Ziel dieses Projektes ist es, den nutzbaren Altersbereich für OSL-Datierungen von 200-400 ka in Richtung 1 Ma auszuweiten. Diese Ausweitung würde die zeitliche Lücke in unserem Vermögen klastische Sedimente zu datieren, zwischen Radiokohlenstoffdatierung (bis ca. 40 ka) und Bedeckungsalterdatierung (größer als 500 ka), schliessen helfen.
In OPTOP werden Design und Betrieb des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island eines Solarturmkraftwerks verbessert. Dafür wird innovative Messtechnik in ein Monitoringsystem basierend auf Machine Learning und Digital Twin integriert. Das Projekt OPTOP hat drei Kernthemen: a) Sensorik für Receiver: In einem integralen Messkonzept für den Receiver wird die verbesserte Erfassung der Receiveroberflächentemperatur mittels Infrarotkameras, eine nicht-invasive Erfassung der Fluidtemperatur im Receiver, eine betriebsbegleitende Strahlungsdichtemessung und die kamerabasierte Reflexionsgradvermessung des Receivers implementiert. Die Sensordaten werden gemäß den Prinzipien von Industrie 4.0 und dem IoT aufbereitet und für die Betriebsoptimierung und das Receivermonitoring bereitgestellt. b) Receivermonitoring und intelligente Betriebsstrategien: Basierend auf dem umfassenden Sensorinput und einem parallellaufenden Digital-Twin-Modell des Receivers wird ein Monitoringsystem entwickelt, das mittels Machine-Learning-Methoden ein Überschreiten der Receiver-Betriebsgrenzen im Voraus erkennt und dem Betreiber einen sicheren Betrieb erleichtert. Darauf aufbauend wird mit dynamischen Zielpunkt- und Defokussierstrategien und O&M-Zyklen eine intelligente Betriebsstrategie entwickelt, die den Betrieb der Solar Island sowohl energetisch als auch ökonomisch optimiert. c) Transientes Receiverdesign: Eine Methodik für das Design des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island wird entwickelt, welche das integrale System für maximalen Ertrag im transienten Kraftwerksbetrieb optimiert. Dafür wird der Einsatz variabler Flussschemata untersucht, für welche - um die Grenzen des erlaubten Einsatzbereichs nicht zu überschreiten - die umfassende Kenntnis des Receiverzustands im Betrieb basierend auf Sensorik und Digital Twin notwendig ist. Die entwickelte Sensorik und Simulations-Methodik wird im Labor und im Turmsystem Cerro Dominador in Chile implementiert und getestet.
In OPTOP werden Design und Betrieb des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island eines Solarturmkraftwerks verbessert. Dafür wird innovative Messtechnik in ein Monitoringsystem basierend auf Machine Learning und Digital Twin integriert. Das Projekt OPTOP hat drei Kernthemen: a) Sensorik für Receiver: In einem integralen Messkonzept für den Receiver wird die verbesserte Erfassung der Receiveroberflächentemperatur mittels Infrarotkameras, eine nicht-invasive Erfassung der Fluidtemperatur im Receiver, eine betriebsbegleitende Strahlungsdichtemessung und die kamerabasierte Reflexionsgradvermessung des Receivers implementiert. Die Sensordaten werden gemäß den Prinzipien von Industrie 4.0 und dem IoT aufbereitet und für die Betriebsoptimierung und das Receivermonitoring bereitgestellt. b) Receivermonitoring und intelligente Betriebsstrategien: Basierend auf dem umfassenden Sensorinput und einem parallellaufenden Digital-Twin-Modell des Receivers wird ein Monitoringsystem entwickelt, das mittels Machine-Learning-Methoden ein Überschreiten der Receiver-Betriebsgrenzen im Voraus erkennt und dem Betreiber einen sicheren Betrieb erleichtert. Darauf aufbauend wird mit dynamischen Zielpunkt- und Defokussierstrategien und O&M-Zyklen eine intelligente Betriebsstrategie entwickelt, die den Betrieb der Solar Island sowohl energetisch als auch ökonomisch optimiert. c) Transientes Receiverdesign: Eine Methodik für das Design des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island wird entwickelt, welche das integrale System für maximalen Ertrag im transienten Kraftwerksbetrieb optimiert. Dafür wird der Einsatz variabler Flussschemata untersucht, für welche - um die Grenzen des erlaubten Einsatzbereichs nicht zu überschreiten - die umfassende Kenntnis des Receiverzustands im Betrieb basierend auf Sensorik und Digital Twin notwendig ist. Die entwickelte Sensorik und Simulations-Methodik wird im Labor und im Turmsystem Cerro Dominador in Chile implementiert und getestet.
