Jürgen Stamm

Lufteintrag — Eine Herausforderung bei physikalischen und numerischen Modellierungen

Lufteinmischung an Überfallrücken tritt häu g auf, wobei die physikalischen Eigenschaften des abströmenden Fluids verändert werden. Eine genaue Quanti zierung des Lufteintrags am reellen Bauwerk ist jedoch äußerst schwierig bzw. unmöglich. Bei vielen Projekten stellt sich daher die Frage, welchen Ein uss Lufteinträge bzw. verschiedene Belüftungsgrade besitzen und inwiefern ein solcher modelltechnisch umgesetzt sowie eine Belüftung simuliert werden können.

Deichbruch-Logit-Modelle zur Zuverlässigkeitsbewertung und Schwachstellenidentifikation an Flussdeichen

Deichbruch-Logit-Modelle basieren auf der multivariaten, statistischen Analyse von Beobachtungen bezuglich des Zustands und des Verhaltens einzelner Deichabschnitte bei fruheren Hochwasserereignissen. Da solche Modelle eine abschnittsweise und belastungsabhangige Prognose der Deichzuverlassigkeit im Hochwasserfall ermoglichen, konnen Deichbruch-Logit- Modelle z. B. fur Uberflutungsrisikoanalysen infolge von Deichversagen oder fur Deichinstandsetzungsvorhaben eingesetzt werden und somit zu einem modernen Hochwasserrisikomanagement beitragen.

Optimizing Multi-purpose Reservoir Operation Using Particle Swarm Intelligence

Developing an efficient multi-objective reservoir operation policy is one of the most challenging water resources tasks due to a big number of involved parameters, in addition to the question of proper system representation. Therefore, the aim of the paper is to apply Particle Swarm Optimization (PSO) technique to optimal operation of the Atbara River basin reservoir system. An objective function is defined to minimize the squared difference between targeted and generated hydropower as well as irrigation demands to be solved using a set of tuned (PSO), and then applied in Girba multi-purpose reservoir. The results showed a tangible improvement in power production, up to 15 % increase, satisfying at the same time the irrigation demands. Three performance measures of reliability, resilience, and vulnerability have been applied based on model outputs and required release values that satisfy the system’s demands. All measures indicated an improvement of the system’s performance, exhibiting the reliability increase to 97 %, instead of current 86 %.