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Teilprojekt 3

Das Projekt "Teilprojekt 3" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von SUEZ WTS Germany GmbH durchgeführt. Persistente und mobile Stoffe (PM-Stoffe) sind in teilweise geschlossenen Wasserkreisläufen besonders schwierig zu entfernen. Zugleich sind sie bisher nur unvollständig analytisch erfassbar. Während PM-Stoffe also einerseits ein Risiko für die Trinkwasserversorgung darstellen, sind andererseits die Kenntnisse darüber, welche PM-Stoffe wirklich aus Abwässern bis in Rohwässer der Trinkwasserversorgung oder sogar bis ins Trinkwasser vorzudringen, sehr beschränkt. Durch Anwendung neuer analytischer Methoden, die speziell auf mobile Stoffe zugeschnitten sind, wird das Konsortium das Ausmaß des Auftretens von PM-Stoffen im Wasserkreislauf und die Wirksamkeit natürlicher und technischer Barrieren (Kläranlagen, Untergrundpassage, Trinkwasseraufbereitung) zum Rückhalt von PM-Stoffen erfassen. Auffällige Stoffe werden hinsichtlich ihrer gesundheitlichen Bedeutung priorisiert. Zugleich werden Technologien für den Rückhalt von PM-Stoffen verbessert und entwickelt; dabei werden stofftrennende und stoffumwandelnde Prozesse betrachtet. Die Betrachtung des gesamten Wasserkreislaufes unter Beachtung innovativer wassertechnologischer Verfahren wird es dem Konsortium ermöglichen, abschließend geeignete Minderungs-Maßnahmen aufzeigen, mit denen der Gefährdung der Wasserressourcen durch PM-Stoffe begegnet werden kann. Ein Konsortium aus fünf Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft wird mit diesem Vorhaben diese Situation verbessern. Grundlegende Ziele des Vorhabens sind (a) das Ausmaß der Belastung von Rohwässern für die Trinkwasserversorgung durch PM-Stoffe genauer zu erfassen und (b) Technologien und Maßnahmen zu entwickeln, die den Schutz der Wasserressourcen und des Trinkwassers vor PM-Stoffen verbessern.

Teilvorhaben: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)

Das Projekt "Teilvorhaben: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. - Institut für Methodik der Fernerkundung (IMF) durchgeführt. Projektbeschreibung: Mit fortschreitender Klimaerwärmung werden Gewässer in arktischen und subarktischen Regionen zunehmend für den Schiffsverkehr interessant. In Folge dessen steigt das Interesse am Einsatz von Schiffen in diesen Gewässern. Dennoch stellt Meereis einen nicht zu unterschätzenden Risikofaktor im Schiffsbetrieb dar. Das Projekt EisKlass31 arbeitete an methodischen Grundlagen zur Meereiserkennung, indem verschiedene Eis-Typen/-Eigenschaften mit Hilfe der europäischen Sentinel-Satellitenserie differenziert wurden. Aufbauend wurden optisch/thermale Sensoren (Sentinel-3) und Radarsensoren (Sentinel-1) kombiniert ausgewertet, um ein verbessertes Bild zu den Meereis-Lageinformationen zu erhalten. Ergebnisse und Wirkung: Eine bereits bestehende Methode zur Erkennung von Meereiseigenschaften auf der Basis optischer und thermaler Satelliten-Informationen wurde auf Daten der Sentinel-3 Satelliten angepasst und für automatische Anwendungen verbessert. Daraus resultierende, detailreiche Darstellungen von Eisdicken und Eis-/Schnee-/Oberflächen-Eigenschaften bildeten anschließend die Grundlage zur Kombination mit der Eisklassifikation aus Radar-Daten, welche ebenfalls auf Sentinel-Daten angepasst wurde. Es zeigt sich, dass die Kombination beider Ergebnisse zum einen die Vielfalt der zu extrahierenden Meereis-Information erhöht, zum anderen die Auflösung von 500 m bei optischen Daten auf nunmehr 200 m durch Radar-Daten steigt. In einem Anschlussprojekt ist beabsichtigt den entwickelten Algorithmus dahingehend zu optimieren, dass sie in einen operationellen Dienst eingebunden werden kann. Generierte Eiskarten sollen mit Hilfe einer App auf der Brücke eines Schiffes angezeigt werden können, um auf diese Weise zur Sicherheit in polaren Regionen beizutragen und Umweltschäden durch Havarien im sensiblen arktischen Ökosystem zu verhindern.

