Kalender-Wevers, C. (2015)
Dissertation, Ruhr-Universität Bochum, Aachen 2015: Shaker Verlag, ISBN: 978-3-8440-3828-6
Zusammenfassung
Für die Vorhersage von Staubausbreitung durch Wind in der bodennahen atmosphärischen Grenzschicht kommen in dieser Arbeit zwei verschiedene Modelle in Kombination zum Einsatz. Zum einen erfolgt die Modellierung physikalisch im Grenzschichtwindkanal anhand von Ausbreitungsversuchen mit einem Tracergasgemisch und zum anderen numerisch mit einem kommerziellen Finite- Volumen Strömungslöser unter Verwendung eines Euler– und eines Lagrange-Ansatzes. Ein Modell ist immer ein vereinfachtes Abbild der Realität, so dass je nach Konzeption des Modells die Modellergebnisse für den selben Anwendungsfall verschieden sind. Ziel dieser Arbeit ist es, die eingesetzten Modelle mit einander so zu kombiniert, dass ihre Vorteile hybrid genutzt und dadurch ihre jeweiligen modellspezifischen Nachteile und Grenzen überwunden werden. Dies erfordert eine detaillierte Betrachtung der verschiedenen Einflussparameter sowie die Untersuchung der jeweiligen Unsicherheiten. So ermöglicht die synergetische Nutzung beider Ansätze, den Transport der Partikel in der bebauten Umwelt möglichst realitätsnah abzubilden und neue Erkenntnisse für die Anwendung in der Umwelttechnik zu erlangen. Dies betrifft als Anwendungsfall insbesondere die Wirksamkeit von Teileinhausungen, die zur Immissionsminderung beim Umschlag und der Lagerung von staubenden Gütern zum Einsatz kommen. Beim Vergleich der Ergebnisse der numerischen Simulation mit den physikalischen Simulationen zeigt sich kein konsistenter Trend der numerischen Vorhersagen in Bezug auf die Konzentrationsverteilungen hinter den Gebäudegeometrien. Im Fall einer Punktquelle auf einem würfelförmigen Gebäude werden die numerisch berechneten Konzentrationen deutlich überschätzt hingegen in den Fällen von Teileinhausungen deutlich unterschätzt. Dies belegt die Notwendigkeit der Validierung der Ergebnisse anhand von Referenzdaten für jede Modellkonfiguration. Es wird gezeigt, dass sich die jeweiligen Modellvorhersagen gegenseitig ergänzen und durch ihre hybride Nutzung die Abbildungsvollständigkeit für die Untersuchungsfälle deutlich erhöht wird.