Die LEIPA Georg Leinfelder GmbH ist ein führender Papierhersteller im Europäischen Markt. Am Standort in Schwedt werden jährlich ca. 1,195 Millionen Tonnen Papier und Verpackungen aus 100 Prozent Altpapier produziert. Am Standort wird bisher eine konventionelle lineare Altpapiersortierung bestehend aus den Stufen Aufgabebunker, Grobsieb, Feinsieb, PaperSpike/NIR-Spektroskopie und Sortierkabine betrieben. Durch die Sortierung erhält man drei wesentliche Altpapierströme. Darunter die Deinkingware, welche für die Herstellung von hochwertigen weißen Papieren eingesetzt wird, die OCC-Ware (old corrugated containerboard), welche als braune Fasern für Kartonagen und Pappe verwendet wird und die Mischware, welche ebenfalls in die Herstellung von Kartonagen und Pappe fließt. Das übergeordnete Ziel der Sortierung ist es, möglichst hochwertige Deinkingware sowie OCC-Ware in einer hohen Sortenreinheit zu sortieren. Bisher landen jedoch große Mengen hochwertigerer Deinkingware im Mischpapier und in den Sortierresten und gehen damit für eine höherwertige Verwertung verloren. Vorversuche des Unternehmens haben erhebliche Potentiale von hochwertigen weißen Altpapieren im Mischpapier und auch in anderen bisher unwirtschaftlichen Altpapierströmen wie Papier, Karton und Pappe (PPK) aus der Erfassung von Leichtverpackungen, Altpapier aus dem Restabfall und Gewerbeabfall aufgezeigt, die mit den konventionellen Systemen noch nicht stofflich verwertet werden können. Im Rahmen dieses Vorhabens möchte die LEIPA Georg Leinfelder GmbH in eine innovative Anlage zur hocheffizienten und sortenreinen Sortierung von Altpapier investieren. Die neue Anlage mit einer jährlichen Kapazität von 120.000 Tonnen soll einerseits die Sortierausbeute, insbesondere der hochwertigen Deinkingware für grafische Papiere, deutlich steigern und andererseits auch alternative Altpapierquellen erschließen. Als Herz der Sortieranlage ermöglicht die NIR-Sortierung mit GAIN-Technologie zusätzlich zur Nahinfrarotspektroskopie eine Bilderkennung mit deep-learning-Funktion. Diese Bilderkennung stellt eine absolute Neuheit im Bereich der Papiersortierung dar. Sie ist in der Lage, durch eine moderne Sensorik Bilddaten (Form/Textur) zu sammeln und diese zu klassifizieren. So können beispielsweise komplexe Verpackungsreste wie Kartonagen mit weißer Außenschicht und grauen oder braunen Fasern im Inneren erkannt werden. In der Folge entstehen im Sortierprozess ein weitaus reineres Deinkinggut und zugleich eine höhere Ausbeute. Eine Innovation liegt auch in der geplanten Vernetzung der Anlage bzw. der Anlagenkomponenten untereinander. Mit der Software Insight von TOMRA werden sämtliche NIR/GAIN-Systeme untereinander vernetzt, die Software stellt eine leistungsfähige Industrie 4.0-Datenplattform zur Verbesserung der Sortier- und Klassifizierungseffizienz dar. Durch die innovative Sortiertechnik soll die Sortierquote für weiße Altpapiere (Deinkingware) aus Haushaltssammelware um ca. 10 Prozent gesteigert werden. Jährlich können mit der neuen Anlagen 8.640 Tonnen Deinkingware aus Haushaltssammelware und 6.435 Tonnen Deinkingware aus Leichtverpackungen