Die Intensität und Häufigkeit von Dürren haben in den letzten zehn Jahren dramatisch zugenommen. Viele Wälder haben eine hohe Dürre-Anfälligkeit gezeigt, aber die Reaktionen sind komplex und nicht einheitlich, auch nicht für Bäume derselben Art. Um zu verstehen, wie Bäume auf künftige Klimabedingungen reagieren werden, ist es von größter Bedeutung auch ihre Anpassungsfähigkeit zu berücksichtigen. Änderungen der hydraulischen Eigenschaften des Xylems sind mittel- bis langfristige Anpassungen, die sich aus der Reaktion eines Baumes auf den Verlauf der Umweltbedingungen ergeben, denen er im Laufe seines Lebens ausgesetzt ist. Die Interaktion der daran beteiligten Treiber und Prozesse wie Wasserverfügbarkeit, Xylembildung, Kavitation, hydraulische Leitfähigkeit und Baumwachstum zu verstehen und zu beschreiben stellt für die Wissenschaft weiterhin eine Herausforderung dar. Mithilfe Individuen-basierter Modelle können die zugrundeliegenden Mechanismen direkt beschrieben und Merkmale als emergente Eigenschaften modelliert werden, wodurch diese Modelle auch besser als andere für Prognosen geeignet sind. Mit dem vorgeschlagenen Projekt beabsichtigen wir, das Verständnis über die Wechselwirkungen zwischen Baumwachstum, hydraulischer Architektur und Wasserverfügbarkeit zu erweitern, indem wir Muster holzanatomischer Studien für die Entwicklung eines neuen Individuen-basierten Xylem-Wachstumsmodells übernehmen und dieses in bestehende Waldsimulationsmodelle implementieren. Diese Arbeit wird sich auf einen bereits entwickelten Modellprototyp stützen und systematisch empirisch abgeleitete Hypothesen über die Interaktion von Prozessen testen. Das entwickelte Modell wird schließlich dazu dienen, die individuelle, adaptive, jährliche Veränderung der Xylemeigenschaften als Reaktion auf die Dynamik der Umweltbedingungen zu simulieren. Langfristige holzanatomische Daten aus Herkunftsexperimenten von Fagus sylvatica und Quercus rubra werden zur Modellanpassung und Kreuzvalidierung verwendet. Die Daten werden uns ermöglichen das Modell sowohl für diffus- als auch für ringporige Baumarten zu parametrisieren und die herkunftsspezifische Plastizität der Xylembildung zu charakterisieren. Mithilfe von Simulationsexperimenten sollen letztlich Chancen und Risiken unterschiedlich plastischen Xylem-Bildungsverhaltens unter verschiedenen Szenarien des Klimawandels identifiziert werden, sowohl auf Einzelbaum- wie auch auf Bestandesebene. Für letzteres soll das Xylem-Wachstumsmodell als Baustein für die Simulationsumgebung pyMANGA zur Verfügung gestellt werden, was die Integration des Xylem-Wachstumsmodells in einen bereits bestehenden Waldbestandssimulator ermöglicht. Mit dieser Erweiterung wird schließlich die lokale Konkurrenz vieler Bäume mit sich gleichzeitig entwickelnden Xylem-Merkmalen simuliert und untersucht wie sich unterschiedliche Zusammensetzungen von Arten des Xylem-Bildungsverhaltens auf die Widerstandsfähigkeit zukünftiger Waldökosysteme auswirken.
Ovulen sind von agronomischem Interesse, da sie die Vorläufer der Samen, der hauptsächlichen menschlichen Nahrungsquelle, darstellen. Ihre Gewebemorphogenese ist nicht verstanden, hängt in Arabidopsis aber von der interzellulären Signalübermittlung durch die Rezeptorkinase STRUBBELIG ab. Zwei weitere membrangebundene Komponenten dieser Signalkette wurden genetisch identifiziert. ZERZAUST ist eine vorhergesagte beta-1,3 Glukanase, während QUIRKY mehrere C2-Domänen besitzt. Die molekularen Funktionen von ZERZAUST und QUIRKY sollen analysiert, und die Interaktionen zwischen den drei Zelloberflächenproteinen untersucht werden.
