API src

Found 570 results.

Other language confidence: 0.7530123552109022

Vorhersage von Schüttungen alpiner Karstquellen im Hinblick auf den Klimawandel unter Verwendung neuer Deep Learning-Methoden

Karstgrundwasserleiter spielen im Alpenraum eine wichtige Rolle. Sie bedecken etwa 56% der Fläche, und ein erheblicher Teil der Bevölkerung ist ganz oder teilweise von Trinkwasser aus Karstquellen abhängig, die oft mit wertvollen Ökosystemen verbunden sind und zur Wasserkrafterzeugung beitragen. Die Alpen zählen nach Studien zu den am stärksten vom Klimawandel betroffenen Gebieten in Europa. Als Folge der steigenden Temperaturen werden sich die gespeicherten Mengen an Schnee und Eis stark verringern, was zu einer Verschiebung zwischen Wasserhaushaltskomponenten in Verbindung mit einer saisonalen Umverteilung der Niederschläge führt. Außerdem wird erwartet, dass Hoch- und Niedrigwasserereignisse häufiger auftreten werden. Der Stand der Technik bei der Modellierung der Schüttung von Karstquellen, meist mittels konventioneller numerischer Modelle, ist auf standortspezifische, oft aufwändige und nicht übertragbare wissenschaftliche Studien beschränkt, die manuelle Modellabstimmung und Kalibrierung erfordern. Bis heute gibt es keinen leicht übertragbaren Ansatz, der gleichzeitig auf viele Karstquelleinzugsgebiete anwendbar ist. In diesem Projekt werden wir einen modernen, Deep-Learning basierten Ansatz zur Modellierung der Schüttung von Karstquellen entwickeln, der sich besonders gut eignet, übertragbare Modelle, die Informationen von verschiedenen Standorten nutzen können, aufzubauen. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, basierend auf künstlichen neuronalen Netzen, das sich sowohl bei akademischen als auch bei industriellen Anwendungen als sehr erfolgreich erwiesen hat. Die vorgeschlagene Studienregion sind die Alpen, mit Karstgebieten in Österreich, der Schweiz, Deutschland, Frankreich, Italien und Slowenien, mit einem Schwerpunkt auf dem besonders vom Klimawandel betroffenen von der Alpenkonvention abgegrenzten Gebirgsgebiet. Als Grundlage der Studie dient das World Karst Spring Database (WoKaS). Es wird im Laufe des Projekts mit zusätzlichen Daten von Behörden und Wasserversorgern ergänzt, insbesondere in Regionen mit bislang schlechter Abdeckung. Die Arbeiten beinhalten die Erstellung eines umfassenden Datensatzes mit Einzugsgebietsattributen und meteorologischen Einflussgrößen für etwa 150 Quellen. Klassische Lumped-Parameter-Modelle werden als Benchmarks aufgesetzt und mit den neu entwickelten Deep-Learning basierten Modellergebnissen verglichen. Ziel ist es, die Eignung neuartiger Deep-Learning Modellansätze für die Abschätzung der Auswirkungen des Klimawandels für eine Vielzahl von kurz- und langfristigen Vorhersagen zu untersuchen. Eine vertiefende Fallstudie des Dachsteingebietes, dessen große Karstregion wesentlich zur Wasserversorgung und Wasserkrafterzeugung beiträgt, wird die vergleichende Untersuchung mit einem numerischen 3D-Modell erweitern. Schließlich werden die entwickelten Modelle dazu verwendet, um Auswirkungen des Klimawandels auf die alpinen Karstgrundwasserressourcen vorherzusagen.

