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Found 578 results.

ERA-NET SUMFOREST: Vergleich von Nachhaltigkeitsleistungen von Wertschöpfungsketten (BenchValue)

Europa geht in Richtung einer Bioökonomie. Für diese Entwicklung sind neue innovative Wertschöpfungsketten notwendig, auch und besonders für den Grundstoff Holz. Es zeigt sich jedoch, dass ein breiterer Einsatz von bio-basierten Produkten nur dann möglich ist, wenn Wettbewerbsvorteile sowohl ökonomischer Natur als auch auf Basis von Nachhaltigkeitseffekten besser dargestellt werden können. Das Ziel des Projekts ist, eine vielseitige Benchmarking Methode zu entwickeln, die es ermöglicht, Wertschöpfungsketten zu vergleichen, die auf erneuerbaren, holzbasierten Rohstoffen und nicht erneuerbaren Rohstoffen andererseits basieren. Dadurch soll es möglich werden, die Nachhaltigkeitseffekte zu bewerten und die positiven Klimaeffekte von Substitution nicht-erneuerbarer Materialien durch holzbasierte Stoffe abzuschätzen. Das übergeordnete Ziel ist, Entscheidungsträger in Politik und Marktwirtschaft mit besseren Entscheidungsgrundlagen in der Materialverwendung zu unterstützen. Als Demonstrationsobjekt wird der Bausektor herangezogen, anhand dessen die BenchValue Methode getestet. Holz soll als starke und langlebige Alternative zu energieintensiven Stoffen überprüft werden, und die Effekte von Kohlenstoffspeicherung in Gebäuden und deren positive Effekte auf Reduzierung von Treibhausgasen analysiert werden. Der Hintergrund dieser Auswahl ist, dass der Bausektor einer der führenden Sektoren in der Eurasischen Wirtschaft ist, und dementsprechend bedeutende Potenziale für die Ausprägung einer Bioökonomie aufweist. Um eine hohe Akzeptanz für die entwickelte Methode begleitend zu generieren und eine klare Transparenz der Arbeiten und Ergebnisse zu gewährleisten, wird auf einem im Rahmen von EU-Forschung entwickelten Impact Assessment Tool aufgebaut. Dieses Instrument, ToSIA, wurde für Wald-Holz Wertschöpfungsketten entwickelt (Lindner et al., 2010) und erwies sich als flexibel für erweiterte Aufgabengebiete. Vor diesem Hintergrund ist eine Erweiterung für das Benchmarking verschiedener Wertschöpfungsketten in BenchValue vorgesehen. Eine wichtige Komponente ist, Stakeholdern eine valide, einheitliche Methode zur Verfügung zu stellen, die es erlaubt, die Nachhaltigkeitseffekte verschiedener Materialien zu testen und eine informierte Entscheidungsfindung zu unterstützen. ToSiA hat sich in diesem Gebiet als tragfähig erwiesen (Tuomasjukka et al. 2013). Im Gegensatz zu diesen neuen Anforderungen gibt es zurzeit keine Label, Standards or Methoden, oder nur partiell (z.B. EN 15978 LCA spricht Umweltaspekte von Bauwerken an). Für Instrumente wie die EU Energy Performance of Buildings Directive (European Parliament & Council of the European Union 2010), die ab 2020 rechtlich verbindlich werden, sind solch Aspekte jedoch essenziell. BenchValue setzt sich zum Ziel, politik-relevantes Wissen zu generieren zu Instrumenten und Politiken, die in direktem Zusammenhang mit der Bioökonomie stehen.

QVLS-iLabs: Magnetische Kamera für die Qualitätskontrolle und -selektion von Batterien für Elektrofahrzeuge, Teilprojekt A

Machbarkeitsstudie Deutschlandweite Befragung von Unternehmen zur Klimawandelanpassung

Die Folgen des Klimawandels bergen ökonomische Risiken für Unternehmen. Die physische Klimarisiken - insb. Extremwetterereignisse, veränderte Niederschlagsmuster und erhöhte Durchschnittstemperaturen - können zu Produktionsrückgängen, steigenden Rohstoffkosten und Gebäudeschäden führen. Nach einer aktuellen Studie des Umweltbundesamts berichten nur etwa die Hälfte der DAX-30-Unternehmen zu diesen Risiken. Dabei schätzt allein diese Gruppe die potenziellen Schäden auf einen Gesamtwert von mehreren Milliarden Euro. Über das Risikobewusstsein in anderen Unternehmen, insbesondere KMU, ist wenig bekannt. Ziel dieses Vorhabens ist es, eine Machbarkeitsstudie für die Befragung von Unternehmen bezüglich Klimarisiken und des Umgangs mit Klimawandelanpassung zu erstellen. Dabei sollen die Möglichkeiten eine repräsentative Erhebung, etwa im Rahmen existierender Unternehmenspanels, eruiert, mögliche Fragenkomplexe entworfen sowie ein handbares Konzept erstellt werden. Auch sollen vergleichbare Erhebungen in anderen OECD-Ländern als Benchmark recherchiert werden. In einer Themenkonferenz im 3. Projektjahr sollen Zwischenergebnisse mit der Zielgruppe diskutiert werden.