für das stofflich hochwertige Recycling zurückgewonnen werden. Insgesamt können jährlich 15.075 Tonnen Deinkingware zurückgewonnen werden, die Frischfaser substituieren können. Durch die Digitalisierung und automatische Steuerung der Prozesse in der Altpapieraufbereitung und der Papierproduktion können im weiteren Verlauf weitere Energie und Chemikalieneinsparungen erreicht werden. Vor dem Hintergrund, dass die Menge an weißen Papierfasern im Altpapier stetig abnimmt und daher in der Zukunft Beschaffungsprobleme entstehen können, ist die Steigerung der Sortierquote für deinkbare Fasern von zentraler Bedeutung, um auch in Zukunft auf den Einsatz von Frischfasern verzichten zu können und die 100prozentige Altpapierquote in LEIPAs Papierproduktion zu erhalten. So gelingt langfristig auch die Vermeidung eines höheren Energie- und Ressourceneinsatzes in der Erzeugung von Frischfasern. Branche: Papier und Pappe Umweltbereich: Ressourcen Fördernehmer: LEIPA Georg Leinfelder GmbH Bundesland: Brandenburg Laufzeit: seit 2023 Status: Laufend
Gegenstand des Forschungsvorhabens sind die modernen Seespiegelschwankungen des Lake Abaya, eines Rift-Valleys-Sees im südlichen Äthiopien und die Erfassung des hierfür verantwortlichen Ursachengefüges. Die Seespiegelstände des Lake Abaya unterliegen seit 1989 einem kontinuierlichem Anstieg, während in demselben Zeitraum die jährlichen Abflussmengen der Tributäre abnehmen. Der natürliche Wasserhaushalt wird durch den seit Anfang der 70er Jahre des 20. Jahrhunderts kontinuierlich zunehmenden Bevölkerungsdruck und der damit einhergehenden Intensivierung der Landnutzung und der hieraus resultierenden drastischen Zunahme der Bodenerosion überprägt. Die raum-zeitliche Bewertung der Abflussbildungs- und Erosionsprozesse im Einzugsgebiet erfordert zunächst die Bilanzierung des Sedimentationsverhaltens, vorgenommen mit Hilfe sedimentologischer Analyse von Delta- und Schwemmfächerablagerungen. Die Datierung dieser sehr jungen Sedimente erfolgt mit Hilfe der Analyse der radioaktiven Isotope 137Cs und 210Pb. Gleichzeitig soll anhand des organischen Pollutants DDT und seiner metabolisierten Abbauprodukte DDE und DDD eine alternative Möglichkeit der Altersdatierung dieser sehr jungen Sedimente überprüft werden. Der sich in Raum und Zeit verändernde Einfluss des Menschen auf den Landschaftshaushalt wird für den Zeitraum ab 1981 über die Veränderungen des Vegetationsbedeckungsgrades (NVDI) auf der Grundlage von NOAA-AVHRR Bilddaten erfasst. Durch Einbeziehung von Zensusdaten dienen die NDVI-Daten dann als Grundlage einer räumlichen Gewichtung des Landnutzungsverhaltens. Die Verknüpfung dieser Datenreihen mit den Analysen des aktuellen Wasser- und Schwebstoffhaushaltes unter Einbeziehung der Klimamessreihen erlaubt schließlich die Modellierung des Wasser- und Schwebstoffhaushaltes für die letzten 20 Jahre des 20. Jahrhunderts. Unter Einbeziehung der Ergebnisse der Sedimentanalyse in diese Modellierungsansätze sollen so schließlich für das 20. Jahrhundert der Wasserhaushalt, der Schwebstoffhaushalt und die Bodenerosionsgefährdung in Raum und Zeit modelliert werden.
