(openPR) Die Entsorgung hoch-radioaktiver Abfälle ist eine große technische und gesellschaftliche Herausforderung. Bei der Bewertung möglicher Standorte eines tiefengeologischen Endlagers spielt der Aspekt Sicherheit eine zentrale Rolle. Hier möchte das Ministerium Wissenslücken schließen: Neue Forschungs- und Entwicklungsprojekte sollen die wissenschaftlichen Grundlagen für die Beurteilung der sicheren Entsorgung radioaktiver Abfälle schaffen und weiterentwickeln.
Das auf 36 Monate angelegte Projekt MALEK (Maschinelles Lernen für komplexe hydrologisch-geochemische Prozesse bei der Endlagerung im Kristallin) geht der Frage nach, wie lange die gelagerten Radionuklide im Endlager zurückgehalten werden können. Benötigt werden Vorhersagen, die räumliche Skalen vom Millimeter- bis zum Kilometerbereich sowie Zeiträume bis zu einer Million Jahren berücksichtigen. Klassische numerische Modelle und Simulationsmethoden stoßen dabei an ihre rechnerischen Grenzen.
MALEK verfolgt daher den Ansatz, physikbasierte Modelle des Transports von Radionukliden gezielt durch maschinelle Lernverfahren zu ergänzen. Der Vorteil: Komplexe Simulationen werden stark beschleunigt, ohne dabei die zugrunde liegenden physikalischen und chemischen Gesetzmäßigkeiten zu vernachlässigen. Ein zentrales Werkzeug sind hier sogenannte Ersatz- oder Surrogatmodelle. Es handelt sich hierbei um mit Methoden des maschinellen Lernens trainierte Modelle. Die Trainingsdaten stammen aus rechenintensiven Simulationen. Nach dem Training können diese Modelle an Stelle der Simulationen eingesetzt werden. Die Ergebnisse sind zwar nur Näherungen, aber entscheidend ist, dass sie deutlich schneller vorliegen als die Ergebnisse der detaillierten Simulation.
„Im Gesamtprojekt sollen die Surrogatmodelle an verschiedenen Stellen zum Einsatz kommen“, erläutert Projektleiter Prof. Vinzenz Brendler, Leiter der Abteilung „Thermodynamik der Aktiniden“ im Institut für Ressourcenökologie des HZDR. „Ein Beispiel ist die Sorption, also wie stark Radionuklide an Gestein oder Mineralen binden. Das hängt stark von den chemischen Bedingungen der Umgebung ab. Je stärker diese Bindung ist, desto langsamer können sich Radionuklide im Untergrund ausbreiten. Ein anderes Beispiel für ein geplantes Surrogatmodell ist der reaktive Transport durch das Gestein. Dieser hängt zwar auch von der Sorption ab, aber nicht nur: Diffusionsprozesse, Gesteinseigenschaften oder chemische Reaktionen müssen hier ebenfalls beachtet werden.“
Genaue, robuste und transparente Verfahren gesucht
„MALEK wird zu nachvollziehbaren, überprüfbaren und reproduzierbaren Modellierungsansätzen führen und so einen wichtigen Beitrag für belastbarere Sicherheitsnachweise leisten“, zeigt sich Dr. Attila Cangi, Leiter der CASUS-Abteilung „Maschinelles Lernen für Materialmodellierung“, zuversichtlich. „Dazu wollen wir unsere Expertise in der Entwicklung maschineller Lernmodelle, die wir für die mikroskopische Beschreibung von Materialien aufgebaut haben, auf diesen Anwendungsfall übertragen. Denn auf methodischer Ebene ähneln sich die zugrunde liegenden Problemstellungen“, so Cangi weiter. Prof. Michael Hecht, Leiter der CASUS-Nachwuchsgruppe „Mathematical Foundations of Complex System Science“, hebt die geplante systematische Bewertung der entwickelten Module hervor: „Von den einzelnen Surrogatmodellen über deren Kombination dieser bis hin zu verschiedenen Varianten eines Gesamtbewertungsmodells stellt sich die Frage, welche Lösungen hinsichtlich Genauigkeit, Robustheit und Transparenz am besten geeignet sind.“ Hierzu werden umfangreiche Benchmarking- und Unsicherheitsanalysen durchgeführt, in die auch die Erfahrungen von Forschungslaboren unter Tage wie Äspö (Schweden) und Grimsel (Schweiz) einfließen.
Bei MALEK steht kristallines Wirtsgestein im Vordergrund. Es gehört zu den Wirtsgesteinen, die in Deutschland für ein tiefengeologisches Endlager in Betracht kommen. Da das Gestein selbst meist sehr dicht ist, spielen Klüfte und Störungszonen eine entscheidende Rolle: Sie können bestimmen, wie sich Wasser bewegt – und damit auch, wie gelöste Stoffe wie Radionuklide transportiert werden. Genau diese komplexen Strukturen machen Kristallingestein wissenschaftlich anspruchsvoll. Das Projekt könnte also besonders wertvolle Ergebnisse liefern.
Die beteiligten Partner bringen komplementäre Expertisen in das Anfang 2026 gestartete Projekt ein: Prof. Brendler und sein Team verfügen über Erfahrung in der Geochemie, der reaktiven Transportmodellierung und der Entwicklung datengetriebener Methoden. Dr. Cangi und Prof. Hecht steuern Kompetenzen im Bereich maschinelles Lernen und mathematischer Surrogatmodellierung bei. Prof. Thomas Nagel von der TU Bergakademie Freiberg ist Experte rund um Fragestellungen zu porösen und geklüfteten Geomaterialien sowie geotechnischen Simulationen und Nachweisen. Prof. Denise Degen von der TU Darmstadt bringt ihr Wissen zu Unsicherheitsanalysen im geowissenschaftlichen Kontext ein, die – auf physikalischen Gesetzmäßigkeiten beruhend – komplexe Rechenmodelle vereinfachen.
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Prof. Vinzenz Brendler | Leiter Thermodynamik der Actiniden
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