Post-Doc: Analyse, Rekonstruktion und Prädiktion von turbulenten Windfeldern

Aufgaben

In den drittmittelfinanzierten Forschungsprojekten NearWake und WindRamp II soll eine eingehende statistische Auswertung und Modellierung von Windmessdaten eines bestehenden Messmasten-Arrays und Lidar Geräte mit großer Reichweite erfolgen. Zwei zentrale Aspekte sind dabei die Reproduktion lokaler Intermittenzeigenschaften der turbulenten Strömung sowie die Beschreibung von sogenannten Windrampen, also starken und plötzlichen Änderungen der Windgeschwindigkeit oder der Windrichtung.

Dabei sollen sowohl die inhomogene Nachlaufströmung einer Windenergieanlage als auch die atmosphärische Grenzschicht mittels neuartiger Methoden des maschinellen Lernens sowie der Analyse lokaler multifraktaler Punktprozesse untersucht und mittels eines Multiskalen-Windfeldmodells modelliert werden.

Durch Lidar kann ein Windfeld mehrere Kilometer stromaufwärts von Windparks vermessen werden. Advektionstechniken werden dann angewendet, um Windvektoren in Zeit und Raum bis zu den Turbinen auszubreiten. Die Datenassimilation mit den Betriebsdaten der Windenergieanlage ermöglicht die Entwicklung neuer Prognoseansätze, z.B. höhenaufgelöste Vorhersagen, fortschrittliche Windfeldrekonstruktionsmethoden, maschinelles Lernen oder hybride Ansätze.

Ihr Profil

Erforderlich ist / Einstellungsvoraussetzungen

• ein wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Diplom, Master oder gleichwertig)
• eine erfolgreich abgeschlossene Promotion in Physik oder einer Ingenieurswissenschaft
• mehrjährige einschlägige Erfahrung mit Multiskalen-Modellen, wie z.B. lokaler multifraktale Analysemethoden, Wavelet-Analysen und Methoden des maschinellen Lernens; und der statistischen Analyse großer Datenmengen
• sehr gute Kenntnisse in der Analyse und Modellierung von räumlich/zeitlich inhomogenen Signalen
• umfangreiche Erfahrung in der Programmierung mit Python
• Sehr gute Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift
• Gute Kenntnisse der deutschen Sprache in Wort und Schrift
• Bereitschaft, in einem interdisziplinären Umfeld mit Partnern aus Physik, Ingenieurswissenschaften und der Industrie kooperativ zusammen zu arbeiten.

Von Vorteil sind

• Kenntnisse in der Synthese von Windfeldern mittels lokal-multifraktalen random walks.

Unser Anspruch

Die Carl von Ossietzky Universität Oldenburg strebt an, den Frauenanteil im Wissenschaftsbereich zu erhöhen. Deshalb werden Frauen nachdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben. Gemäß § 21 Abs. 3 NHG sollen Bewerberinnen bei gleichwertiger Qualifikation bevorzugt berücksichtigt werden. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.