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Technische Universität Berlin Institut für Bauingenieurwesen, Fachgebiet Wasserwirtschaft und...

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Technische Universität Berlin Institut für Bauingenieurwesen, Fachgebiet Wasserwirtschaft und Hydroinform DYNAS Workshop R. Hinkelmann, S. Pham Van Fachgebiet Wasserwirtschaft und Hydroinformatik, Institut für Bauingenieurwesen, Technische Universität Berlin M. Paul, H. Sheta, T. Breiting, R. Helmig Lehrstuhl für Hydromechanik und Hydrosystemmodellierung, Institut für Wasserbau, Universität Stuttgart Multiphase Models for Hillslope Hydrology
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Technische Universität Berlin Institut für Bauingenieurwesen, Fachgebiet Wasserwirtschaft und Hydroinformatik DYNAS Workshop

R. Hinkelmann, S. Pham VanFachgebiet Wasserwirtschaft und Hydroinformatik,

Institut für Bauingenieurwesen, Technische Universität Berlin

M. Paul, H. Sheta, T. Breiting, R. HelmigLehrstuhl für Hydromechanik und Hydrosystemmodellierung,

Institut für Wasserbau, Universität Stuttgart

Multiphase Models for Hillslope Hydrology

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Contents

• Introduction

• Basic equations and numerical simulation

• Examples of simulating two-phase flow processes in the subsurface

• Conclusions and outlook

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Contents

• Introduction

• Basic equations and numerical simulation

• Examples of simulating two-phase flow processes in the subsurface

• Conclusions and outlook

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surface water

coastal areasea

riverestuary

lakereservoir

atmosphere interactionsrainevaporation

interactionsgroundwater springsurface-water infiltration

Systems in the hydrological cycle

subsurface

poreaquifer

fractured aquifer

karsticaquifer

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Space scales in a subsurface system

catchment area

hydrogeologicalaquifer structure

localheterogeneity

km m mm m

single pore

Kobus (1995)

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Time scales

surface water

groundwater

turbulence

wave velocity

pore velocity

adsorption

desorption

1 m/d

1 m/s

flow velocity

in- exfiltration

1 m/h

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Processes

flow (e.g. water, soil air)

mass transport (e.g. contaminants, diffusive sources)

heat transport (e.g. cooling water, thermal soil remediation)

reaction, decay (e.g. adsorption, radioactive decay)

mass transfer (e.g. evaporation, condensation)

complex

coupled

multi-dimensional, space and time dependent

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Models in the hydrological cycle

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Modeling of hydrosystems

hydro-systems

processes

model approaches, methods, points of view

- discretization and stabilization methods

- parallel and adaptive methods and fast solvers

- information processing

- further methods

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Monograph in Springer series

Wasserqualität

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Hillslope in an alpine region

#

#

#

%

$#

#

&

# Weir

% Spring

$ Meteorological Station

& Borehole

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Unsaturated zone

layers macro-pores

preferential flow path

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Contents

• Introduction

• Basic equations and numerical simulation

• Examples of simulating two-phase flow processes in the subsurface

• Conclusions and outlook

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Model concept for two-phase flow in porous media

S saturation

volume of fluid phase volume of pore space

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Model concepts for fractured-porous media

Hinkelmann (2003)

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Basic equations

mass conservation for phase :

extended Darcy law for phase :

2 supplementary conditions:

0

kqvdivt

)S(

gρgrad pKμ

kv r

1SS gw cwg ppp

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Constitutive relationships

Van Genuchten: n = 4.37 m = 0.77 = 0.37

Brooks-Corey: = 2.00 Pd = 2.00 Sw = 0.10

water saturation Sw [-]

capi

llary

pre

ssur

e P

c [1

05 P

a]

0.0

0

0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

2

4

6

8

10

Pe

capillary pressure -saturation

1.0

water saturation Sw [-]re

lativ

e pe

rmea

bilit

y [-

]

0.0

0.0

0.2 0.4 0.6 0.8

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

relative permeability -saturation

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Discretization with Box method

time: implicit Euler method

space: node-centered FVM with fully upwinding for the flux terms

control volumesubdomain Bi

Bi

iv

integration path

center of gravityof element e

i

j

e

advantages:

- stable

- locally mass conservative

- monotonous

- unstructured grids

disadvantages:

- 1st order accuray in time and space

- numerical dispersion

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Discretization and solvers

non-linearities: Newton-Raphson Method

inner solver: BiCGSTAB with Multigrid preconditioning

idea Box method:

- Use advantages of simple methods.

- Compensate the disadvantages with parallel and adaptive methods

as well as fast solvers.