Teilvorhaben: 2.2a, 3.4 und 3.5

Das Projekt "Teilvorhaben: 2.2a, 3.4 und 3.5" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Siemens Gas und Power GmbH & Co. KG durchgeführt. Das Vorhaben unterstützt wesentlich die Auslegungs- und Optimierungsprozesse für optimale Effizienz und Lebensdauer von Turbinenkomponenten an unterschiedlichsten Betriebspunkten. Im aktuellen Vorhaben werden neue Konzepte und Module zur multidisziplinaren Optimierung erarbeitet. Bei zukünftigen hocheffizienten Gasturbinen, die einen hochflexiblen Betrieb in einem sehr großen Betriebsbereich gewährleisten können, bekommen aeromechanische Schwingungsanregungen eine viel größere Bedeutung. Für Turbinenschaufeln sind sie Design-beeinflussend und können nicht mehr durch Design vollständig vermieden werden. Daher wird eine gezielte Dämpfungsoptimierung notwendig, die mit dem Schaufeldesign durchgeführt werden muss und nur noch durch eine multidisziplinäre Optimierung erreicht werden kann. Bei der Fertigung sowie dem Betrieb von Gasturbinen werden heute immer größere Datenmengen erzeugt. Ziel ist es, ein datenbasiertes Modell für Varianzen aus dem Fertigungsprozess und für den Betrieb von Turbinenkomponenten zu entwickeln. Dazu werden geeignete Modelle erstellt, welche in der Lage sind, die möglichen Abweichungen aus der vorhandene Datenbasis auf neue Bauteile zu übertragen. Mit Hilfe dieser Modelle werden dann realistische Geometrievariationen und Randwertschwankungen erzeugt, welche dann die Basis für eine probabilistische Lebensdauer- und Performancequantifizierung neuer Komponenten bildet. Ein möglichst großer Wirkungsgrad wird maßgeblich durch den Verbrauch von Kühlluft bestimmt. Zur Steigerung des Wirkungsgrades muss daher der Verbrauch von Kühlluft minimiert werden. Als Verbesserung gegenüber semiempirischen, korrelationsbasierten Berechnungsmethoden stehen bereits sogenannte Konjugierte Simulationsmethoden (Conjugate Heat Transfer) zur Verfügung, welche Strömungsfluid und Bauteil gekoppelt modellieren. Die industrielle Anwendung dieser Methoden soll durch Validierung und Automatisierung möglich gemacht werden.

Teilprojekt 4

Das Projekt "Teilprojekt 4" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Kommunale Wasserwerke Leipzig GmbH durchgeführt. Persistente und mobile Stoffe (PM-Stoffe) sind in teilweise geschlossenen Wasserkreisläufen besonders schwierig zu entfernen. Zugleich sind sie bisher nur unvollständig analytisch erfassbar. Während PM-Stoffe also einerseits ein Risiko für die Trinkwasserversorgung darstellen, sind andererseits die Kenntnisse darüber, welche PM-Stoffe wirklich aus Abwässern bis in Rohwässer der Trinkwasserversorgung oder sogar bis ins Trinkwasser vorzudringen, sehr beschränkt. Ein Konsortium aus fünf Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft wird mit diesem Vorhaben diese Situation verbessern. Grundlegende Ziele des Vorhabens sind (a) das Ausmaß der Belastung von Rohwässern für die Trinkwasserversorgung durch PM-Stoffe genauer zu erfassen und (b) Technologien und Maßnahmen zu entwickeln, die den Schutz der Wasserressourcen und des Trinkwassers vor PM-Stoffen verbessern. Durch Anwendung neuer analytischer Methoden, die speziell auf mobile Stoffe zugeschnitten sind, wird das Konsortium das Ausmaß des Auftretens von PM-Stoffen im Wasserkreislauf und die Wirksamkeit natürlicher und technischer Barrieren (Kläranlagen, Untergrundpassage, Trinkwasseraufbereitung) zum Rückhalt von PM-Stoffen erfassen. Auffällige Stoffe werden hinsichtlich ihrer gesundheitlichen Bedeutung priorisiert. Zugleich werden Technologien für den Rückhalt von PM-Stoffen verbessert und entwickelt; dabei werden stofftrennende und stoffumwandelnde Prozesse betrachtet. Die Betrachtung des gesamten Wasserkreislaufes unter Beachtung innovativer wassertechnologischer Verfahren wird es dem Konsortium ermöglichen, abschließend geeignete Minderungs-Maßnahmen aufzeigen, mit denen der Gefährdung der Wasserressourcen durch PM-Stoffe begegnet werden kann.

