Prognosemöglichkeiten für naturbedingte Einwirkungen von Außen (EVA) mit künstlicher Intelligenz auf Endlager in der Betriebsphase (PEAK)

In der Betriebsphase eines Endlagers sind sowohl untertägige Anlagen als auch übertägige Einrichtungen mit sicherheitstechnischer Relevanz gegen Einwirkungen von außen (EVA) zu schützen (BGE 2021). Unterschieden wird zwischen naturbedingten und zivilisatorischen EVA, wobei im vorliegenden Vorhaben ausschließlich naturbedingte EVA betrachtet werden. Diese können Stabilität und Sicherheit des Endlagers beeinflussen und werden standortspezifisch erfasst. Schutzanforderungen basieren in der Regel auf Ereignissen mit definierter Wiederkehrhäufigkeit, die nach dem Stand von Wissenschaft und Technik zu erwarten sind.

Die Charakterisierung relevanter Ereignisse (Häufigkeit, Intensität, Ablauf) erfolgt bislang überwiegend auf Grundlage historischer Daten und Extremwertmethoden unter Annahme eines stationären Klimaregimes. Angesichts des Klimawandels ist jedoch fraglich, ob diese Ansätze weiterhin geeignet sind (GAO 2024), sodass eine Anpassung der Modellierung erforderlich erscheint.

Vor diesem Hintergrund untersucht das Vorhaben den Einsatz von KI-Methoden zur Prognose von Verteilungsfunktionen für die sicherheitstechnische Auslegung sowie zur Vorhersage des zeitlichen und räumlichen Verlaufs von EVA-Ereignissen, um im Ereignisfall geeignete Maßnahmen abzuleiten.