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Aufbereitung oelhaltiger Schlaemme aus Leichtfluessigkeitsabscheidern in Bioreaktoren

Fuer die Entsorgung oelhaltiger Schlaemme aus Leichtfluessigkeitsabscheidern und Sandfaengen ist entsprechend den Anforderungen der TA-Abfall eine chemisch-physikalische, biologische Behandlungsanlage oder eine Sonderabfallverbrennung vorgesehen. Die von der FH Muenster vorgeschlagene Flotation mit nachfolgender biologischer Aufbereitung der flotativ behandelten Schlaemme soll eine Ablagerung der Schlaemme suf Deponien der Klasse 1 ermoeglichen. Die biologische Autbereitung kann in Mieten und Suspensionsreaktoren erfolgen und ist Gegenstand der Untersuchungen. Fuer den Abbau von durch Flotation vorbehandelten Oelschlaemmen aus Fluessigkeitsabscheidern wird eine Sludge-Airlift-Reaktoranlage eingesetzt. In ersten, auf sechs Wochen festgelegten Versuchen ist in Abhaengigkeit von der eingesetzten Kornfraktion, der zugegebenen Mikroflora sowie den Naehrsubstraten und Detergentien eine Abbauleistung zwischen 85 Prozent und 95 Prozent bei einer anfaenglichen MKW-Belastung von 80.800 mg/Reaktor ereicht worden. Strippverluste werden durch einen Abgaswaescher und die Rueckfuehrung des Waschwassers in den Bioreaktor ausgeglichen. Die eingesetzte, aus den Oelschlaemmen selektierte Mikroftora, wird extern angereichert und dem Prozess zugefuehrt.

Energieeffiziente Herstellung und Verarbeitung eines recyclingfähigen und biobasierten Prepregmaterials mit vollständiger Darstellung des textilen Kreislaufprozesses, TP: Energetische Optimierung des Nassvliesprozesses zur Steigerung der Ressourceneffizienz

Forschergruppe (FOR) 2416: Space-Time Dynamics of Extreme Floods (SPATE), Teilprojekt: Atmosphärische Ursachen extremer Hochwasserereignisse

Die Ziele dieses Teilprojektes sind das bessere Verständnis der Ursachen extremere Hochwasserereignisse, die Einschätzung möglicher zukünftiger Hochwasserextremereignisse und die Untersuchung der Vorhersagbarkeit dieser Ereignisse. Dies soll aus der Perspektive der Vielzahl beteiligter atmosphärischer Prozesse und ihrer Skalenvielfalt durchgeführt werden. Daher wird dieses Teilprojekt wichtige Beiträge in der Forschergruppe SPATE liefern. Unter diesen generellen Zielen wollen wir folgende Forschungsfragen adressieren: 1. Was sind die großskaligen atmosphärischen Vorbedingungen für extreme Hochwasserereignisse? 2. Welche Prozesse verstärken den Niederschlag und die Niederschlagswirkung regional/lokal und verursachen dadurch extreme Hochwasserereignisse? 3. Was sind die raumzeitliche Variabilität und die Klimazukunft dieser atmosphärischen Faktoren und was sind ihre Antriebsfaktoren im Klimasystem? Die beiden ersten Fragen sollen in der ersten Phase (PH1, Monate 1 bis 36) der Forschergruppe SPATE bearbeitet werden. Die dritte Frage soll in Phase 2 bearbeitet werden. Zusätzlich sollen atmosphärische Felder, wie beispielsweise Niederschlag, und abgeleitete Indikatorzeitserien für andere Teilprojekte auf Basis einer über 100jährigen Reanalyse, meteorologischer Beobachtungen und Klimasimulation bereitgestellt werden. Der Forschungsplan der ersten Phase besteht aus drei Arbeitspaketen. Bevor die meteorologischen Ursachen extremer Hochwasserereignisse systematisch untersucht werden können, ist die Erstellung einer langzeitlichen (hier über 100-jährigen) vier-dimensionalen meteorologischen Referenz notwendig (Arbeitspaket 0). Die Referenz basiert auf aufbereiteten Niederschlagsdaten, raumzeitlich (mit dem Modell COSMO-CLM) verfeinerten (auf 12 km Gitterdistanz) Reanalysen (ERA-20C ab 1901, NOAA/NCEP 20 CR für den Zeitraum 1851 bis 1900). Diese Referenz erlaubt eine robuste Statistik der Hochwasser-Wetterlagen-Beziehungen und des Verfolgens der Feuchte im atmosphärischen System (Arbeitspaket 1). Regionale und lokale den Niederschlag verstärkende Faktoren (wie Bodenfeuchte-Niederschlagswechselwirkung, frontale/orographische Hebung mit/ohne konvektive Aktivität) werden in Arbeitspaket 2 mit konvektionserlaubenden Simulationen (Gitterdistanzen kleiner als 2 km) mit COSMO-CLM untersucht. In der zweiten Projektphase planen wir zwei Arbeitspakete. Ein Paket wird die klimatologischen Antriebsfaktoren und die multi-skalige Vorhersagbarkeit bearbeiten. In einem weiteren Arbeitspaket wird die Entwicklung von Hochwasserereignissen aus meteorologischer Perspektive bis in das Jahr 2100 betrachtet. Dieses Teilprojekt wird extreme Hochwasserereignisse und deren Eigenschaften den multiskaligen atmosphärischen Prozessen zuordnen und wird außerdem die Zuordnung hydrologischer Prozesse in der Forschergruppe SPATE unterstützen.