Teilvorhaben: 1.1, 1.4b und 3.2b

Das Projekt "Teilvorhaben: 1.1, 1.4b und 3.2b" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Dresden, Institut für Strömungsmechanik, Professur für Turbomaschinen und Flugantriebe durchgeführt. Dieses Vorhaben ist Teil des Verbundprojektes AG Turbo OptiSysKom und zielt auf Verbesserungen des Sekundärluftsystems von Gasturbinen (AP1, AP2) bzw. des thermomechanischen Verhaltens von Dampfturbinen (AP3) und damit auf eine signifikante Steigerung der Lastwechselflexibilität unter Beibehaltung hoher Effizienz. Insgesamt wird eine maßgebliche Reduzierung des CO2-Ausstoßes bewirkt. Die Entwicklung derartig verbesserter Komponenten erfordert genaue Kenntnis von Strömung, Wärmeübergang (WÜ) und sekundärer Effekte in kühlluftführenden Strukturen von Gasturbinen (GT) bzw. in Toträumen von Dampfturbinen (DT). Auf Basis dieser Ergebnisse können Entwickler Modifikationen vornehmen, die zielsicher den Kühlluftverbrauch mindern (GT) bzw. schnelle Lastwechsel ermöglichen (DT & GT) ohne Beeinträchtigung der Betriebssicherheit. Diese Auslegungssicherheitssteigerung ist nur durch experimentelle Untersuchungen bestenfalls gestützt von probabilistischer Modellierung zu erlangen. Diese Ergebnisse fließen in konjugierte CFD-WÜ Modellierungen ein, die Industriepartner zur wärmetechnischen Auslegung nutzen. Ein erstes Teilvorhaben (AP1, TFA) hat zum Ziel Verfahren aus der Probabilistik bzw. Stochastik zur Beschreibung von Unsicherheit des Kühlluftsystems von GT zu quantifizieren und diese Verfahren industrietauglich zu machen. Die resultierenden zeitabhängigen Erkenntnisse werden maßgeblich zum besseren Verständnis und zur Robustheitseinschätzung der Maschine bei stark schwankenden Belastungen beitragen. Neben der Entwicklung bzw. Anwendung geeigneter Methoden aus dem Bereich der Probabilistik steht ebenfalls die Adaption und Applikation der Verfahren auf ingenieurtechnische Problemstellungen im Vordergrund. Ziel des Teilvorhabens (AP2, MFD) ist die Untersuchung des WÜ in einem realitätsnahen rotierenden Zweikammer-System mit umfassender Instrumentierung, der Teile eines GT-Verdichters abbildet. Das 3. Teilvorhaben (AP3, TEA) modelliert in versch. Aufbauten generische Toträume von DT.

Teilprojekt B

Das Projekt "Teilprojekt B" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Claas Selbstfahrende Erntemaschinen GmbH durchgeführt. Die Anwendung von Methoden der KI ist insb. in der Landwirtschaft sinnvoll, wo die Umgebung von einer hohen Dynamik gekennzeichnet, nicht vollständig bekannt und nicht umfassend kontrollierbar ist. Erste KI-Anwendungen haben deutliche Prozessverbesserungen gezeigt. Im Gegensatz zu der Entwicklung klassischer Assistenzsysteme sich hierbei jedoch gezeigt, dass hohe Anforderungen an die KI-Architekturen die Marktakzeptanz erschwert. Es muss ein Weg zur Auflösung der Abhängigkeit von High-Performance Computern auf der Maschine entwickelt werden. Dieses Projekt hat daher das Ziel, durch die genaue Analyse und Optimierung der benötigten Ressourcen, moderne Ansätze der künstlichen Intelligenz (insb. Deep Learning) trotz der limitierenden Hardware auf landwirtschaftlichen Maschinen nutzbar zu machen. Neben der landwirtschaftlichen Maschine an sich, werden auch edge-/cloudbasierte Konzepte einbezogen, um eine ganzheitliche und global skalierbare Lösung zu entwickeln. Es werden insb. Methoden des überwachten Lernens betrachtet, da hierbei eine synoptische Betrachtung der benötigten verschiedensten Ressourcen möglich ist. Es wird eine Vielzahl von qualitativ hochwertigen und annotierten Daten zum Training der Algorithmen benötigt. Diese Daten sollten neben der Qualität auch die geforderte und benötigte Variabilität aufweisen. Die Aufnahme von Daten in Erntekampagnen ist aufwendig und sollte auf ein sinnvolles Maß reduziert werden. Darauf folgt eine Annotation der Daten. Gerade in der landwirtschaftlichen Domäne sind hierfür zumeist Experten nötig. Hierbei ist besonders die Qualität der Datenbasis wichtig, um nicht unnötig Ressourcen der Experten zu verschwenden. Um auch eine Generalisierbarkeit der entwickelten Methoden zu gewährleisten, werden in diesem Projekt zwei unterschiedliche Szenarien betrachtet. Zum einen wird die Qualität von Erntegut bestimmt, zum anderen eine Erkennung von Merkmalen im Umfeld der Arbeitsmaschine durchgeführt.

