Startseite | Personen | Lisa Maria Ringel, MEng

Lisa Maria Ringel, MEng

MEng Lisa Maria Ringel

+49 345 / 55 – 26076

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

Lisa Maria Ringel, MEng

+49 345 / 55 – 26076

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

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 (insbesondere Markov chain Monte Carlo) hinsichtlich ihrer Effizienz.

Forschungsinteressen

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

Lebenslauf

2019 – heute | 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)

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., Jalali, M. & Bayer, P.(2020). Inversion of three-dimensional discrete fracture networks using hydraulic tomography. Paper presented at the AGU Fall Meeting, virtual.

Ringel, L. M., Somogyvari, M., Jalali, M. & Bayer, P.(2020). Characterization of discrete fracture networks by invasive tomographic methods. Paper presented at Computational Methods in Water Resources, virtual.

Bayer, P., Afshari Moein, M. J., Somogyvári, M., Ringel, L. M., & Jalali, M. (2020). Stress-based tomography: potential, open-questions and future developments. Paper presented at the EGU General Assembly, virtual.

Ringel, L. M., Somogyvari, M., Jalali, M., & Bayer, P. (2020). A fast and robust approach for simulating the pressure diffusion in three-dimensional discrete fracture networks applied to inversion problems. Paper presented at the EGU General Assembly, virtual.

Englert, A., Bayer, P., Ringel, L. M., Jalali, M., & Somogyvari, M. (2019). Discrete Fracture Network reconstruction using a tomographic approach. AGU Fall Meeting, H32A-01.

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.

Ringel, L. M., Somogyvári, M., Jalali, M., & Bayer, P. (2019). Inversion of discrete fracture networks by hydraulic and tracer tomography. Paper presented at the EGU General Assembly, Vienna.

Logo applied geoology
Daniela Rothe
Daniela Rothe

Secretary

Tel.: +49 345 / 55 – 26151
Fax: +49 345 / 55 – 27068

Room H3 1.30
von-Seckendorff-Platz 3
06120 Halle (Saale)