CAMELS-DE-1h: hourly hydro-meteorological time series, weather forecasts, and attributes for 1611 catchments in Germany

CAMELS-DE-1h provides a comprehensive and harmonized collection of hydro-meteorological data for 1611 catchments across Germany. The time series data cover the period from 2001 to 2024 and provide measurements of discharge, water level, and meteorological variables in hourly resolution for all catchments. The metorological variables are aggregated to the catchment areas from the gridded data sources RADKLIM-YW and HOSTRADA (DWD) and encompass the variables precipitation, air temperature, humidity, water vapor mixing ratio, global radiation, air pressure, cloud cover, dew point temperature, wind speed, and wind direction. In addition, deterministic and ensemble weather forecasts with a 48-hour lead time, readily processed for all catchments from the ICON-D2 model (DWD), are included for the period 2021 to 2024. The dataset also provides static catchment attributes encompassing topography, soils, land cover, hydrogeology, and human influences. Furthermore, to serve as a baseline for further model development, the dataset includes discharge simulation results from a regionally trained LSTM and a catchment-calibrated HBV (Hydrologiska Byråns Vattenbalansavdelning) conceptual model. A comprehensive description of the dataset can be found in the accompanying data description paper. Key features of CAMELS-DE-1h: 1. Hydro-meteorological time series data in hourly resolution (2001–2024) 2. Historical deterministic and ensemble weather forecasts from ICON-D2 with a 48-hour lead time (2021–2024) 3. Catchment attributes 4. Benchmark discharge simulation results from an LSTM and the HBV model

Weiterentwicklung des Produktportolios des Umweltzeichens Blauer Engel - Rahmenvorhaben 2023

Das Vorhaben dient der Ableitung und Weiterentwicklung ambitionierter Standards für umweltfreundliche Produkte und Dienstleistungen im Bereich der freiwilligen Produktkennzeichnung mit dem Blauen Engel. Ein Schwerpunkt wird auf IKT-Produkten liegen (u.a. Computer, Server, gewerbliche Router, Netzwerkkomponenten). Die weitere Konkretisierung der Produkte und Dienstleistungen erfolgt in der Leistungsbeschreibung auf Grundlage der Beschlüsse der Jury Umweltzeichen. Die Ergebnisse tragen auch dazu bei, hohe ökologische Standards in Form von Benchmarks in anderen Instrumenten des produktbezogenen Umweltschutzes national und auf europäischer Ebene, z.B. bei der umweltfreundlichen öffentlichen Beschaffung, zu verankern. Neben der Entwicklung neuer Umweltzeichen für Produkte und Dienstleistungen stehen regelmäßig Aktualisierungen bestehender Vergabekriterien an (www.blauer-engel.de/de/fuer-unternehmen/vergabekriterien). Methodisch ist die Integration von bilanzierenden Indikatoren kontinuierlich weiterzuverfolgen, insbesondere die Energie-/Klimabilanz von Produkten und Dienstleistungen. Ebenso gilt es die Operationalisierung von Aspekten der Kreislaufwirtschaft (Langlebigkeit, Rezyklierbarkeit, Recyclateinsatz) bei den untersuchten Produkten und Dienstleistungen weiterzuentwickeln. Output des Vorhabens sind Neue Umweltzeichen und weiterentwickelte, bestehende Vergabekriterien

Vom Erdeisspeicher zum netzaktiven Prosumer-Quartier, Teilvorhaben: Technische Universität Dresden - Systemanalyse und Bedarfsvorhersage mit Simulationen - Ableitung von Optimierungsstrategien

Vorhabensziel des Projekts ist die Überführung des Erdeisspeichers in den Vollbetrieb, das wissenschaftliche Monitoring und Benchmarking sowie die Entwicklung eines District Energy Management Systems (DEMS). Hierzu sollen verschiedene Betriebsmodi getestet, die Betriebsweise aufbauend auf den Ergebnissen optimiert, der Einfluss verschiedener Parameter modellgestützt nachvollzogen und das kalte Nahwärmesystem mit Erdeisspeicher bestmöglich für die Gesamtsystemoptimierung mittels DEMS genutzt werden. Im zukünftigen Energiesystem wird nicht mehr allein auf Energieeffizienz respektive End- und Primärenergiebedarf optimiert werden können. Vielmehr spielt Flexibilität eine zunehmende Rolle, die schließlich gekoppelt an die Verfügbarkeit erneuerbarer elektrischer Energie den tatsächlichen CO2- Ausstoß bestimmen wird. Inzwischen sind Schnittstellen verfügbar, die über Vorhersagen zur CO2- Intensität des Stromnetzes eine entsprechende Optimierung ermöglichen. Diese Optimierung hat im Gesamtkonzept nicht nur wärme- bzw. kälteseitig zu erfolgen, sondern ganzheitlich die Bedarfe und Flexibilitäten des Kalten Nahwärmenetzes (KNW), der Haushaltsstromverbräuche, Mobilitätsbedarfe und Eigenenergieerzeugung miteinzuschließen, um ein Gesamtoptimum zu erreichen und Optimierungen von Teilsystemen, die zu Lasten der Gesamtemissionen gehen, zu vermeiden. Entsprechend müssen auch Bewertungs- und Benchmarkingmethoden passend weiterentwickelt werden.