Teilprojekt 2

Das Projekt "Teilprojekt 2" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule Fresenius gGmbH, Fachbereich Chemie und Biologie, Institute for Analytical Research durchgeführt. Persistente und mobile Stoffe (PM-Stoffe) sind in teilweise geschlossenen Wasserkreisläufen besonders schwierig zu entfernen. Zugleich sind sie bisher nur unvollständig analytisch erfassbar. Während PM-Stoffe also einerseits ein Risiko für die Trinkwasserversorgung darstellen, sind andererseits die Kenntnisse darüber, welche PM-Stoffe wirklich aus Abwässern bis in Rohwässer der Trinkwasserversorgung oder sogar bis ins Trinkwasser vorzudringen, sehr beschränkt. Ein Konsortium aus fünf Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft wird mit diesem Vorhaben diese Situation verbessern. Grundlegende Ziele des Vorhabens sind (a) das Ausmaß der Belastung von Rohwässern für die Trinkwasserversorgung durch PM-Stoffe genauer zu erfassen und (b) Technologien und Maßnahmen zu entwickeln, die den Schutz der Wasserressourcen und des Trinkwassers vor PM-Stoffen verbessern. Durch Anwendung neuer analytischer Methoden, die speziell auf mobile Stoffe zugeschnitten sind, wird das Konsortium das Ausmaß des Auftretens von PM-Stoffen im Wasserkreislauf und die Wirksamkeit natürlicher und technischer Barrieren (Kläranlagen, Untergrundpassage, Trinkwasseraufbereitung) zum Rückhalt von PM-Stoffen erfassen. Auffällige Stoffe werden hinsichtlich ihrer gesundheitlichen Bedeutung priorisiert. Zugleich werden Technologien für den Rückhalt von PM-Stoffen verbessert und entwickelt; dabei werden stofftrennende und stoffumwandelnde Prozesse betrachtet. Die Betrachtung des gesamten Wasserkreislaufes unter Beachtung innovativer wassertechnologischer Verfahren wird es dem Konsortium ermöglichen, abschließend geeignete Minderungs-Maßnahmen aufzeigen, mit denen der Gefährdung der Wasserressourcen durch PM-Stoffe begegnet werden kann.

Teilprojekt 1

Das Projekt "Teilprojekt 1" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung GmbH - UFZ, Department Analytik durchgeführt. Persistente und mobile Stoffe (PM-Stoffe) sind in teilweise geschlossenen Wasserkreisläufen besonders schwierig zu entfernen. Zugleich sind sie bisher nur unvollständig analytisch erfassbar. Während PM-Stoffe also einerseits ein Risiko für die Trinkwasserversorgung darstellen, sind andererseits die Kenntnisse darüber, welche PM-Stoffe wirklich aus Abwässern bis in Rohwässer der Trinkwasserversorgung oder sogar bis ins Trinkwasser vorzudringen, sehr beschränkt. Ein Konsortium aus fünf Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft wird mit diesem Vorhaben diese Situation verbessern. Grundlegende Ziele des Vorhabens sind (a) das Ausmaß der Belastung von Rohwässern für die Trinkwasserversorgung durch PM-Stoffe genauer zu erfassen und (b) Technologien und Maßnahmen zu entwickeln, die den Schutz der Wasserressourcen und des Trinkwassers vor PM-Stoffen verbessern. Durch Anwendung neuer analytischer Methoden, die speziell auf mobile Stoffe zugeschnitten sind, wird das Konsortium das Ausmaß des Auftretens von PM-Stoffen im Wasserkreislauf und die Wirksamkeit natürlicher und technischer Barrieren (Kläranlagen incl. 4. Reinigungsstufen, Untergrundpassage, Trinkwasseraufbereitung) zum Rückhalt von PM-Stoffen erfassen. Auffällige Stoffe werden hinsichtlich ihrer gesundheitlichen Bedeutung priorisiert. Zugleich werden Technologien für den Rückhalt von PM-Stoffen verbessert und entwickelt; dabei werden stofftrennende und stoffumwandelnde Prozesse betrachtet. Die Betrachtung des gesamten Wasserkreislaufes unter Beachtung innovativer wassertechnologischer Verfahren wird es dem Konsortium ermöglichen, abschließend geeignete Minderungs-Maßnahmen aufzeigen, mit denen der Gefährdung der Wasserressourcen durch PM-Stoffe begegnet werden kann.