Vier Fragestellungen stehen hierbei im Mittelpunkt: 1) Wie setzt sich die Vegetation im extrem trockenen Kernbereich der Atacama zusammen und welchen räumlichen und zeitlichen Schwankungen ist sie unterlegen? 2) Erfolgte die Besiedlung und Diversifizierung korreliert mit klimatischen und geologischen Ereignissen, welche als Ursache für die Aridität der Atacama zu sehen sind? 3) Sind diversifizierte Pflanzengruppen in der Atacama das Produkt einer einmaligen oder mehrmaligen Kolonisierung? 4) Spiegelt sich die Fragmentierung ausgewählter Arten in der Atacama in der genetischen Diversität wider oder wird diese positiv durch die Samenbank bzw. Ausbreitungsereignisse beeinflusst. Um diese Fragen zu beantworten, schlagen wir eine Kombination floristischer und molekularbiologischer Methoden vor: floristische Aufnahmen, ex-situ Kultivierung, molekulare Phylogenien ausgewählter und artenreicher Atacama Gruppen, sowie Populationsgenetik von Modelarten.
Das unvollständige Verständnis der Wechselwirkung von Aerosolpartikeln mit Strahlung, Wolken und Niederschlag ist eine Schlüsselfrage der Atmosphärenforschung. Detaillierte Beobachtungen sind erforderlich, um die komplexen Zusammenhänge zwischen den beteiligten Prozessen zu erfassen. Dies gilt insbesondere für die abgelegene Region der Antarktis, wo bodengestützte, vertikal aufgelöste Langzeitbeobachtungen von Aerosol, Wolken und Niederschlag selten sind und Satellitenbeobachtungen technischen Beschränkungen unterliegen. Um die Messlücke mit modernsten Beobachtungen zu schließen, wird TROPOS die Messplattform OCEANET-Atmosphere zwischen den Südsommern 2022/23 und 2023/24 an der Station Neumayer III (70,67°S, 8,27°W) einsetzen. OCEANET-Atmosphere ist ein autonomer, polar-erprobter, modifizierter 20-Fuss-Messcontainer, der erst kürzlich erfolgreich während MOSAiC (Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of Arctic Climate) eingesetzt wurde. Die Instrumentierung während COALA umfasst ein Mehrwellenlängen-Polarisations- und ein Doppler-Lidar, ein 35-GHz-Wolkenradar, ein Mikrowellenradiometer sowie jeweils ein 1-d und 2-d-Niederschlags-Disdrometer. OCEANET ist die einzige polare Einzelcontainer-Plattform, die mit Mehrwellenlängen-Lidar, Radar und Mikrowellenradiometer Wolken und Niederschlag sowie mit Doppler-Lidar und -Radar turbulente Luftbewegungen in Wolken an verschiedenen Messstandorten beobachten kann.Die zeitliche und vertikale Auflösung des gewonnenen Datensatzes wird in der Größenordnung von 30 s (2 s für Vertikalgeschwindigkeitsbeobachtungen) und 30 m liegen. COALA ist ein 3-Jahres-Projekt. Ein Postdoktorand wird für den Einsatz von OCEANET-Atmosphere bei Neumayer III und die Datenanalyse verantwortlich sein und dabei von Experten am TROPOS unterstützt. Die Beobachtungen werden in erster Linie dazu dienen, die Schlüsselhypothese von COALA zu untersuchen, dass Aerosol aus dem Südlichen Ozean, den mittleren Breiten und den Subtropen der südlichen Hemisphäre in die Antarktis transportiert wird, wo es die Bildung und Entwicklung von Wolken und Niederschlag beeinflusst. Die Arbeiten konzentrieren sich auf (1) die Untersuchung des Ursprungs, der Häufigkeit und der Eigenschaften des Aerosols über der Station Neumayer III, (2) die Untersuchung des Einflusses von Oberflächen- und Grenzschicht-Kopplungseffekten auf die Eigenschaften und die Entwicklung von tiefen Wolken, (3) die Untersuchung des Beitrags von Dynamik (orographische Wellen), Aerosol und Meteorologie zur Verteilung der Eis- und Flüssigphase in Wolken über Neumayer III, (4) zur Untersuchung der vertikalen Struktur von Wolken und ihrer Beziehung zur Niederschlagsbildung und (5) zur Bewertung regionaler Kontraste in den Eigenschaften von Aerosolen und Wolken und den damit verbundenen Aerosol-Wolken-Wechselwirkungsprozessen, indem die Neumayer-III-Beobachtungen von vorhandenen Datensätzen aus Südchile, Zypern, Deutschland und der Arktis kontrastiert werden.