Vom Erdeisspeicher zum netzaktiven Prosumer-Quartier

Vorhabensziel des Projekts ist die Überführung des im Vorgängervorhaben 'ErdEis II' umgesetzten Erdeisspeichers in den Vollbetrieb, das wissenschaftliche Monitoring und Benchmarking sowie die Entwicklung eines District Energy Management Systems (DEMS). Hierzu sollen verschiedene Betriebsmodi getestet, die Betriebsweise aufbauend auf den Ergebnissen optimiert, der Einfluss verschiedener Parameter modellgestützt nachvollzogen und das Kalte Nahwärmesystem mit Erdeisspeicher bestmöglich für die Gesamtsystemoptimierung mittels DEMS genutzt werden. Im zukünftigen Energiesystem wird nicht mehr allein auf Energieeffizienz respektive End- und Primärenergiebedarf optimiert werden können. Vielmehr spielt Flexibilität eine zunehmende Rolle, die schließlich gekoppelt an die Verfügbarkeit erneuerbarer elektrischer Energie den tatsächlichen CO2-Ausstoß bestimmen wird. Inzwischen sind Schnittstellen verfügbar, die über Vorhersagen zur CO2-Intensität des Stromnetzes eine entsprechende Optimierung ermöglichen. Diese Optimierung hat im Gesamtkonzept nicht nur wärme- bzw. kälteseitig zu erfolgen, sondern ganzheitlich die Bedarfe und Flexibilitäten des Kalten Nahwärmenetzes, der Haushaltsstromverbräuche, Mobilitätsbedarfe und Eigenenergieerzeugung miteinzuschließen. So kann ein Gesamtoptimum erreicht und Optimierungen von Teilsystemen, die zu Lasten der Gesamtemissionen gehen, vermieden werden. Entsprechend müssen auch Bewertungs- und Benchmarkingmethoden passend weiterentwickelt werden.

Optimales Design für wiederaufladbare und recyclebare, alkalische Zn-MnO2-Batterien als flexibler Energiespeicher

Energetische Querschnittserhebung deutscher Theaterspielstätten und Monitoring des Opern- und Schauspielhauses Köln mit Schwerpunkt Komfortuntersuchungen

Vorhabenziel: Das Forschungsprojekt bearbeitet zwei Schwerpunkte: Die energetische Querschnittsanalyse von deutschen Theaterspielstätten und das Intensivmonitoring des denkmalgeschützten, aktuell in Sanierung befindlichen Opern- und Schauspielhauses Köln nach seiner Wiedereröffnung 2015. Ziel ist die Analyse von 10- 15 charakteristischen Gebäuden für ein Benchmarking der durch ihre Frequentierung stark öffentlich wahrgenommenen Theaterspielstätten. Detaillierte vergleichende Angaben zu Energiekennwerten, Wirtschaftlichkeit, Lebenszykluskosten und Nutzerzufriedenheit wurden für den Gebäudetypus bislang nicht erhoben, diese erfasst das Forschungsprojekt u.a. mit dem Schwerpunkt Komfortuntersuchung im Monitoring. Arbeitsplanung: Für die energetischen Querschnittsanalysen werden Berechnungen mit den Bilanzierungswerkzeugen TEK-Tool und EnerCalc, sowie Kurzzeitmessungen und Nutzerbefragungen durchgeführt. Für das Intensivmonitoring des Opern- und Schauspielhauses wird ein Messkonzept erarbeitet, welches in Phase 2 mit Messungen, Nutzerbefragung, Auswertungen und Optimierungen umgesetzt wird. Ein mögliches Überführen in ein Langzeitmonitoring wird vorbereitet. Geplante Ergebnisverwertung: Das im Forschungsprojekt erarbeitete Energie-Benchmarking für den Gebäudetypus Theaterspielstätten ermöglicht den Häusern eine Positionierung im Bereich Energie und die Identifizierung von Hochverbrauchern. Die erarbeiteten Kennwerte des Gebäudetypus Theaterspielstätten sollen über den Normenausschuss die Nutzungsrandbedingungen für Theater- und Veranstaltungsbauten der DIN 18599 weiter optimieren helfen. Die erfassten Daten erweitern die EnOB-Datenbank um Theaterspielstätten. In die Forschungsarbeiten werden Studierende einbezogen, ein fachübergreifendes Studienmodul 'Optimierung von Sanierungskonzepten mittels Monitoring' wird entwickelt. Die Bilanzierungswerkzeuge TEK und EnerCalc werden über die Lehre weiter verbreitet und die den Entwicklern gespiegelten Erfahrungen mit TEK helfen die Werkzeuge weiter zu optimieren.

