytische Berechnungsmodelle (g-Funktionen) als auch numerische Simulationen (OpenGeoSys) genutzt, um die Vorlauftemperatur als auslegungsrelevantes Optimierungskriterium zu bestimmen. In den nächsten Untersuchungen soll die Flexibilität des Workflows in verschiedenen Auslegungsszenarien weiter getestet werden, um seine Praxistauglichkeit und Skalierbarkeit zu gewährleisten.

Dezember 2024

Aufbauend auf den Untersuchungen aus dem Vorgängervorhaben EASyQuart sind gradientenfreie Optimierungsverfahren aufgrund ihrer Flexibilität als vielversprechender Ansatz für die Optimierung von Erdwärmesondenfeldern identifiziert worden. Für die Entwicklung des Zielfunktionals ist die Vorlauftemperatur der Erdwärmesonden das auslegungsrelevante Optimierungskriterium. Zum gegenwärtigen Zeitpunkt kann der Algorithmus, dessen Aufgabe es ist eine optimale Platzierung von Erdwärmesonden bei bekannter Sondenanzahl und –länge zu gewährleisten, mit einer beliebigen Sondenanzahl umgehen und erlaubt die flexible Eingabe regulatorischer Abstandsregeln als Nebenbedingung des Optimierungsproblems.
Um die Funktionsweise der gradientenfreien Optimierungsstrategie bewerten und verbessern zu können, ist ein Minimalmodell von 3 Sonden mit eineindeutiger Lösung entwickelt worden. Die optimalen Sondenpositionen sind für dieses Modell ohne Grundwasser bekannt, sodass dieses für die Ermittlung von geeigneten Algorithmusparametern verwendet wird. Nachstehende Abbildung zeigt eine schematische Darstellung des Minimalmodells mit den bekannten optimalen Sondenpositionen. Ein auf dem Gebiet befindliches Gebäude und eine zu diesem sowie der Grundstücksgrenze einzuhaltende Abstandsbedingung schränkt die Platzierung geometrisch soweit ein, dass eine eineindeutige Lösung vorliegt.