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.

Vom Erdeisspeicher zum netzaktiven Prosumer-Quartier, Teilvorhaben: FH Westküste - Projektkoordination und wissenschaftliches Monitoring

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.

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.

Muster des abrupten Klimawandels, TP1: Multivariate Abdrücke des Klimawandels im Meeresbereich

Forschergruppe (FOR) 1898: Mehrskalendynamik von Schwerewellen, Spontanes Ungleichgewicht (SI)

Schwerewellen (GWs) sind zu kleinskalig, um in den heutigen Wetter- und Klimamodellen aufgelöst zu werden. Sie müssen daher parametrisiert werden, da sie einen starken Einfluss auf die Dynamik der großen Skalen haben. Parametrisierungen existieren für orographisch und konvektiv erzeugte GWs, während für die GW-Quellen entlang großskaliger Jets noch keine etablierte Parametrisierung vorliegt. Die Quellen resultieren aus einer spontanen Imbalance (SI) der großskaligen quasi-geostrophischen Strömung. Die Untersuchung von Schwerewellenabstrahlung durch SI ist schwierig, da die GWs in ein sehr komplexes zeitabhängiges Strömungsfeld eingebettet sind, mit einer großen Zahl von interagierenden Prozessen. Auch die Validierung von Parametrisierungen wird dadurch erschwert. Daher kombinieren wir Theorie und numerische Modellierung mit ergänzenden Laborexperimenten. Laborexperimente garantieren eine Reproduzierbarkeit der betrachteten großskaligen Strömungssituation. Die direkte Korrespondenz zwischen den experimentellen Daten und den Modelldaten und die erwähnte Reproduzierbarkeit machen das Laborexperiment zu einem idealen Prüfstand für Parametrisierungen und für die Untersuchung klimarelevante Prozesse. Das differenziell beheizte rotierende Zylinderspalt-Experiment, welches an der BTU (Brandenburg Technische Universität Cottbus-Senftenberg) aufgebaut und betrieben wird, stellt die Referenzdaten für Benchmark-Simulationen an der GU-F (Goethe Universität Frankfurt) und dem IAP (Leibniz Institut für Atmosphärische Physik, Kühlungsborn) bereit. Dabei stehen Experimente im Vordergrund, die zeigen sollen, welche baroklinen Strömungen eine besonders ausgeprägte GW-Abstrahlung aufweisen. Ergänzend dazu werden idealisierte numerische Simulationen an der GU-F und dem IAP durchgeführt, um die Variabilität der GWs und den Abstrahlungsprozess zu untersuchen. Wichtig ist dabei, einen Zusammenhang zwischen verschiedenen großskaligen Strömungen und der mesoskaligen GW-Quelle herzustellen und diesen Zusammenhang mittels grob aufgelöster Wellenstrahlenmodelle zu validieren. Ziel ist es, eine skalenabhängige SI-Parametrisierung zu konstruieren. Diese Parametrisierung soll mit Hilfe der Labor-Referenzdaten validiert werden. Begleitet wird dies von einer Analyse grob- und feinaufgelöster Daten aus UA-ICON Simulationen. Schließlich soll die Parametrisierung an das Wellenstrahlenmodell MS-GWaM angekoppelt werden, welches in UA-ICON implementiert ist.

Kalium-basierte Festkörperbatterien für Technologiediversität und Resilienz, KAFEBAR - Kalium-basierte Feststoffbatterien für Technologiediversität und Resilienz

Integrierter Güterverkehr in Ballungsräumen; von Theorie und Praxis

Das Forschungsvorhaben verfolgt das Ziel, geeignete integrierte Lösungsansätze zu finden, die den neuen Anforderungen an den Wirtschaftsverkehr gerecht werden und gleichzeitig zu seiner nachhaltigen stadtverträglichen Gestaltung beitragen. Der Untersuchungsansatz ist umsetzungs- und handlungsorientiert. Neben der Bestandsaufnahme und Strukturierung der Lösungen mit Hilfe des Mind-Mapping sollen Best-Practice-Beispiele durch ein Benchmarking identifiziert und deren Umsetzungsbedingungen analysiert werden. So können zielgerichtete Handlungsempfehlungen für unterschiedliche Akteursebenen in den Phasen des Planungs- und Umsetzungsprozesses abgeleitet werden, wobei die Methode des Mind-Mapping erneut angewendet wird, um die Ergebnisse zu strukturieren, Folgeideen zu identifizieren und Ideenlandkarten zu entwickeln.

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