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Optimierung, Erweiterung und Weiterentwicklung der Software EPM-KOMPAS zur Umweltleistungsmessung und -bewertung

In Kooperation mit einem Kreis sächsischer Industriepartner (mittelständische Unternehmen der Maschinenbaubranche) und Industrieverbänden (u.a. VDMA, ZVEI, BDI etc.) wurde die Software EPM-KOMPAS in interdisziplinärer Zusammenarbeit an der Professur Betriebliche Umweltökonomie im bereits abgeschlossenen BMBF-Forschungsprojekt EPM-KOMPAS 'Environmental Performance Measurement als Instrument für nachhaltiges Wirtschaften: Konzeption, Operationalisierung und Multiplikation eines Controllinginstruments zur Umweltleistungsmessung als Grundlage für eine Publicly Available Specification' entwickelt. Die Software folgt dem Ansatz des integrierten Managements von Umwelt-, Qualitäts- und Risikoaspekten und kann als Einstiegshilfe aber auch zum Ausbau eines Umweltmanagements in mittelständischen Unternehmen genutzt werden. Im betrieblichen Umweltmanagement wird heute im Anforderungs- und Spannungsfeld der Praxis, Leistungen und Erfolge auch der ökologischen Steuerung zu messen und nachzuweisen, nach den tatsächlichen Ergebnissen eines Umweltmanagementsystems sowie nach konsistenten Kriterien zu deren Messung, Bewertung und Beurteilung gefragt. Daher wurde mit der Software EPM-KOMPAS ein speziell für mittelständische Unternehmen (KMU) entwickeltes Controllinginstrument zur Umweltleistungsmessung mit steuernder, nicht allein berichtender Funktion an der TU Dresden erarbeitet, um die Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Umweltleistung in den betrieblichen Entscheidungsprozess zu integrieren. Durch seinen umfassenden Ansatz kann der EPM-KOMPAS großen Einfluss auf die Entscheidungs-, Planungs-, Steuerungs- und Kontrollprozesse im Unternehmen ausüben. Eine Integration in die vorhandenen Controllingprozesse der Unternehmen ist demzufolge anzustreben. Denn auf der Grundlage der gemessenen Umweltleistung eines Unternehmen/Prozesses/Produktes können unternehmerische Entscheidungen getroffen werden. So sollen basierend auf dem Konzept der Ursachen-/Treiberanalyse und der ökologischen Erfolgsspaltung eine direkte Steuerung und Beeinflussung der Umweltleistung möglich sein. Die Analyse dieser Leistungstreibergrößen stellt eine strukturierte Methode zur Dekomposition von Daten der Ökobilanz und anderer ökologieorientierter Instrumente hin zu beeinflussbaren Treiber- und Einflussgrößen, d.h. Referenzpunkten der Entscheidung, dar. Der EPM-KOMPAS unterstützt dabei beim: Handhaben von Gefahrstoffen, Abfällen, Emissionen; Anlegen von Stoff- und Energieströmen (Bilanzen); Festlegen von Umweltzielen; Bewerten von Umweltmaßnahmen; Generieren von Berichten (für Behörden); Recherchieren auffälliger Stoff- und Energieströme; Kontrollieren der Ergebnisse/Erfolge. Neben diesen Funktionen wurde der EPM-KOMPAS mit Freiheitsgraden entwickelt, um offen für individuelle Bedürfnisse zu sein: wählbare Systemgrenzen (Betrieb, Prozess, Produkt); Offenheit für andere Bewertungsmethoden; Unabhängigkeit von Beratungsdienstleistungen: Software arbeitet mit 'Stillem Moderator'; ...

Klimamodell Berlin: Analysekarten, Klimafunktionen und Planungshinweise Stadtklima 2005 (Umweltatlas)

Verteilung und Ausprägung verschiedender Klimaparameter, ihre analytische Zusammenfassung und Bewertung in einer Planungshinweiskarte, Raumbezug Raster und Blockkarte 1 : 5.000 (ISU5, Raumbezug Umweltatlas 2005, Bearbeitungsstand Juni 2009.

Klimamodell Berlin: Analysekarten, Klimafunktionen und Planungshinweise Stadtklima 2001 (Umweltatlas)

Verteilung und Ausprägung verschiedener Klimaparameter, ihre analytische Zusammenfassung und Bewertung in einer Planungshinweiskarte, Raumbezug Raster und Blockkarte 1 : 5.000 (ISU5, Raumbezug Umweltatlas 2001), Bearbeitungsstand April 2003.

