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Dr. Lisa Maria Ringel

MEng Lisa Maria Ringel

+49 345 / 55 – 26076

Raum 4.23
von-Seckendorff-Platz 3
06120 Halle (Saale)

Dr. Lisa Maria Ringel

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Über mich

Meine Forschung konzentriert sich auf die stochastische Charakterisierung von diskreten Kluftsystemen. Ich verwende Daten von tomographischen Experimenten, um die Eigenschaften von Kluftnetzwerken abzuleiten. Zu diesem Zweck arbeite ich an der Implementierung von schnellen Vorwärts-Modellen durch geeignete numerische Methoden und vergleiche verschiedene Inversionsverfahren hinsichtlich ihrer Effizienz.

Forschungsinteressen

■  Numerische Methoden
■  Inversion
■  Bayes’sche Statistik
■  Hydraulische und Tracer Tomographie

Lebenslauf

2019 – heute | Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Martin Luther Universität Halle-Wittenberg,
Angewandte Geowissenschaften

2019 – 2023 | Doktorandin
Martin Luther Universität Halle-Wittenberg,
Angewandte Geowissenschaften

2018 – 2019 | Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Technische Hochschule Ingolstadt, Institut für neue Energiesysteme (InES)

2018 | Masterarbeit
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt, Institut für Aeroelastik
Titel: Vorauslegung eines Windkanalexperiments zur instationären Stoß-Grenzschichtwechselwirkung

2017 – 2018 | M. Eng. Technische Entwicklung im Maschinenbau
Technische Hochschule Ingolstadt

2015 – 2018 | Stipendiatin
Max Weber-Programm

2013 – 2017 | B. Eng. Technik Erneuerbarer Energien
Technische Hochschule Ingolstadt

Publikationen (ausgewählt)

Soltan Mohammadi, H., Ringel, L. M., de Paly, M., Bayer, P. (2024). Sequential long-term optimization of shallow geothermal systems under descriptive uncertainty and dynamic variation of heating demand. Geothermics, 121, 103021.

Ringel, L. M., Illman, W. A., & Bayer, P. (2024). Recent developments, challenges, and future research directions in tomographic characterization of fractured aquifers. Journal of Hydrology, 631, 130709.

Römhild, L., Ringel, L. M., Liu, Q., Hu, L., Ptak, T. & Bayer, P. (2024). Hybrid Discrete Fracture Network Inversion of Hydraulic Tomography Data From a Fractured-Porous Field Site. Water Resources Research, 60, e2023WR036035.

Jiang, Z., Ringel, L. M., Bayer, P. & Xu, T. (2023). Fracture
Network Characterization in Reservoirs by Joint Inversion of
Microseismicity and Thermal Breakthrough Data: Method Development and Verification
. Water Resources Research, 59(9), e2022WR034339.

Ringel, L. M., Jalali, M. & Bayer, P. (2022). Characterization of the highly fractured zone at the Grimsel Test Site based on hydraulic tomography. Hydrol. Earth Syst. Sci., 26, 6443–6455.

Ringel, L. M., Jalali, M. & Bayer, P. (2021). Stochastic Inversion of Three-Dimensional Discrete Fracture Network Structure With Hydraulic Tomography. Water Resources Research. 57(12), e2021WR030401.

Ringel, L. M., Somogyvári, M., Jalali, M., & Bayer, P. (2019). Comparison of Hydraulic and Tracer Tomography for Discrete Fracture Network Inversion. Geosciences, 9(6), 274.

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N. N.

Secretary

Tel.: +49 345 / 55 – 26012
Fax: +49 345 / 55 – 27175

sekretariat@geo.uni-halle.de

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