EQWIN-P soll das Preis-Leistungs-Verhältnis von energieeffizienten Gebäuden verbessern, indem der Automatisierungsgrad der Verarbeitung von Gebäudehülldaten erhöht wird. Das Problem heutzutage ist zum einen, dass Gebäudehülldaten zwar innerhalb einer Softwareanwendung verarbeitet werden, aber zwischen verschiedenen Anwendungen in der Regel nicht kompatibel sind und manuell oder in gebrochenen digitalen Ketten übertragen werden müssen. Dies umfasst zahlreiche proprietäre Formate, die in Teilen auch nur in bestimmten Wissenskontexten interpretierbar sind. Des Weiteren erhalten viele hochkomplexe Messdaten erst durch Algorithmen einen planerischen Mehrwert, so dass es dringend erforderlich ist, relevante Methoden zur Bewertung von Gebäudehüllen dem breiten Markt möglichst einheitlich bereit zu stellen. Fraunhofer konzipiert und implementiert in EQWIN-P gemeinsam mit den Partnern eine Plattform, so dass am Ende des Projektes unter anderem hygrothermische Daten und 'Methoden als Service' für optische Daten online nutzbar sind. Fraunhofer entwickelt dafür auch Demonstratoren für praktische Anwendungsszenarien, z.B. zu Energieberatung, sommerlichem Wärmeschutz, Tageslichtnutzung, Hygrothermik. Fraunhofer stimmt die Arbeiten international über Beteiligung inkl. Leitung eines IEA-Projektes ab. Statt vielen manuellen Schritten können Planende durch das Vorhaben zukünftig einfacher und umfassender aktuelle und hochwertige Gebäudehülldaten nutzen. Anstelle ihre Produktdaten in vielen verschiedenen Formaten anzubieten und die Inhalte kostenintensiv aktuell zu halten, können Komponenten- und Softwarehersteller eine einheitliche Form des Datenaustauschs für zahlreiche Daten und Methodenbibliotheken verwenden, die von verschiedenen Anwendungen genutzt werden. Dies ermöglicht bessere Produktdifferenzierungen am Markt. Energieeffiziente, nachhaltige Gebäude können damit effizienter und preiswerter als bislang geplant werden.
Die Architektur des Wurzelsystems von Mais hat sich während der Domestizierung und Verbesserung durch eine Kombination aus landwirtschaftlicher Selektion und Umweltanpassungen rund um den Globus erheblich verändert. Das Mikrobiom, das die Rhizosphäre um die Pflanzenwurzeln herum besiedelt, spielt eine wichtige Rolle bei der Förderung der Stresstoleranz von Pflanzen. In der ersten Förderperiode dieses Projekts haben wir nachgewiesen, dass die Anzahl der Seminalwurzeln während der Domestizierung von Mais zugenommen hat, gefolgt von einem Rückgang bei lokal angepassten Sorten in Regionen mit begrenzter Wasserverfügbarkeit. Umwelt-, genetische und genomische Analysen ergaben frühere Signaturen der Domestizierung und Anpassung von Maiswurzeln und zeigten das genetische Potenzial zur Verbesserung der Trockentoleranz künftiger Nutzpflanzen auf. In der zweiten Förderperiode verfolgen wir zwei übergeordnete Ziele. Erstens soll ein tieferes Verständnis der genetischen und molekularen Grundlagen der systemischen Modulation der Wurzelmorphologie und -anatomie durch Seminalwurzeln gewonnen werden, um eine bessere Anpassung an die begrenzte Wasserverfügbarkeit zu erreichen. Zu diesem Zweck werden wir die komplexe Pflanzenreaktion auf Trockenstress und die mit diesen Merkmalen assoziierten Gene identifizieren, die an der Architektur des Wurzelsystems als Reaktion auf Trockenheit beteiligt sind. Zweitens wollen wir die genetische Rolle des Wirts bei der Zusammensetzung der mikrobiellen Gemeinschaft des von den Wurzelmerkmalen abhängigen nützlichen Mikrobioms der Rhizosphäre verstehen, um die Widerstandsfähigkeit von Mais gegen Trockenheit zu verbessern. In diesem Zusammenhang werden wir systematisch untersuchen, wie sich die genetische Variation des Wirts und die Genregulation auf die Zusammensetzung des Mikrobioms der Rhizosphäre und auf die Produktivität von Mais und die Widerstandsfähigkeit gegen Trockenheit auswirkt. Schließlich werden wir repräsentative Schlüsselgene und Schlüsselmikroben durch reverse Genetik und synthetische mikrobielle Gemeinschaften funktionell validieren. Diese Ergebnisse werden den Weg für eine verbesserte Pflanzenzüchtung und die Nutzung mikrobieller Ressourcen ebnen, um die künftige Nahrungsmittelproduktion und eine effiziente Ressourcennutzung in der Landwirtschaft zu sichern.
