Heuristische Optimierung von untiefen geothermischen AnlagenDas Heizen und Kühlen von Gebäuden über Wärmeaustausch mit dem Untergrund gewinnt in Deutschland zunehmend an Bedeutung, nicht zuletzt wegen einzigartiger Vorteile bei der Nutzung geothermischer Energie: Sie ist fast überall verfügbar, gilt als regenerativ, ist dabei ökonomisch und nachhaltig nutzbar.Dieses Forschungsvorhaben widmet sich einem bisher unausgeschöpften Potential bei der Planung von untiefen geothermischen Anlagen.Vor allem zur Versorgung von großen modernen Büro- und Industrieanlagen werden statt individueller Bohrlochsysteme umfangreiche Kombinationen in Sondenfeldern und Brunnengalerien installiert. Durch den kombinierten Betrieb dieser Anlagen lässt sich die Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems beliebig erhöhen. Allerdings steigt mit der Größe auch die Komplexität eines Systems. Die standortspezifische Anpassung wird sehr anspruchsvoll und ist mit gängigen Ansätzen nicht zufriedenstellend zu lösen. Die gleichzeitige Einrichtung von sich zum Teil gegenseitig beeinflussenden Sonden oder Brunnen ist jedoch kein Hindernis sondern bietet bemerkenswerte Chancen: Eine gezielte Kombination von Einzelsystemen und ihr strategischer Betrieb lassen den Energieaustausch mit dem Untergrund standortspezifisch verbessern und das zur Verfügung stehende geothermische Reservoir ideal nutzen. Um dies zu erreichen, erfolgt in diesem Forschungsvorhaben die Verknüpfung von geothermischen Simulationsmodellen mit heuristischen Optimierungsverfahren. Letztere, insbesondere sogenannte „Evolutionären Algorithmen“ aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, haben sich bereits in vielen Bereichen der ingenieurtechnischen und naturwissenschaftlichen Optimierung etabliert. Gerade bei der computergestützten Anpassung untiefer geothermischer Anlagen ist ihr Einsatz bei den sich ergebenden komplexen Problemstellungen ebenso aussichtsreich. Um dies nachzuweisen, werden im Rahmen einer interdisziplinären Zusammenarbeit repräsentative, realitätsnahe Szenarien erstellt und nach den typischen Zielgrößen der Praxis, z.B. Energie-Effizienz, optimiert.Zur praktischen Umsetzung wurde ein Modell entwickelt, welches erstmalig sowohl die temporale als auch die räumliche Komponente gleichzeitig im Rahmen einer Superpositionsdarstellung integriert. Auf diese Art und Weise lassensich beispielsweise EWS Felder konstruieren, welche für ein gegebenes Betriebsschema zu jedem Zeitpunkt für jede einzelne Sonde die optimale Betriebsstärken aufweisen, um über die gesamte geplante Lebensdauer (mehrere Jahrzehnte) eines solchen Feldes die optimale Energieausbeute zu gewährleisten.