Für die Verwendung im Antragsverfahren des Integrierten Verwaltungs- und Kontrollsystems (InVeKoS) werden digitale Datenebenen benötigt, die mit der erforderlichen Genauigkeit die aktuelle Situation der landwirtschaftlichen Nutzung darstellen. Das System zur Identifizierung landwirtschaftlicher Parzellen (LPIS) nach Artikel 68 der Verordnung (EU) 2021/2116 ist ein Bestandteil des Integrierten Verwaltungs- und Kontrollsystems (InVeKoS), wie in Artikel 66 der genannten Verordnung definiert. Es wird auf Ebene der Referenzparzellen angewandt. (VO 2022/1172 Art. 2 Abs. 1). Das Thüringer Flächenreferenzsystem (digitale Grundkarte Landwirtschaft, kurz DGK-Lw) basiert in Thüringen auf der Referenzparzelle Feldblock (FB) gemäß § 5 Nr. 1 GAPInVeKoS-Verordnung. Der Feldblock ist danach eine von dauerhaften Grenzen umgebene zusammenhängende landwirtschaftliche Fläche eines oder mehrerer Betriebsinhaber. Der Feldblock beinhaltet somit die Informationen über die geographische Lage der Außengrenzen der landwirtschaftlichen Nutzfläche. Referenzparzellen sind deutschlandweit eindeutig durchnummeriert (Feldblockident - FBI). Sie besitzen weiterhin eine Feldblockgröße (maximal förderfähige Fläche) und eine Bodennutzungskategorie. Folgende Feldblocktypen gibt es: - Landwirtschaftliche Nutzfläche (LF) - Landschaftselemente (LE) - Sondernutzungsflächen (SF) - Forstflächen (FF) Die Einteilung der Feldblöcke erfolgt getrennt nach den Hauptbodennutzungen Ackerland (AL), Grünland (GL), Dauerkulturen (DK), einschließlich darauf befindlicher Agroforstsysteme sowie nach den BNK für keine „landwirtschaftliche Fläche“ entsprechend § 11 Abs. 1 Nr. 3 Buchst. a, b, c und d GAPDZV (NW, EF und PK) und Sonstige. Landschaftselemente (LE) werden entsprechend der Verordnung (EU) 2022/1172 Art. 2 Abs. 7 unter definierten Bedingungen als Teil der förderfähigen landwirtschaftlichen Fläche betrachtet. In Thüringen werden diese dauerhaften Konditionalitäts-LE als separater Feldblock (FB) ausgewiesen und sind somit Teil des Thüringer Flächenreferenzsystems (Feldblockreferenz). Sie müssen einen eindeutigen Bezug zu einem LF-FB (Landwirtschaftliche Nutzfläche) besitzen, d.h. sie liegen innerhalb eine Acker-, Dauergrünland- oder Dauerkulturfläche oder grenzen in Randlage direkt an diese. Für die Herstellung der DGK-Lw werden (amtliche) Orthofotos der Thüringer Kataster- und Vermessungsverwaltung (TLBG) sowie Orthofotos aus Eigenbefliegungen des TLLLR interpretiert. Die Herkunft dieser Bilddaten beträgt jährlich jeweils 50 % der Landesfläche, so dass in jedem Jahr für die gesamte Thüringer Landesfläche aktuelle Bilddaten vorliegen.
Die Biotoptypkartierung 2024 erfolgte als Zustandserfassung zehn Jahre nach dem Ausbau der Baumaßnahme "Anpassung der Fahrrinne der Außen- und Unterelbe an die Containerschifffahrt" unter Einsatz von HRSC-A(X) Bilddaten und einer automatisierten Biotoptypkartierung. Die zugrundeliegenden Luftbilddaten wurden 2023 erhoben.
Aufbau und Betrieb eines Farbdisplaysystems mit Videospeicher zur Darstellung und interaktiven Manipulation von Bildsequenzen und Einzelbildern. Meteorologische Satellitendaten (METEOSAT, GOES, TIROS-N) werden fuer die Untersuchung dynamischer Prozesse in der Atmosphaere quantitativ ausgewertet. Dafuer steht ein Programmsystem im Grossrechner Amdahl 470 V/6 zur Verfuegung, das interaktiv von der Bedienkonsole am Arbeitsplatz kommandiert wird und ueber einen Prozessrechner das gesamte Videosystem steuert. Dieses interaktive System fuer meteorologische Bilddatenverarbeitung (IMB) bietet das folgende Spektrum an Verarbeitungsmoeglichkeiten: a) Bilddaten-Eingabe von Digitalband, Aufgabe auf Digitalband, Videokassette oder Hardcopy, Bildschirm-Display. b) Schwarz/Weiss- und Farb-(Pseudo-/Falschfarben-)Display. c) Grafik-Ueberlagerung der Bilddaten. d) Navigation der Bilddaten fuer geostationaere Satelliten (METEOSAT, GOES). Zuordnung von geographischen Koordinaten zu Satelliten- und Bildschirm-Koordinaten. e) Windvektorberechnung und Wolkenhoehenbestimmung.
