zur Startseite

Forschung - Lehrstuhl für Hydromechanik und Hydrosystemmodellierung

Entwicklung und Kalibrierung eines numerischen Modells für mikrobiell erhöhte Methanproduktion aus Kohleflözen
Projektleiter:apl. Prof. Dr.-Ing. Holger Class, Robin Gerlach
Wissenschaftliche Mitarbeiter:Simon Scholz, M.Sc.
Dr.-Ing. Johannes Hommel
Projektdauer:1.4.2017 - 31.3.2020
Finanzierung:Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Publikationen: Link

Zusammenfassung:

Mikrobiell erhöhte Methanproduktion aus Kohleflözen (MECBM für „Microbially Enhanced Coal-bed Methane“) ist eine innovative Idee zur Erhöhung der biogenen Methanproduktion durch Zugabe von Nährstoffen. Somit kann die mikrobielle Umwandlung von Kohle zu Gas verbessert werden. Bisher sind nur wenige Details über die biogene Methanproduktion aus Kohleflözen oder die Wechselwirkungen von Mikroben und Nährstoffen bekannt. Numerische Modelle sind leistungsfähige und effiziente Instrumente um Hypothesen aus experimentellen Ergebnissen zu testen und neue Versuchsaufbauten zu entwerfen.

Dieses Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung numerischer Modelle zur Simulation von MECBM-Prozessen in DuMux. Um ein konzeptionelles Modell zu formulieren ist es wichtig, die relevanten Prozesse um MECBM und deren Wechselwirkungen zu identifizieren. Hierbei sind neben Strömungs- und Transportprozessen in Mehrphasensystem vor allem mikrobiologische, chemische und Ad- / Desorptionsverfahren zu beachten. Die Implementierung des Modells baut auf bereits erfolgreich abgeschlossene Projekte zu mikrobiell induzierter Calcitabscheidung (MICP) auf. Dort ist eine ähnliche Kopplung der Biogeochemie zu Strömungs- und Transportprozessen gegeben.

Dieses Projekt findet in Kooperation mit der Montana State University (MSU) in Bozeman, USA statt. Derzeit laufende Experimente aus dem Projekt „Increasing the rate and extent of microbial coal to methane conversion through optimization of microbial activity, thermodynamics, and reactive transport“ an der MSU, welches vom US Department of Energy finanziert ist, liefern die notwendigen Ausgangsdaten, um das konzeptionelle Modell zu entwickeln und mit experimentellen Daten zu kalibrieren und validieren.
Außerdem ist vorgesehen, das entwickelte numerische Modell auf die Feldskala zu übertragen und auf entsprechende Versuchsaufbauten im Feld anzuwenden.