In OPTOP werden Design und Betrieb des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island eines Solarturmkraftwerks verbessert. Dafür wird innovative Messtechnik in ein Monitoringsystem basierend auf Machine Learning und Digital Twin integriert. Das Projekt OPTOP hat drei Kernthemen: a) Sensorik für Receiver: In einem integralen Messkonzept für den Receiver wird die verbesserte Erfassung der Receiveroberflächentemperatur mittels Infrarotkameras, eine nicht-invasive Erfassung der Fluidtemperatur im Receiver, eine betriebsbegleitende Strahlungsdichtemessung und die kamerabasierte Reflexionsgradvermessung des Receivers implementiert. Die Sensordaten werden gemäß den Prinzipien von Industrie 4.0 und dem IoT aufbereitet und für die Betriebsoptimierung und das Receivermonitoring bereitgestellt. b) Receivermonitoring und intelligente Betriebsstrategien: Basierend auf dem umfassenden Sensorinput und einem parallellaufenden Digital-Twin-Modell des Receivers wird ein Monitoringsystem entwickelt, das mittels Machine-Learning-Methoden ein Überschreiten der Receiver-Betriebsgrenzen im Voraus erkennt und dem Betreiber einen sicheren Betrieb erleichtert. Darauf aufbauend wird mit dynamischen Zielpunkt- und Defokussierstrategien und O&M-Zyklen eine intelligente Betriebsstrategie entwickelt, die den Betrieb der Solar Island sowohl energetisch als auch ökonomisch optimiert. c) Transientes Receiverdesign: Eine Methodik für das Design des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island wird entwickelt, welche das integrale System für maximalen Ertrag im transienten Kraftwerksbetrieb optimiert. Dafür wird der Einsatz variabler Flussschemata untersucht, für welche - um die Grenzen des erlaubten Einsatzbereichs nicht zu überschreiten - die umfassende Kenntnis des Receiverzustands im Betrieb basierend auf Sensorik und Digital Twin notwendig ist. Die entwickelte Sensorik und Simulations-Methodik wird im Labor und im Turmsystem Cerro Dominador in Chile implementiert und getestet.
In OPTOP werden Design und Betrieb des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island eines Solarturmkraftwerks verbessert. Dafür wird innovative Messtechnik in ein Monitoringsystem basierend auf Machine Learning und Digital Twin integriert. Das Projekt OPTOP hat drei Kernthemen: a) Sensorik für Receiver: In einem integralen Messkonzept für den Receiver wird die verbesserte Erfassung der Receiveroberflächentemperatur mittels Infrarotkameras, eine nicht-invasive Erfassung der Fluidtemperatur im Receiver, eine betriebsbegleitende Strahlungsdichtemessung und die kamerabasierte Reflexionsgradvermessung des Receivers implementiert. Die Sensordaten werden gemäß den Prinzipien von Industrie 4.0 und dem IoT aufbereitet und für die Betriebsoptimierung und das Receivermonitoring bereitgestellt. b) Receivermonitoring und intelligente Betriebsstrategien: Basierend auf dem umfassenden Sensorinput und einem parallellaufenden Digital-Twin-Modell des Receivers wird ein Monitoringsystem entwickelt, das mittels Machine-Learning-Methoden ein Überschreiten der Receiver-Betriebsgrenzen im Voraus erkennt und dem Betreiber einen sicheren Betrieb erleichtert. Darauf aufbauend wird mit dynamischen Zielpunkt- und Defokussierstrategien und O&M-Zyklen eine intelligente Betriebsstrategie entwickelt, die den Betrieb der Solar Island sowohl energetisch als auch ökonomisch optimiert. c) Transientes Receiverdesign: Eine Methodik für das Design des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island wird entwickelt, welche das integrale System für maximalen Ertrag im transienten Kraftwerksbetrieb optimiert. Dafür wird der Einsatz variabler Flussschemata untersucht, für welche - um die Grenzen des erlaubten Einsatzbereichs nicht zu überschreiten - die umfassende Kenntnis des Receiverzustands im Betrieb basierend auf Sensorik und Digital Twin notwendig ist. Die entwickelte Sensorik und Simulations-Methodik wird im Labor und im Turmsystem Cerro Dominador in Chile implementiert und getestet (Text abgebrochen)
DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]
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DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 366 |
| Kommune | 1 |
| Land | 19 |
| Wissenschaft | 26 |
| Type | Count |
|---|---|
| Ereignis | 9 |
| Förderprogramm | 322 |
| Repositorium | 1 |
| Text | 25 |
| unbekannt | 41 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 15 |
| offen | 356 |
| unbekannt | 27 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 327 |
| Englisch | 118 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 20 |
| Datei | 26 |
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| Keine | 275 |
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| Lebewesen und Lebensräume | 398 |
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