Kernziel des beantragten Projektes ist die Erhöhung der Energieeffizienz durch Vermeidung kritischer Anlagenschwingungen und Reduzierung von Verbrennungspulsationen in thermischen Kraftwerken und Großraumwasserkesseln. Dafür ist eine messtechnische Methodik zu entwickeln, welche in der Lage ist, kritische Anlagenzustände zu detektieren. Dabei soll insbesondere berücksichtigt werden, dass zukünftig zu erwarten ist, dass deutlich höhere Mengen Wasserstoff dem Erdgas beigemischt werden, welche voraussichtlich einen deutlichen Einfluss auf die Energiefreisetzung und das Pulsationsverhaltens der Flammen, sowie die Effizienz von Kesselanlagen haben werden. Durch eine darauf zugeschnittene Analyse von Betriebsparametern und die Erfassung zusätzlicher schwingungsbeeinflussender Messgrößen, sollen zukünftig Pulsationen direkt beim Auftreten erkannt und ausgeregelt werden, um den Komponentenschutz zu erhöhen, kritische Anlagenzustände zu vermeiden und einen optimierten Betrieb auch unter Erdgas-Wasserstoffmischungen und bei reinen Wasserstoffbrennern zu ermöglichen. Der Fokus der Arbeitsinhalte der TU Dresden liegt auf der Entwicklung der Messtechnik. Dies betrifft sowohl die Erweiterung eines Hochgeschwindigkeits-Kamerasystems für die Messung von Wasserstoff-Gemisch-Flammen, also auch die Entwicklung der Analysesoftware zur Auswertung dieser Bilddaten in Kombination mit weiteren Messdaten.
Weltweit werden Böden zunehmend mit Plastikmüll belastet. Der kontinuierliche Eintrag von Mikroplastik beeinflusst Lebensbedingungen von Pflanzen und Bodenorganismen. Bislang verstehen wir nur unzureichend, wie sich die Anwesenheit von Mikroplastik auf Struktur und Funktionsweise des Bodens auswirkt. Es ist unklar, wie stark die Rhizosphäre dadurch beeinflusst wird und welche Risiken sich daraus für die Pflanzen ergeben. Inzwischen gibt es verschiedene Analyseverfahren, um unterschiedliche Aspekte der Mikroplastikverschmutzung des Bodens zu untersuchen. Allerdings beinhalten diese Verfahren üblicherweise Prozessschritte, bei denen die Integrität der Probe zerstört wird, wodurch sich der Zusammenhang zwischen der Verteilung von Mikroplastik in der Probe und der Mikrostruktur und Hydraulik des Bodens nicht mehr erschließen lässt. Vor kurzem haben wir jedoch einen nicht-invasiven Ansatz entwickelt, mit dem Mikroplastik in sandigen Böden nachgewiesen werden kann. Mittels komplementärer Neutronen- und Röntgentomographie lassen sich Mikroplastikpartikeln im trockenen Boden detektieren und gleichzeitig die dreidimensionale Struktur der Bodenmatrix analysieren. In diesem Projekt wird die Methode getestet, optimiert und dann angewandt, um besser zu verstehen, wie Mikroplastik unterschiedlicher Größe und Form die Mikrostruktur und Eigenschaften des Bodens beeinflusst. Außerdem wird untersucht, ob in die Rhizosphäre eingelagertes Mikroplastik die Bedingungen für das Wurzelwachstum und die Wasseraufnahme verändert und welchen Einfluss Mikroplastik unterschiedlicher Größe und Form auf die Infiltration und Wasserbewegung im Boden hat. Zunächst wird die Auflösung der Methode optimiert, um auch sehr feine Strukturen, wie Mikroplastikfasern und Folienfragmente, detektieren zu können. Die Segmentierung der 3D Bilddaten wird durch die Berücksichtigung von Form-Deskriptoren sowie durch Maschinelles Lernen unterstützt, um Mikroplastikpartikeln von organischen Bodenbestandteilen zu unterscheiden. In einem Aggregationsexperiment mit wird für einen natürlichen Sandboden der Einfluss von Mikroplastikfasern