Ultrafeine Partikel (UFP) mit einem aerodynamischen Durchmesser kleiner als 100 nm stehen unter dem Verdacht die menschliche Gesundheit zu schädigen, allerdings fehlt bisher die abschließende wissenschaftliche Evidenz aus epidemiologischen Studien. Zur Herleitung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP wurden zum Teil statistische Modellierungsverfahren genutzt um UFP-Anzahlkonzentrationen vorherzusagen. Ein häufig genutztes Verfahren ist eine auf Flächennutzung basierte lineare Regression („land-use regression“, LUR). Allerdings wurden in luftqualitativen Studien auch andere, ausgefeiltere Modellansätze benutzt, z.B. „machine learning“ (ML) oder „deep learning“ (DL), die eine bessere Vorhersagegenauigkeit versprechen. Das Ziel des Projekts ist die Modellierung von UFP-Anzahlkonzentration in urbanen Räumen basierend auf ML- und DL-Algorithmen. Diese Algorithmen versprechen eine bessere Vorhersagegenauigkeit gegenüber linearen Modellansätzen. Mit unserem Modellansatz wollen wir sowohl räumliche als auch zeitliche Variabilität der UFP-Anzahlkonzentrationen abbilden. In einem ersten Schritt werden die Messergebnisse aus mobilen Messkampagnen genutzt um ein ML-basiertes LUR Modell zu kalibrieren. Zusätzlich werden urbane Emissionen aus lokalen Quellen, abseits vom Straßenverkehr, identifiziert und explizit in das Modell einbezogen. In einem zweiten Schritt wird ein DL-Modellansatz basierend auf Langzeit-UFP-Messungen mit dem ML-Modell gekoppelt um die Repräsentierung der zeitlichen Variabilität zu verbessern. Unser vorgeschlagenes Arbeitsprogramm besteht aus fünf Arbeitspaketen (WP): WP 1 beinhaltet mobile Messungen mittels eines mobilen Labors und eines Messfahrads. WP 2 besteht aus stationären Messungen, die an Stationen des German Ultrafine Aerosol Network durchgeführt werden. In WP 3 werden wichtige UFP-Emissionsquellen, insbesondere Nicht-Verkehrsemissionen, mit Hilfe von zusätzlichen kurzzeitigen stationären Messungen identifiziert und quantifiziert. In WP 4 werden ML-Algorithmen genutzt um ein statistisches Modell aufzubauen. Als Kalibrierungsdatensatz werden die Messungen aus WP 1 benutzt. Das Modell wird UFP-Anzahlkonzentrationen mit Hilfe eines Datensatzes aus erklärenden Variablen, u.a. meteorologische Größen, Flächennutzung, urbaner Morphologie, Verkehrsmengen und zusätzlichen Informationen zu UFP-Quellen nach WP 3, vorhersagen. In WP 5 werden die UFP-Anzahlkonzentrationen aus WP 2 für einen DL-Modellansatz genutzt, der die zeitliche Variabilität repräsentieren wird. Dieser wird dann mit dem ML-Modell aus WP 4 gekoppelt. Der Nutzen der Modellkopplung wird mit dem Datensatz aus WP 3 validiert. Aus unserem Projekt wird ein Modell hervorgehen, das in der Lage ist die räumliche und zeitliche Variabilität urbaner UFP-Anzahlkonzentrationen in einer hohen Genauigkeit zu repräsentieren. Damit wird unsere Studie einen Beitrag zur Quantifizierung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP z.B. in epidemiologischen Studien leisten.
Die maximale Rotorgröße moderner Wind Energie Anlagen (WEA) wird vor allem durch die Festigkeit der verwendeten Materialien begrenzt. Mit Anwachsen der Rotorgröße und der von Wind überstrichenen Fläche steigen auch die Schwankungen der Windgeschwindigkeit und die resultierenden aerodynamischen Lasten am Rotor, was eine stärkere Materialermüdung verursacht. Eine vielversprechende Möglichkeit zur Verminderung dieser Lasten besteht in der Implementierung von Elementen zur aktiven Strömungskontrolle am Rotor. Das Ziel dieses Forschungsprojektes ist die Entwicklung einer vielseitigen und robusten aero-elastischen Simulationssoftware zur realistischen Bewertung der Leistungsfähigkeit verschiedener Methoden zur Strömungskontrolle. Die Software wird im Rahmen der Partnerprojekte PP2 und PP3 validiert und anschließend angewendet um das Konzept zur Strömungskontrolle aus PP5 zu untersuchen. Die in der Simulation verwendeten instationären Anströmbedingungen werden in PP6 charakterisiert. Der Strömungslöser basiert auf dem Panel Verfahren, welches mit einem Programm zur Strukturberechnung gekoppelt wird. Schließlich wird das Potential von verschiedenen Elementen zur Strömungskontrolle im rotierenden Rotorsystem bei transienter dreidimensionaler Anströmung untersucht. Zusätzlich werden verschiedene Kontrollalgorithmen verglichen. Die im Rahmen dieses Projekts entstehende Software wird anschließend der Öffentlichkeit zugänglich gemacht um den Wissenstransfer aus der Forschung in die Industrie zu unterstützen.