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Energieeffiziente additive Fertigung durch Rezirkulation von Pulvermaterial und Energieströmen, Teilvorhaben: Kontinuierliche In-line Überwachung der Pulverqualität durch Agglomeraterkennung und Partikelgrößenmessung

Dieses Vorhaben avisiert ein energieeffizientes Technikumsanlage für optimale Metall-Pulver- und Inertgasaufbereitung für die additive Fertigung mit kontinuierlicher Überwachung und Regelung der Prozesse sowie normgerechte Dokumentation, sodass es allerhöchste Anforderungen aus der Produktion für Klasse-1-AM-Bauteile erfüllt und gleichzeitig den Anforderungen an eine signifikante Reduktion des Endenergieverbrauchs und des CO2-Footprints gerecht wird sowie zur Ressourcenschonung beiträgt. Erstmalig wird durch eine lückenlose Qualitätsüberwachung der Güte des Pulvers und der Anlagenumgebung, unter anderem im Sinne der Sicherheit und Effizienz, kontinuierlich kontrolliert, geregelt und dokumentiert. Im Sinne der Endenergieverbrauchsreduktion soll die Nutzung des bereits hergestellten Pulvers (insbesondere Titan) für die additive Fertigung maximiert werden. Aktuell wird das Material für hochbeanspruchte Bauteile, wie es beispielsweise in der Luft- und Raumfahrt wird, nur 1 bis fünfmal rezykliert. Das heißt, dass ein Großteil, des Pulvers, nicht mehr für die Fertigung solcher Teile zur Verfügung steht, sondern entsorgt wird, da es den hohen Anforderungen nicht mehr genügt und durch Neupulver ersetzt werden muss. Die Herstellung des Neupulvers verbraucht mit etwa 25 MJ/kg ca. das 20 bis 30- fache der Energie gegenüber einer Aufbereitung des Pulvers mit Hilfe der geplanten Anlage. Wesentliche Ziele des Teilvorhabens der Firma Parsum sind dabei die Entwicklung eines kontinuierlich messenden Ortsfiltersensors für die relevante Partikelgrößenverteilung von 10 bis 63 µm sowie ein integrierbares Erfassungsverfahren. Durch die Überwachung und Kontrolle des Pulvers innerhalb des Aufbereitungsprozesses wird die konstant hohe Qualität des recycelten Pulvers stets gewährleistet und erspart ein erneutes hoch energieintensives Aufschmelzen des Rohstoffes.

Biologische Stabilisierung von Trinkwasser zur Sicherung der hygienischen Resilienz, Teilprojekt 2

Baustoffkreislauf im Massivbau (BiM), Hochwertige Verwertung schwer rezyklierbarer Baustoffe

Die heute übliche Aufbereitung von Bauschutt beschränkt sich weitgehend auf einer Zerkleinerung des angelieferten Abbruchmaterials. Dabei fallen stofflich heterogene Gemische an. Diese sollen mit Hilfe der Setzmaschinentechnologie in mehrere stofflich homogenere RC-Baustoffe aufgetrennt werden, um sie einer höherwertigen Verwertung zuführen zu können.

Rohstoffe für Batterien: Nachhaltige, ressourceneffiziente Verfahren zur Gewinnung von Rohstoffen für Lithium-Ionen-Batterien und deren Aufbereitung

WIR - Gipsrecycling - PhosphoGips, TP3: Prozessadaption zur Nutzbarmachung von Phosphorgipsen inklusive Lagerstättenklassifizierung und radiologische Betrachtung

Daily averaged physical parameters from the Multidisciplinary BASS Mesocosm Study at Wilhelmshaven, 2023

This dataset contains daily averaged physical and chemical parameters measured during a mesocosm experiment conducted at Sea Surface Facility (SUR) in Wilhelmshaven, Germany (53.5148° N, 8.1461° E) in 2023. Parameters include daily average air temperature, Daily Average Incoming Solar Irradiance, Daily Average Reflected Solar Irradiance, and Daily Average Albedo derived from in situ measurements. The dataset provides an overview of environmental conditions throughout the experiment, supporting the interpretation of biogeochemical and ecological processes described in the related publication Bibi et al., 2025.

Arctic PASSION - High Resolution Synthetic Aperture Radar based Risk Index Outcome (AP-RIO)

The Risk Index Outcome (RIO) is a critical component of the Polar Operational Limit Assessment Risk Indexing System (POLARIS) developed by the International Maritime Organization (IMO, 2016). RIO evaluates the operational risks for ships navigating in ice-infested waters by evaluating ice conditions and offers a quantifiable measure of risk that aids in decision-making for safe navigation in polar regions based on ship ice class, sea ice type/stage of development (SOD) and sea ice concentration (SIC). The DMI-led Automated Sea Ice Products (DMI-ASIP; Wulf et al., 2024, dataset) provides daily maps of SOD and SIC based on Sentinel-1 SAR imagery, AMSR-2 Passive Microwave and Ice Charts from the Greenland and Canadian Ice Services, combined with novel AI retrieval and processing techniques. In the framework of EU funded Arctic PASSION project, we produced 10 years of satellite observation based weekly RIO maps referred as the Arctic PASSION-RIO (AP-RIO) by leveraging DMI-ASIP datasets. The AP-RIO dataset will provide weekly risk assessment maps for the given ship classes and will support the establishment of a 10 year climatology thereby enabling the assessment of RIO variability in the years covered by the input DMI-ASIP products. The AP-RIO dataset will enhance the safety and efficiency of maritime operations in the polar seas, providing a robust reference for evaluating normal and extreme ice conditions. AP-RIO is produced in the framework of the Arctic PASSION project (European Union's Horizon 2020 research and innovation program under grant agreement No. 101003472) and supported by the DMI-ASIP development team. Algorithm and Processing Scheme: SIC and SOD from ASIP are processed (by taking the mean and mode respectively) into a weekly field based on the daily files for that week. This is done for the time period of 3 Oct. 2014 - 3 Oct. 2024. The weekly SOD is used to find the Risk Value (RV) by looking at the lookup table (Dybkjær et al. 2025a). Risk Index Outcome (RIO) values are computed for each pixel in the field based on the RIO formula (RIO = SIC x RV) using the SIC from ASIP and the found RV. The meaning of the computed RIO values can be interpreted using the table in (Dybkjær et al. 2025b). The RIO field is finally saved to weekly NetCDF files.