auf die Bildung und Stabilität von Bodenaggregaten mittels hochauflösender Dual-mode Tomographie analysiert. Im nächsten Schritt wird die Rhizosphäre junger Mais- und Lupinenpflanzen untersucht, um potentielle Einflüsse verschieden geformter Mikroplastikpartikel auf lokale Strukturen der Bodenmatrix, Wurzeln und Wasserpfade zu ermitteln. Schließlich werden wir High-Speed Neutronentomographie einsetzen, um dynamischen 3D-Infiltrationsmuster in Bodensäulen mit und ohne Wurzelsysteme zu erfassen. Die Form und Geschwindigkeit der Wasserfront wird zeigen, ob und wie die Bodenbenetzbarkeit durch eingelagerte Mikroplastikpartikel beeinflusst wird. Das vorgeschlagene Projekt wird einzigartige neue Einblicke in die durch Mikroplastik modifizierte Struktur der Bodenmatrix geben, die für das mechanistische Verständnis der resultierenden Bodeneigenschaften gebraucht werden.
Im beantragten Projekt soll die Wechselwirkung von Strömungs- und Substratbedingungen auf die Struktur und Funktion von Biofilmen untersucht werden. Entscheidend ist hier die Kombination von experimenteller und modelltechnischer Kompetenz, die es erlauben soll, das Biofilmwachstum, die Struktur, die Wechselwirkung mit dem Fluid und den Abtrag von Biomasse für einen großen Bereich von verschiedenen Bedingungen zu modellieren. Auf der experimentellen Seite soll vor allem die optische Kohärenztomographie (OCT) genutzt werden, um auf der Biofilm-Mesoskala Informationen zur Fluidstruktur-Wechselwirkung zu generieren. Sauerstoffoptoden sollen eingesetzt werden, um zweidimensional aufgelöste Informationen zur Biofilmaktivität zu ermitteln. Die experimentellen Daten werden dann genutzt, um ein Kontinuum-Biofilmmodel zu erstellen und zu kalibrieren. Im Vergleich zu den bisher verwendeten Biofilmmodellen wird im zu entwickelnden Modell die Interaktion der Biofilmstruktur mit dem umgebenden Fluid integriert. Dafür müssen die mechanischen Eigenschaften des Biofilms bekannt sein. Sie sollen mit der OCT ermittelt werden, die es erlaubt, zwei- und dreidimensionale Bilddaten der Biofilme bei sich ändernden Strömungsbedingungen zu ermitteln. Die Daten werden dann in das Biofilmmodel übertragen, dafür sollen entsprechende Protokolle entwickelt werden. Zunächst wird der Biofilm als homogene Struktur betrachtet, in weiteren Schritten werden die mechanischen Biofilmeigenschaften dann auch als heterogen angenommen. Neben dem Wachstum wird auch der Abtrag von Biomasse (also kohäsive und adhäsive Eigenschaften) in das Modell eingehen, auch dafür sollen mit Hilfe der OCT entsprechenden Experimente zur Verifikation durchgeführt werden. Die Vorhersagefähigkeit des entwickelten Biofilmmodelles soll zum Ende des Vorhabens anhand eines realen Abwasserbiofilms getestet werden. Ziel ist es, dass mit Hilfe des entwickelten Modells das Verhalten von Biofilmen für eine große Breite von Strömungs- und Substratbedingungen vorhersagbar wird.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 187 |
| Kommune | 1 |
| Land | 69 |
| Type | Count |
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| Förderprogramm | 125 |
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| License | Count |
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| Language | Count |
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| Topic | Count |
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| Boden | 142 |
| Lebewesen und Lebensräume | 160 |
| Luft | 78 |
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| Weitere | 199 |