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MUFTE

Lehrstuhl für Hydromechanik und Hydrosystemmodellierung,

Institut für Wasserbau, Universität Stuttgart

Fachgebiet Wasserwirtschaft und Hydroinformatik,

Institut für Bauingenieurwesen, Technische Universität Berlin

UG

Institut für Wissenschaftliches Rechnen, Universität Heidelberg

Unstructured Grid

Simulator MUFTE_UG

Multiphase Flow, Transportand Energy Model

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MUFTE

UG

Simulator MUFTE_UG

problem descriptions constitutive relationships physical model concepts mathematical model concepts discretization methods numerical schemes refinement, coarsening criteria physical interpretation

multigrid data structure local mesh refinement solver (CG, multigrid ...) r, h, p- adaptive methods parallelization user interfaces visualization

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Parallel Speedup on Linux-Cluster

theoretical

LH Linux-Cluster2

Ölmann, Hinkelmann, Manthey, Lang, Helmig (2002)

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preprocessing

CAD

database

geostatisticalmethods

mesh generator

geometry

mesh

uncertainties

physical properties

AUTOCAD

MySQL

SIMSET

ART

processing

numerical smulatorsimulation

heuristicsoptimization

postprocessimg

analyses

results

TECPLOT

AVS

visualizationtools

statistical tools

Modeling system MUFTE_UG

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Contents

• Introduction

• Basic equations and numerical simulation

• Examples of simulating two-phase flow processes in the subsurface

• Conclusions and outlook

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Contents

• Introduction

• Basic equations and numerical simulation

• Examples of simulating two-phase flow processes in the subsurface

- dike

- methane

- experimental slope

• Conclusions and outlook

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Contents

• Introduction

• Basic equations and numerical simulation

• Examples of simulating two-phase flow processes in the subsurface

- dike

- methane

- experimental slope

• Conclusions and outlook

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Dike failure

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Coastal defense structure

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Experiment ETH Zürich

Hele-Shaw model, ETH Zürich

zone 1

zone 2

zone 3zone 4

96 cm

24 cm

zone 1: coarse sandzone 2: fine sand (K2 < K1)zone 3: coarse sandzone 4: gravel (K4 > K1)

model

glass

infiltration of oil

slot between glass and

model

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Experiment and simulation

Paul, Stauffer, Hinkel-mann, Helmig (2000)

Paul (2003)

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Experiment and simulation

Paul, Stauffer, Hinkel-mann, Helmig (2000)

Paul (2003)

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Paul, Stauffer, Hinkelmann, Helmig (2000)Paul (2003)

Results of the adaptive simulation

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Contents

• Introduction

• Basic equations and numerical simulation

• Examples of simulating two-phase flow processes in the subsurface

- dike

- methane

- experimental slope

• Conclusions and outlook

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Abandoned coal mine

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Problem description

dangers of methane

• pit gas

• combustable, explosive

• danger of suffocation

• negative effects on using of buildings

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Problem description

closing coal mine

• stopping of ventilation

• stopping of water pumping

• partially filling of the shafts with

suction devices

duration: several years

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gas drainagegas pipe with Protego cab

Practical problem cases

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Principle sketch

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System, initial and boundary conditions

IC: pw = phyd , sg = 0

BC: top: pw = patm , sg = 0 ; else: qw = 0, qg = 0

shaft

seamroad

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Finite volume mesh

24672 nodes 136646 elements

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Gas saturation

Data Explorer

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System with geostatistical fractures, initial and boundary conditions

IC: pw = phyd , sg = 0

BC: top: pw = patm , sg = 0 ; else: qw = 0, qg = 0

shaft

coal seamfracture

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Gas saturation

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Contents

• Introduction

• Basic equations and numerical simulation

• Examples of simulating two-phase flow processes in the subsurface

- dike

- methane

- experimental slope

• Conclusions and outlook

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Infiltration experiment

width

surface runoff

macro-pores

surface fixing GWT

rain fall

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Sketch of the system: homogeneous case

no

flow Dirichlet K2

no

flow

no

flow

no

flow

no

flow

x

z

initial conditions: pw = 100000 +gh [Pa], Sg = 1.0, Sgr = 0.01 [-] , Swr = 0.1 [-]

no flow (Neumann) boundary conditions: qw = 0.0, qg = 0.0

Dirichlet boundary conditions: pw = 100000 [Pa], Sg = 0.0 [-]

K1

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Computational grid and parameters: homogeneous case

parameters: - permeabilities: K1 = 10-12 [m2], K2 = 10-10 [m2]- Brooks-Corey model: pd = 1000 [Pa], = 2- Van Genuchten model: n = 4.366, = 0.00073

K1

K2

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time: 153minPd = 0

time: 153minPd = 1000Pa

time: 153minPd = 10000Pa

Water saturation for different pd: homogeneous case

Pham Van (2004)

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Pham Van (2004)

Water saturation for different pd: homogeneous case

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Water saturation for BC und VG model: homogeneus case

Pham Van (2004)

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Sketch of two-layer system

K3

no

flow

no

flow

no

flow

no

flow

no

flow

Dirichlet

x

z

K1

K2

initial conditions: pw = 100000 +gh [Pa], Sg = 1.0, Sgr = 0.01 [-] , Swr = 0.1 [-]

no flow (Neumann) boundary conditions: qw = 0.0, qg = 0.0

Dirichlet boundary conditions: pw = 100000 [Pa], Sg = 0.0 [-]