Entwicklung eines trockenen Misch- und Beschichtungsverfahrens mit ausgewählten Binderkomponenten zur Herstellung von Batterieelektroden, TROMBIBATT - Entwicklung eines trockenen Misch- und Beschichtungsverfahrens mit ausgewählten Binderkomponenten zur Herstellung von Batterieelektroden

Schwerpunktprogramm (SPP) 2115: Synergie von Polarimetrischen Radarbeobachtungen und Atmosphärenmodellierung (PROM) - Verschmelzung von Radarpolarimetrie und numerischer Atmosphärenmodellierung für ein verbessertes Verständnis von Wolken- und Niederschlagsprozessen; Polarimetric Radar Observations meet Atmospheric Modelling (PROM) - Fusion of Radar Polarimetry and Numerical Atmospheric ..., Bestimmung der polarimetrischen Signaturen von Eisbildungsprozessen unter kontrollierten Aerosolbedingungen (PolarCAP)

Zahlreiche Prozesse sind an der Entwicklung von Wolkensystemen unter leicht unterkühlten Bedingungen bis zu -10°C beteiligt. Das Zusammenspiel von Thermodynamik, Wasserdampf und Aerosolpartikeln steuert die Verteilung von Flüssigwasser und Eis, die Niederschlagsbildung und die Strahlungseigenschaften. Das Projekt PolarCAP zielt darauf ab, die komplexen Zusammenhänge aufzulösen, indem die Entwicklung der Eisphase unter leicht unterkühlten Bedingungen in einer thermodynamisch und aerosol-kontrollierten natürlichen Umgebung mittels Radarpolarimetrie und Spectral-Bin Modellierung untersucht wird. Zielobjekt der Studie sind flüssigwasserdominierte, unterkühlte stratiforme Wolken, die sich im Winter häufig im Temperaturbereich von -10 bis 0°C über dem Schweizer Plateau bilden. Im Rahmen des externen ERC-Forschungsprojekts CLOUDLAB werden Drohnen eingesetzt, um diese Wolken mit definierten Mengen verschiedener Arten von eisnukleierenden Partikeln, wie Silberjodid oder Snowmax, zu impfen. Die anschließend gebildete Eisphase und die Auflösung der Flüssigphase werden im Rahmen von CLOUDLAB mit Hilfe von In-situ-Messungen und einem Standardsatz von Fernerkundungsinstrumenten wie Lidar und LDR-Wolkenradar charakterisiert. Konkretes Ziel von CLOUDLAB ist, die 1- und 2-Momenten-Parametrisierungen der Eisphase des Wettervorhersagemodells ICON zu verbessern. PolarCAP wird mit dem CLOUDLAB-Projekt zusammenarbeiten, um diesen einzigartigen Datensatz durch die Anwendung modernster polarimetrischer Radar- und Lidar-basierter Fernerkundungstechniken zur Bestimmung der mikrophysikalischen Eigenschaften von Wolken sowie durch die Anwendung wolkenauflösender Spektral-Bin Modellierung zu verbessern und zu nutzen. Synergistische, mehrwellenlängen- und polarimetrische bodengebundene Fernerkundung mit scannendem Radar und Lidar wird eingesetzt, um den Übergang von unterkühlten flüssigen stratiformen Wolken in Mischphasenwolken zu beobachten. Begleitet von wolkenauflösenden Modellsimulationen und Radar-Forward-Operatoren wird PolarCAP die Entwicklung und die beteiligten mikrophysikalischen Prozesse zwischen -10 und 0°C erfassen. Die kombinierten Beobachtungen werden neue Erkenntnisse über das Zusammenspiel von Kontakt- und Immersionsgefrieren, sekundärer Eisbildung und Eisvervielfachung liefern, indem Wolken in verschiedenen Temperaturregimen untersucht werden, von denen angenommen wird, dass sie entweder von spezifischen Eisphasenprozessen beeinflusst bzw. unbeeinflusst sind. PolarCAP wird das derzeitige Verständnis wolkenmikrophysikalischer Prozesse und deren Darstellung in atmosphärischen Modellen herausfordern und die wolkenauflösende Modellierung und deren Kopplung an Radarvorwärtsoperatoren vorantreiben. Insgesamt wird PolarCAP Fortschritte in unseren Fähigkeiten erzielen, die Effizienz verschiedener eisbildender Substanzen besser einschätzen zu können und die Zeitskalen von mikrophysikalischen Prozessen und dem Lebenszyklus von Stratusbewölkung zu verknüpfen.

