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Optimierung eines mitteltiefen Erdwärmesondenspeichers

Wolfram Rühaak1, Daniel Schulte1, Bastian Welsch1, Swarup Chauhan1, Kristian Bär1, Sebastian Homuth1, Ingo Sass1
1 Institut für Angewandte Geowissenschaften, Fachgebiet Angewandte Geothermie, Technische Universität Darmstadt

O 11.6 in Wärme-, Energie- und Kohlenstoffspeicherung im Untergrund

29.05.2014, 15:40-16:00, H18, NW II

 

Eine der größten Stärken der Geothermie ist die Beheizung von Gebäuden. Aufgrund des jahreszeitlichen Temperaturwechsels bietet sich eine Kombination mit Solarthermie an. Wärme wird im Sommer im Untergrund gespeichert um im Winter wieder entzogen zu werden. Für eine derartige Konfiguration sind eine Reihe von Randbedingungen zu erfüllen: die eingespeicherte Wärme sollte möglichst am Ort verbleiben und die erzielten Temperaturen müssen dem Einsatzzweck entsprechend ausreichend hoch sein. Das vorgestellte Forschungsprojekt befasst sich mit der Beheizung eines Universitätsgebäudes. Für den Speicher ist eine Tiefe zwischen 500 m bis 1000 m vorgesehen. In dieser Tiefe herrschen aufgrund des geothermischen Gradienten bereits erhöhte Temperaturen. Die Einspeicherung erfolgt mit ca. 90 °C. Zusätzlich zu Solarthermie soll Hochtemperaturabwärme von anderen Gebäuden (Blockheizkraftwerk, Hochleistungsrechner, etc.) eingespeist werden. Ein wesentlicher Aspekt des Projekts ist es eine optimale Kombination aus Anzahl und Tiefe von Erdwärmesonden zu ermitteln, die eine ausreichende Rücklauftemperatur und Entzugsleistung bereitstellen und dabei die Investitionskosten zu minimieren. Darüber hinaus werden eine Reihe weiterer technischer Parameter variiert. Dieses Optimierungsproblem wird mittels einer neuentwickelten MATLAB Toolbox gelöst, in der sowohl konduktiver Wärmetransport mittels eines FEM Verfahrens (Alberty et al., 1999) als auch der Wärmeaustausch innerhalb der Erdwärmesonden (Eskilson & Claesson, 1988) dynamisch berechnet werden. Eine einfache Lösungsvariante stellt der Einsatz von Monte-Carlo Verfahren dar (Sabelfeld, 1991). Daneben werden jedoch auch komplexere Optimierungsalgorithmen auf ihre Anwendbarkeit hin geprüft.



 

 

Alberty, J., Carstensen, C. & Funken, S.A. (1999): Remarks around 50 lines of Matlab: short finite element implementation. - Numerical Algorithms, 20(2-3): 117-137, doi:10.1023/A:1019155918070

Eskilson, P. & Claesson, J. (1988): Simulation model for thermally interacting heat extraction boreholes. - Numerical Heat Transfer, 13: 149–165.

Sabelfeld, K.K (1991): Monte Carlo Methods in Boundary Value Problems, 281 Seiten, Springer: Berlin Heidelberg.



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Letzte Änderung 23.11.2013