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parameters case 1: - permeabilities: K1 = 10-12 [m2], K2 = 10-10 [m2], K3 = 10-10 [m2] - Brooks-Corey model: pd1 = 1000 [Pa], pd3 = 100 [Pa], = 2

parameters case 2: - permeabilities: K1 = 10-12 [m2], K2 = 10-10 [m2], K3 = 10-14 [m2] - Brooks-Corey model: pd1 = 1000 [Pa], pd3 = 10000 [Pa], = 2

iddi K

Kpp scaling with Leverett-function:

Computational grid and parameters: two-layer system

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Water saturation: two-layer system, case 1 (preliminary)

Pham Van (2004)

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Water saturation: two-layer system, case 1 (preliminary)

Pham Van (2004)

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Water saturation: two-layer system, case 2 (preliminary)

Pham Van (2004)

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System with small-scale heterogeneities

no

flow Dirichlet K2

no

flow

no

flow

no

flow

no

flow

x

z

initial conditions: pw = 100000 +gh [Pa], Sg = 1.0, Sgr = 0.01 [-] , Swr = 0.1 [-]

no flow (Neumann) boundary conditions: qw = 0.0, qg = 0.0

Dirichlet boundary conditions: pw = 100000 [Pa], Sg = 0.0 [-]

K1

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Geostatistical permeability fields

Bardossy (1992)

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Water saturation: system with small-scale heterogeneities

Pham Van (2004)

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Water saturation: system with small-scale heterogeneities

Pham Van (2004)

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System with fracture

no

flow Dirichlet K2

no

flow

no

flow

no

flow

no

flow

x

z

initial conditions: pw = 100000 +gh [Pa], Sg = 1.0, Sgr = 0.01 [-] , Swr = 0.1 [-]

no flow (Neumann) boundary conditions: qw = 0.0, qg = 0.0

Dirichlet boundary conditions: pw = 100000 [Pa], Sg = 0.0 [-]

K1

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Computational grid and parameters: system with fracture

parameters: - permeabilities: K1 = 10-12 [m2], K2 = 10-10 [m2]- Brooks-Corey model: pd = 1000 [Pa], = 2- fracture: Kf = 10-9 [m2], b = 1 [cm], b = 0.1 [cm]

K1

K2

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Water saturation: system with fracture (b=1cm)

Pham Van (2004)

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Pham Van (2004)

Water saturation: system with fracture (b=1cm)

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Pham Van (2004)

Water saturation: system with fracture (b=0.1cm, 1cm)

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Technische Universität Berlin Institut für Bauingenieurwesen, Fachgebiet Wasserwirtschaft und Hydroinformatik DYNAS Workshop

Contents

• Introduction

• Basic equations and numerical simulation

• Examples of simulating two-phase flow processes in the subsurface

• Conclusions and outlook

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Conclusions

Different layers, small-scale heterogeneities and fractures

have a strong influence on the water infiltration.

Improved model concepts for simulating water infiltration

into macro-pores should be developed in the future based

on controlled experiments:

- double-continuum model concept

- coupling a porous medium with a pipe

The results should contribute to a model concept for

simulating fluid-structure interaction in a hillslope.

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Planned joint project: Coupling of flow and deformation processes for modeling hillslope movements

#

#

#

%

$#

#

&

# Weir

% Spring

$ Meteorological Station

& Borehole

14

23

dry

wet

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project 1: Numerical modeling of surface runoff coupled to the unsaturated zone and further process identification for a hillslope

movement project 2: Numerical simulation of two-phase flow and mass-transfer

processes in the subsurface

project 3: continuum mechanics of hillslope movements

project 4: Experimental investigation on the technical scale for process identification and for verification of numerical models

hillslope movements

partners: - Institut für Geoökologie, Universität Potsdam - Institut für Mechanik, Universität Stuttgart - Institut für Wasserbau, VEGAS, Universität Stuttgart - Institut für Wasserwirtschaft und Kulturtechnik, Universität Karlsruhe

Planned joint project: Coupling of flow and deformation processes for modeling hillslope movements

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Project 2

Numerical simulation of two-phase flow and mass-transfer processes inthe subsurface

subsurface flow:

multi-dimensional two-phase flow model concept

macro-pores: combinded model model concept, double continuum

approach, coupling pipe and porous medium

upscaling, uncertainties: geostatistical methods

later transport, mass transfer:

multi-dimensional non-isothermal two-phase / multicomponent flow

and transport model concept

reduction of event-dependent calibration

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Model concept for non-isothermal two-phase / three-component flow and transport

energy

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R. Hinkelmann, S. Pham VanFachgebiet Wasserwirtschaft und Hydroinformatik,

Institut für Bauingenieurwesen, Technische Universität Berlin

M. Paul, H. Sheta, T. Breiting, R. HelmigLehrstuhl für Hydromechanik und Hydrosystemmodellierung,

Institut für Wasserbau, Universität Stuttgart

Multiphase Models for Hillslope Hydrology

ENDE


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