Marine Dateninfrastruktur Deutschland (MDI-DE)

Die Marine Dateninfrastruktur Deutschland (MDI-DE) hat das Ziel, Daten und Informationen aus dem Küsteningenieurwesen, dem Küstengewässerschutz, dem Meeresumweltschutz und dem Meeresnaturschutz über ein gemeinsames Internetportal nachzuweisen. Mithilfe von Metadaten und Webservices werden die Suche nach Daten und deren Nutzung unterstützt. Dabei baut MDI-DE synoptische Verzeichnisse mariner Datenbestände mit einer einheitlichen fachlichen Datengrundlage auf. Damit steht ein qualitätsgesichertes Informationsangebot zur deutschen Küstenzone von Nord- und Ostsee sowie den angrenzenden Meeresgebieten zur Verfügung. Dieser standardisierte Zugang zu Fachdaten entlastet die Partnerdienststellen von Dienstleistungs-Routinearbeiten bei der Bedienung von Nutzeranfragen, Maßnahmenplanung und unterstützt die Interoperabilität. Die MDI-DE ist als operationelles Verfahren für den dauerhaften Einsatz der integrativen Datenbereitstellung und Aufbereitung konzipiert. Die Entwicklung und Implementierung internetbasierter integrierter multidisziplinärer Werkzeuge ermöglicht die gezielte Datenrecherche und die Erfüllung bestehender Informationspflichten. Mit den standardisierten Metadaten zur Dokumentation und den zugehörigen OGC-konformen Webservices zur Nutzung mariner Daten erleichtert MDI-DE wesentlich die Erfüllung der gesetzlichen Anforderungen von INSPIRE und anderer EG-Richtlinien. Die dort geforderten Informationsflüsse werden von der MDI-DE-Informationsinfrastruktur optimal unterstützt. Dadurch hilft MDI-DE den Behörden in der Küstenzone bei der Erfüllung ihrer Berichtspflichten für EU-Rahmenrichtlinien wie MSRL und INSPIRE.

Marine Dateninfrastruktur Deutschland (MDI-DE)

Die Marine Dateninfrastruktur Deutschland (MDI-DE) hat das Ziel, Daten und Informationen aus dem Küsteningenieurwesen, dem Küstengewässerschutz, dem Meeresumweltschutz und dem Meeresnaturschutz über ein gemeinsames Internetportal nachzuweisen. Mithilfe von Metadaten und Webservices werden die Suche nach Daten und deren Nutzung unterstützt. Dabei baut MDI-DE synoptische Verzeichnisse mariner Datenbestände mit einer einheitlichen fachlichen Datengrundlage auf. Damit steht ein qualitätsgesichertes Informationsangebot zur deutschen Küstenzone von Nord- und Ostsee sowie den angrenzenden Meeresgebieten zur Verfügung. Dieser standardisierte Zugang zu Fachdaten entlastet die Partnerdienststellen von Dienstleistungs-Routinearbeiten bei der Bedienung von Nutzeranfragen, Maßnahmenplanung und unterstützt die Interoperabilität. Die MDI-DE ist als operationelles Verfahren für den dauerhaften Einsatz der integrativen Datenbereitstellung und Aufbereitung konzipiert. Die Entwicklung und Implementierung internetbasierter integrierter multidisziplinärer Werkzeuge ermöglicht die gezielte Datenrecherche und die Erfüllung bestehender Informationspflichten. Mit den standardisierten Metadaten zur Dokumentation und den zugehörigen OGC-konformen Webservices zur Nutzung mariner Daten erleichtert MDI-DE wesentlich die Erfüllung der gesetzlichen Anforderungen von INSPIRE und anderer EG-Richtlinien. Die dort geforderten Informationsflüsse werden von der MDI-DE-Informationsinfrastruktur optimal unterstützt. Dadurch hilft MDI-DE den Behörden in der Küstenzone bei der Erfüllung ihrer Berichtspflichten für EU-Rahmenrichtlinien wie MSRL und INSPIRE.

Physical, chemical, and biogeochemical parameters from a mesocosm experiment at the Sea Surface Facility (SURF), Wilhelmshaven, Germany, spring 2023

This collection (bundled publication) includes datasets from a mesocosm experiment conducted in spring 2023 at the Sea Surface Facility (SURF), Wilhelmshaven, Germany (53.5148° N, 8.1461° E). The experiment initiated a phytoplankton bloom under controlled conditions to examine surface ocean biogeochemistry and sea-surface microlayer (SML) processes. Daily samples were collected from the SML and underlying water (40 cm depth) and analyzed for physical, chemical, and biological parameters. Measurements include meteorological conditions (air temperature, solar irradiance, and albedo), surfactants, nutrients, pigments, particulate and dissolved organic carbon and nitrogen, and additional biogeochemical variables. These datasets provide environmental and biogeochemical context supporting studies on surface ocean processes and are described in detail in the related publication Bibi et al. (2025).

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