Windanalyse in der mittleren Atmosphäre mittels nächtlicher RMR-Lidar-Messungen in mittleren Breiten in Kühlungsborn (AMUN)

Der horizontale Wind nimmt eine Schlüsselrolle in der Dynamik der Atmosphäre ein. Insbesondere beeinflusst er die Ausbreitung und Dissipation von Schwerewellen und thermischen Gezeiten in der mittleren Atmosphäre. Simultane Wind- und Temperaturmessungen bieten dabei die einzigartige Möglichkeit, sowohl kinetische als auch potentielle Energiedichten der Schwerewellen zu berechnen, aus denen wiederum intrinsische Wellenparameter ableitbar sind. Windmessungen in der mittleren Atmosphäre sind jedoch insbesondere im Höhenbereich zwischen 35 und 75 km sehr selten, da hier weder Radiosonden noch Radars Daten liefern und Wind-Radiometer bzw. Satelliten keine für die Untersuchung von Schwerewellen ausreichend große Genauigkeit und Auflösung haben. Deshalb wollen wir in Kühlungsborn/Deutschland (54° N, 12° O) ein neues Lidar aufbauen, mit dem bei gekippten Teleskopen der Horizontalwind aus der Dopplerverschiebung der Rayleigh-Rückstreuung bestimmt werden kann. Neben der Erstellung einer Wind-Klimatologie steht vor allem die Untersuchung der Ausbreitung von Trägheitsschwerewellen in der mittleren Atmosphäre im Vordergrund. Dazu werden wir u.a. horizontale und vertikale Impulsflüsse und die Höhe des Impulsübertrags an die Hintergrundatmosphäre bestimmen. Diese für die Energiebilanz der Atmosphäre wesentlichen Parameter liefern wichtige Vergleichsgrößen für Zirkulationsmodelle. Ferner werden wir intrinsische Welleneigenschaften aus Wind-Hodographen analysieren, die für andere bodengebundene Messsysteme in der Regel nicht zugänglich sind. Unter Einbeziehung des lokalen Hintergrundwindes sollen aufwärts und abwärts propagierende Schwerewellen eindeutig getrennt und quantifiziert werden. Die Analysen werden insgesamt unser Verständnis der vertikalen Kopplung und der zu Grunde liegenden Zirkulation in der mittleren Atmosphäre deutlich verbessern. Das neue Lidarsystem ergänzt ein in Nordnorwegen am ALOMAR-Observatorium (69° N, 16° O) vorhandenes Windlidar, welches ebenfalls vom IAP betrieben wird. In diesem Projekt wird die dabei erworbene Expertise genutzt, um die Entwicklungsrisiken für das neue Lidar zu minimieren und schwerpunktmäßig Windmessungen in der mittleren Atmosphäre durchzuführen und zu interpretieren.

Hocheffizientes Recycling von Li-Ionen Aktivmaterialien aus Rund- und Knopfzellen

HiDALGO - HPC-Exzellenzzentrum für Big-Data-Technologien und globale Herausforderungen auf Höchstleitungsrechnern

1 2 3 4 5 … 55 56 57