Teilprojekt 4

Das Projekt "Teilprojekt 4" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Maschinen- und Betriebshilfsring Trier-Wittlich e.V. durchgeführt. Im Einklang mit den Zielen des Programms für die Innovationsförderung des BMEL soll im Vorhaben SOFI eine ressourceneffiziente und umweltschonende Düngung und Bodenbearbeitung im Hinblick auf die Reduzierung klimaschädlicher Emissionen durch Realisierung einer umfassenden und länderübergreifenden, auf die Bereitstellung präziser standortbezogener Informationen aufsetzenden Beratungslösung unterstützt werden. Durch die Vorgaben in der Düngeverordnung vom 17.02.2017 ergeben sich u.a. verkürzte Zeitfenster für die Ausbringung von Wirtschaftsdüngern, insb. von stickstoffhaltigen organischen Düngern wie Gülle. Ein Forschungsschwerpunkt von SOFI ist es deshalb, für überbetriebliche Lohnunternehmer und Maschinenringe sowie für den einzelnen Landwirt relevante standortbezogene Informationen für die optimierte Bewirtschaftung und Gülleausbringung bereitzustellen. Dafür werden im Forschungsvorhaben automatisierbare Methoden entwickelt und in den Pilotgebieten beispielhaft umgesetzt, wie z.B. die Anwendung von Fernerkundungsdaten der Copernicus- Mission für die Ableitung des aktuellen Feuchtestatus auf landwirtschaftlich genutzten Flächen sowie die Bestimmung von Biomasse und die Abschätzung von Ertragserwartungen. Auf vier Validierungsstandorten unter ackerbaulicher Nutzung (Intensivmessflächen) werden kontinuierlich hydrologische Bodeneigenschaften erfasst und zur Entwicklung von generischen Diagnosetools mit skalierbaren Übersetzungsschlüsseln für Bodeninformationen aus heterogenen Quellen genutzt. Die Kombination dieser Methoden mit lokalen Sensordaten der Landwirte und aktuellen Wetterdaten ermöglicht die Ableitung von Prognosekarten zur standort- und witterungsoptimierten Bodenbearbeitung und Stickstoffausbringung als Kartendienst für Landwirte, Lohnunternehmer und Maschinenringe.

Teilprojekt D

Das Projekt "Teilprojekt D" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH durchgeführt. Die Anwendung von Methoden der KI erscheint in der Landwirtschaft sinnvoll, weil die Umgebung von einer hohen Dynamik gekennzeichnet, nicht vollständig bekannt und nicht umfassend kontrollierbar ist. Werden KI-basierte Anwendungen auf der mobilen Arbeitsmaschine (on the edge) auf spezialisierten und hochleistungsfähigen Hardwaresystemen zur Ausführung gebracht, ergeben sich daraus Konsequenzen. Der Einsatz von High-Performance Computern ist mit hohen wiederkehrenden Kosten und signifikantem Aufwand bei der Anpassung der Fahrzeugarchitektur verbunden. Eine drahtloste, zuverlässige und breitbandige Cloudanbindung ist im ländlichen Raum nicht gegeben. Diese Restriktionen können den Einzug einer Technologie behindern, die sich in verschiedenen Fällen für Landwirte als nützlich erwiesen hat. Ein verteilter Ansatz erscheint sinnvoll, der maschinenseitig minimalinvasiv ist und cloudseitig eine spezialisierte Umgebung nutzt. Im Projekt resKIL werden eine Software-Architektur und eine AI-Toolchain entwickelt, die den Anforderungen des mobilen Arbeitsumfeldes gerecht werden. Die Prototypen werden in der landwirtschaftlichen Praxis evaluiert. Das DFKI beteiligt sich an den Tools zur effizienten Datenprozessierung/-annotation, sowie der skalierbaren, adaptiven KI-Architektur, die auf den zuvor erstellten Daten arbeitet. Dabei werden mögliche Schnittstellen zu und Zusammenarbeiten mit Gaia-X bzw. dessen Agrar-Usecase Agri-Gaia betrachtet.

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