Ziel des Teilvorhabens ist es, die sich aktuell im Rollout befindliche SMGW-Infrastruktur als digitale und hochsichere Kommunikationsplattform in die zu entwickelnde Architektur eines übergreifenden, Gaia-X-konformen Datenraums für die deutsche Energiewirtschaft zu integrieren. Als eine der zentralen Energiedatenquellen sollen die über SMGW bereitgestellten Smart Meter Daten so bspw. zur Optimierung von Bestandsprozessen wie dem Bilanzkreismanagement oder auch als Basis für neue Geschäftsmodelle und berechtigte Akteure gleichermaßen niederschwellig wie auch unter Wahrung von Datenschutzbelangen zugänglich gemacht werden. Der souveräne Austausch dieser Daten über einen Energiedatenraum führt zu einer Beschleunigung und Komplexitätsreduktion energiewirtschaftlicher Prozesse und trägt einen entscheidenden Teil zu einer umfassenden Sektorenkopplung des Energiebereichs bei. Als Konsequenz verspricht die Integration der SMGW-Infrastruktur in einen Energiedatenraum durch die damit verbundenen Mehrwerte für bspw. Netzbetreiber oder auch Energieserviceanbieter eine Steigerung der Wirtschaftlichkeit der Infrastruktur sowie die Öffnung für neue Geschäftsmodelle und Marktbereiche.
Das Forschungsvorhaben untersucht auf der einen Seite die Auswirkungen der Wassereinspritzung auf das Betriebsverhalten eines Radialverdichters. Die Wassereinspritzung in Axialverdichtern von Gasturbinen ist eine gängige Praxis, um die Leistungsfähigkeit der Turbine zu verbessern. Um dieses Potenzial auch in Radialverdichtern zu nutzen, sind weitere Forschungsarbeiten im Bereich der Flüssigkeitseinspritzung notwendig. Die Radialverdichter werden hauptsächlich in der Prozessindustrie eingesetzt. Ziel dieses Projektes ist es die Berechnung und Einflüsse der Wassereinspritzung auf das Betriebskennfeld eines Radialverdichters zu untersuchen. Im Projekt (FKZ: 03EE5035B) wurde ein Radialverdichter mit Wassereinspritzung aufgebaut und Kennfelder mit und ohne Wassereinspritzung vermessen. Unklar ist das Potenzial der Wassereinspritzung, welches durch den Ort der Verdunstung bestimmt wird, welches hier adressiert werden soll. Im zweiten Thema wird die Abdichtung der Wellenenden, die verhindert, dass das Prozessfluid aus der Maschine in die Atmosphäre entweicht. Die Forschung an berührungslosen Gleitringdichtungen mit Trockengasschmierung DGS (Dry Gas Seals), wird aufgrund des geringen und kontrollierbaren Leckagestroms, des berührungslosen Betriebs und der Eignung für die Hochdruckumgebung, als Dichtungslösung eingesetzt. Im Projekt (FKZ: 03EE5041H) wurden die Prognosemodelle zur Berechnung des Dichtspaltes entwickelt und in ein digitales Zwillingsmodell implementiert. Die gesamte Architektur des digitalen Zwillings basierend auf einer Open Source IoT-Plattform. Im neuen Projekt wird das Gesamtkonzept auf eine reale Maschine übertragen. Die messbaren und nicht messbaren Prozessgrößen der realen Anlage und ihre logischen Zusammenhänge werden mit Hilfe von maschinellem Lernen und physikbasierten Modellen analysiert. Die Ergebnisse werden zur Leistungsoptimierung von Radialverdichtern in der Prozessindustrie genutzt.
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