Wasserhaushalt 2022

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Resiliente Abfluss- und Stauregelung der Wasserstraßen bei extremen Niederschlagsereignissen

Abflussprognosen zur Bewältigung von Extremwetterlagen Um das Transportaufkommen in Deutschland auch unter schwierigen Bedingungen zu bewältigen und dies aufrecht zu erhalten bzw. zu steigern, sind verkehrsträgerübergreifende Lösungsansätze notwendig. Ziel dieses Projekt ist es, die Resilienz und die Verfügbarkeit des Verkehrsträgers Wasserstraße bei extremen Wetterereignissen zu erhöhen. Aufgabenstellung und Ziel Etwa 3.000 km der Bundeswasserstraßen sind mit Staustufen ausgebaut, die meist aus einem beweglichen Wehr, einer Schleuse und einem Laufwasserkraftwerk bestehen. Durch das Ändern des Abflusses über das Kraftwerk und über das Wehr hält ein lokaler Regler den gewünschten Oberwasserstand innerhalb der vorgegebenen Stauzieltoleranz. Die Abfluss- und Stauregelung soll dabei mehrere, mitunter gegensätzliche Ziele erfüllen: Einhaltung des Stauziels innerhalb der festgelegten Toleranz, Verminderung von Abflussschwankungen, optimale Nutzung der Wasserkraft und Minimierung des Verschleißes der Wehrverschlüsse. Im Zuge des Klimawandels ist mit einer Zunahme extremer Wetterereignisse zu rechnen. Die Abfluss- und Stauregelung steht gerade in Niedrigwasserperioden vor wachsenden Herausforderungen. Schwankungen des Abflusses sind in diesen Phasen schwierig auszugleichen und Über- bzw. Unterschreitungen der Stauzieltoleranz sind nicht auszuschließen. Dadurch entsteht eine Gefahr für die Schifffahrt. Ziel des vorgestellten Vorhabens ist es, anhand einer fundierten Datenanalyse und der Methode des maschinellen Lernens Zusammenhänge zwischen Niederschlagsereignissen und Abflussschwankungen vertieft zu untersuchen. Zusätzlich sollen Abflussprognosen erstellt werden, welche die Abfluss- und Stauregelung unterstützen. Bedeutung für die Wasserstraßen- und Schifffahrtsverwaltung des Bundes (WSV) Die Verwendung maschinellen Lernens für Abflussvorhersagen auf der Basis von Niederschlags- und Zuflussdaten stellt ein vielversprechendes Werkzeug für die WSV dar. Prognosen schaffen einen vorausschauenden Handlungsspielraum für die Abfluss- und Stauregelung, sodass starke Wasserstandsund Abflussschwankungen minimiert und damit die Sicherheit und Leichtigkeit der Schifffahrt erhöht werden. Die Resilienz der Wasserstraße wird dadurch auch unter den zunehmenden Auswirkungen des Klimawandels gesteigert. Untersuchungsmethoden Das Verfahren wird exemplarisch an einer Stauhaltung der Mosel getestet. Die Niederschlagsdaten des Einzugsgebiets der Stauhaltung werden vom Deutschen Wetterdienst im Rahmen der Zusammenarbeit im BMDV-Expertennetzwerk bereitgestellt. Die Pegeldaten der oberliegenden Stauhaltung sowie die der untersuchten Stauhaltung selbst werden von der WSV zur Verfügung gestellt. In einem ersten Schritt werden die Pegeldaten untersucht. Anhand einer Kreuzkorrelation können Abhängigkeiten zwischen dem oberliegenden Pegel und dem Pegel in der untersuchten Stauhaltung aufgezeigt werden. In einem weiteren Schritt werden ebenfalls die Niederschlags- und Wehrdaten betrachtet und deren Zusammenhang mit den Pegeldaten untersucht. Zusätzlich wird eine Methode erarbeitet, um Wasserstandsschwankungen so zu filtern, dass die Werte möglichst unbeeinflusst von Schleusungen und Schifffahrt sind. Im Anschluss an die Aufbereitung der Daten wird nach einer geeigneten Methode des Maschinellen Lernens (ML) gesucht. Dabei werden unterschiedliche ML-Modelle in Python implementiert und trainiert. Der vielversprechendste Modelltyp soll weiter genutzt und mit unterschiedlichen Parametrierungen getestet werden. Hierbei wird immer auf einen Prognosezeitraum von drei Stunden hingearbeitet. Für die Abfluss- und Stauregelung ist eine dreistündige Prognose wünschenswert, um Schwankungen des Abflusses effektiv zu bewältigen.

Transdisziplinäre Mehrfachnutzung von Rohfaser und Rohprotein klimaresilienter Fruchtarten über selektive Ernte- und Aufbereitungsverfahren in ressourcenschonenden Farming-Systemen mit Recycling des Stickstoffs (MEFAFUP), Teilvorhaben 4

Transdisziplinäre Mehrfachnutzung von Rohfaser und Rohprotein klimaresilienter Fruchtarten über selektive Ernte- und Aufbereitungsverfahren in ressourcenschonenden Farming-Systemen mit Recycling des Stickstoffs (MEFAFUP)

Elektrochemische CO2-Nutzung zu Ameisensäure, Teilvorhaben: Prozessdesign

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