Ertüchtigung der deutschen PV-Industrie zur effektiven Umsetzung der Ökodesign-Verordnung und des Energielabels der EU, Teilvorhaben: Recycling, Vermeidung umweltschädlicher Materialien und Steigerung des Lebensdauerenergieertrags von Solarmodulen

Bislang ist die Kaufentscheidung bei Solarmodulen überwiegend preisgetrieben. Bewertungskriterien wie die Recyclingfähigkeit, die CO2-Emission bei der Herstellung oder die Vermeidung umweltbedenklicher Stoffe spielen eine untergeordnete Rolle bei der Kaufentscheidung. Aus diesem Grund wird auf EU-Ebene eine Ökodesign-Verordnung mit einem dazugehörigen Energielabel für Solarmodule vorbereitet, die 2023 in Kraft treten soll. Der Kunde soll Informationen zur Nachhaltigkeit des Solarmodules erhalten. Darüber hinaus sollen Solarmodule vom Markt ferngehalten werden, die gewisse Grenzwerte überschreiten. Ziel des Forschungsvorhabens ist es, nachhaltige Solarmodule, Herstellungs- und Recyclingverfahren zu entwickeln und im Produktionsmaßstab zu demonstrieren, die die geplante EU-Verordnung zum Ökodesgin und Energielabel überdurchschnittlich erfüllen. Insbesondere werden die folgenden Nachhaltigkeitsmerkmale entwickelt: (1) Recyclebarkeit und Einsatz von Sekundärrohstoffen, (2) geringer Material- und Energieverbrauch bei der Modulherstellung, (3) Vermeidung umweltbedenklichen Stoffe, (4) Reparierbarkeit des Solarmoduls, (5) Erhöhung des Jahresenergieertrages und der Modulzuverlässigkeit (Degradationsrate, Lebensdauer, Ausfall). Die Material- und Solarmodulentwicklungen werden ganzheitlich mit einer Lebenszyklusanalyse bewertet. Als Ziel gilt es, einen CO2-Fußabdruck von unter 20 g CO2eg/kWh zu erreichen und Konzepte aufzuzeigen, die den Bedarf an Blei, Antimon und Fluor im Modul bei gleichbleibenden Kosten eliminieren, das Recycling als Sekundärrohstoff ermöglichen, die Reparatur der Bypass-Dioden erlauben und eine geringe Degradation und eine hohe Lebensdauer aufweisen.

The forecast data for temperature at 850hPa [K] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean temperature at 850hPa [K] for 6 months. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble) on about the 15th of each month. The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This forecast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

The forecast data for v component of wind at 850hPa [m/s] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean v component of wind at 850hPa [m/s] for 6 months. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble) on about the 15th of each month. The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This forecast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

Entwicklung des Computercodes MECO zur Simulation der Ausbreitung heisser Schmelzen auf Flaechen

Fuer zukuenftige Druckwasserreaktoren werden derzeit Kernfaengerkonzepte als Massnahme zur Beherrschung auslegungsueberschreitender Stoerfaelle mit Niederschmelzen des Kerns entwickelt. Zu ihrer Ueberpruefung wird der Prozess der Schmelzeausbreitung in einer Vielzahl von Experimenten untersucht. Fuer eine Uebertragung dieser Experimente auf Anlagenbedingungen ist die Entwicklung von Computerprogrammen sinnvoll und notwendig. Der Code MECO beschreibt das Ausbreitungs- und Abkuehlverhalten heisser Schmelzen ueber horizontal, geneigt und vertikal orientierte Ausbreitungszonen. Basierend auf den Navier-Stokes'schen Bewegungsgleichungen sowie der Energiegleichung fuer ein zZt 2-dimensionales Berechnungsgebiet erfolgt die numerische Simulation durch Kopplung des SOLA-Algorithmus (Finite-Differenzen-Verfahren) mit der 'Marker-And-Cell'-Methode. Waehrend der Ausbreitung der Schmelze werden Erstarrungsprozesse infolge verschiedener Waermeabfuhrmechanismen beruecksichtigt. Eine erste Validierung des Codes erfolgte anhand der Nachrechnung von Experimenten der KATS-Versuchsreihe des Forschungszentrums Karlsruhe sowie der COMAS-Versuche der Giesserei Siempelkamp, Krefeld.

The forecast data for u component of wind at 850hPa [m/s] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean u component of wind at 850hPa [m/s] for 6 months. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble) on about the 15th of each month. The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This forecast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

The forecast data for sea surface temperature [K] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean sea surface temperature [K] for 6 months. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble) on about the 15th of each month. The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This forecast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

The forecast data for precipitation [kg/m^2] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean precipitation [kg/m^2] for 6 months. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble) on about the 15th of each month. The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This forecast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

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