Een beter beeld van de ondergrond dankzij data-assimilatie
Max Ramgraber, geowetenschapper bij de TU Delft, ontvangt een NWO Veni-beurs om de ondergrond beter in kaart te brengen. Informatie over de vaak lastig bereikbare diepte is schaars, en gaat vaak gepaard met statistische onzekerheid. Daarom werkt Ramgraber aan een statistische methode waarbij hij verschillende, vaak complexe, data combineert.
Kennis van de ondergrond is onmisbaar in vele toepassingen, zoals de drinkwatervoorziening en de energietransitie. De ondergrond is alleen lastig in kaart te brengen omdat het lastig te bereiken is. Metingen van de ondergrond gaan daarom vaak gepaard met onzekerheid.
Het onzichtbare laten zien
Om toch meer te weten te komen over de onbekende ondergrond maakt Max Ramgraber voorspellingen op basis van de gegevens die wél bekend zijn. “Als iemand een kamer zonder ramen binnenloop met een natte paraplu, zou je denken dat het regent buiten. Of er staat iemand met een waterpistool bij de ingang”, legt hij uit. Kortom: we gebruiken onze kennis van de wereld (“mensen beschermen zichzelf tegen nattigheid”) om waarnemingen (“natte paraplu”) te vertalen naar mogelijke verklaringen (“regen” of “waterpistool”). In de ondergrond kunnen zulke verbanden en de daaruit voortvloeiende verklaringen veel complexer zijn.
"Zo simpel mogelijk en zo complex als nodig."
Max Ramgraber
Data-assimilatie zoekt automatisch naar verklaringen die het beste overeenkomen met onze waarnemingen. De mate waarin dit lukt hangt af van hoe goed het de echte wereld repliceert.
Ramgraber wil data-assimilatie efficiënter en nauwkeuriger maken dan het nu is. Momenteel is data-assimilatie gebaseerd op lineaire methoden óf volledige non-lineaire methoden, welke ofwel simplistisch ofwel we rekenkundig te zwaar zijn. Ramgraber gaat op zoek naar een goede middenweg binnen het project ‘ASCEND’: “Zo simpel mogelijk en tegelijkertijd zo complex als nodig is.” Met zijn Veni-beurs wil hij werken aan een schaalbaar data-assimilatie-algoritme dat kan worden aangepast aan de eisen van het vraagstuk. En het mooie is: het algoritme leert automatisch welke mate van complexiteit nodig is.
Veilig gebruik van de ondergrond
Met de analyses van de ondergrond en de kennis die hieruit voortvloeit kunnen toekomstige engineers werken aan een veilig en efficiënt gebruik van de ondergrond. Dit zal in toenemende mate belangrijk zijn met tekorten aan drinkwater in zicht. Ook wordt er steeds vaker aan geothermieprojecten gewerkt of ondergrondse opslag van duurzame energie.
