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Grundwasserwärmepumpen

Die Gewinnung von oberflächennaher Erdwärme erfolgt u. a. über Grundwasserwärmepumpen. Für eine Grundwasserwärmepumpe werden zwei Bohrungen, der sogenannte Förder- und Schluckbrunnen im Abstand von mindestens 15 m abgeteuft. Üblicherweise werden in den Brunnen Filterohre sowie Kies und Tonabdichtungen eingebaut, die das Versanden bzw. Zusetzen durch Feinpartikel verhindern. Die Tiefe der Bohrung richtet sich nach der Höhe des Grundwasserspiegels aus dem das Grundwasser durch den Förderbrunnen gepumpt und zur Wärmepumpe gefördert wird. Um die Effizienz der Grundwasserwärmepumpe zu gewährleisten sollte die Tiefe der Brunnen 15 m nicht maßgeblich überschreiten. Nach dem Wärmeentzug durch die Wärmepumpe wird das geförderte Wasser über einen Schluckbrunnen dem Grundwasser zurückgeführt. Bei der Nutzung des Grundwassers als Wärmequelle müssen die gesetzlichen Vorschriften des Gewässerschutzes unbedingt beachtetet werden. Zudem muss das Grundwasser eine bestimmte Qualität aufweisen, um eine Verockerung der Brunnen zu vermeiden. Dargestellt sind die im Bayerischen Bodeninformationssystem erfassten Grundwasserwärmepumpenbohrungen. Diese umfassen sowohl die Förder- als auch die Schluckbrunnen. In den Kurz- und Detailinformationen zu den Grundwasserwärmepumpen werden neben ausgewählten Stammdaten unter anderem Informationen zum Grundwasser, zur Tiefenlage der Gesteinsschichten, Gesteinsansprache nach DIN 4023 und Stratigrafie aufgeführt. Diese Daten können bei der Datenstelle des Bayerischen Landesamtes für Umwelt nach Prüfung der datenschutzrechtlichen Bestimmungen kostenpflichtig (entsprechend der Umweltgebührenordnung) bestellt werden.

Temperaturverteilung in Bayern in 750 m unter NHN (Tiefe Geothermie)

Temperaturkarten des Bayerischen Geothermieatlas (Stand Oktober 2022) Temperaturverteilung, Temperatur-Isotherme und Grenze Aussagegebiet mit einer Standardabweichung der Temperaturwerte von maximal +-10 °C (nach Legende) in 750 m unter NHN; Temperaturangaben in °C Die Temperaturkarten stellen eine interpolierte Temperaturverteilung dar, die auf den derzeit vorhandenen Daten in der jeweiligen Tiefe basiert. Neue Daten können die Temperaturverteilung verändern. Es erfolgte keine Extrapolation von Temperaturdaten in die nächsttiefere Temperaturkarte. Dies hat zur Folge, dass in manchen Bereichen scheinbar keine Temperaturzunahme oder sogar eine scheinbare Temperaturabnahme mit der Tiefe zu verzeichnen ist. Es wird daher dringend empfohlen, bei der Bewertung eines potenziellen Standortes auch die darüber liegenden Temperaturkarten zu berücksichtigen. Vor allem in größeren Tiefen kann die dargestellte Temperaturverteilung daher nur erste Hinweise auf den zu erwartenden Temperaturbereich geben. Die Karten zur Temperaturverteilung im Untergrund ermöglichen daher nur eine erste Abschätzung der zu erwartenden Temperaturen. Sie können damit erste Anhaltspunkte geben, an welchen Standorten eine hydrothermale Wärmeversorgung, eine hydrothermale Stromerzeugung oder auch eine balneologische Nutzung sinnvoll sein kann. Die Temperaturkarten können jedoch keinesfalls detaillierte, standortspezifische Voruntersuchungen ersetzen. Hierbei müssen alle verfügbaren Temperaturinformationen im Umfeld des geplanten Standortes bewertet und gegebenenfalls auch in die Tiefe extrapoliert werden. Geometrien und Legendeneinheiten sind für den Übersichtsmaßstab 1:500 000 bzw. 1:250 000 konzipiert und i. d. R. stark generalisiert. Die Karten sind als Grundlage für großräumige Betrachtungen vorgesehen. Die maßstabsbezogene Aussagegenauigkeit ändert sich durch die maßstabsunabhängigen Visualisierungsmöglichkeiten digitaler Kartenwerke nicht. Für weitergehende Interpretationen, die das Kartenwerk mit anderen räumlichen Datensätzen kombinieren bzw. verschneiden, ist zu beachten, dass eine Verschneidung räumlicher Daten stark unterschiedlicher Auflösung bzw. unterschiedlicher Zielmaßstäbe oder verschiedener Art der Attribuierung zu unplausiblen oder schwer interpretierbaren Ergebnissen führen kann.

Temperaturverteilung in Bayern in 3500 m unter NHN (Tiefe Geothermie)

Temperaturkarten des Bayerischen Geothermieatlas (Stand Oktober 2022) Temperaturverteilung, Temperatur-Isotherme und Grenze Aussagegebiet mit einer Standardabweichung der Temperaturwerte von maximal +-10 °C (nach Legende) in 3500 m unter NHN; Temperaturangaben in °C Die Temperaturkarten stellen eine interpolierte Temperaturverteilung dar, die auf den derzeit vorhandenen Daten in der jeweiligen Tiefe basiert. Neue Daten können die Temperaturverteilung verändern. Es erfolgte keine Extrapolation von Temperaturdaten in die nächsttiefere Temperaturkarte. Dies hat zur Folge, dass in manchen Bereichen scheinbar keine Temperaturzunahme oder sogar eine scheinbare Temperaturabnahme mit der Tiefe zu verzeichnen ist. Es wird daher dringend empfohlen, bei der Bewertung eines potenziellen Standortes auch die darüber liegenden Temperaturkarten zu berücksichtigen. Vor allem in größeren Tiefen kann die dargestellte Temperaturverteilung daher nur erste Hinweise auf den zu erwartenden Temperaturbereich geben. Die Karten zur Temperaturverteilung im Untergrund ermöglichen daher nur eine erste Abschätzung der zu erwartenden Temperaturen. Sie können damit erste Anhaltspunkte geben, an welchen Standorten eine hydrothermale Wärmeversorgung, eine hydrothermale Stromerzeugung oder auch eine balneologische Nutzung sinnvoll sein kann. Die Temperaturkarten können jedoch keinesfalls detaillierte, standortspezifische Voruntersuchungen ersetzen. Hierbei müssen alle verfügbaren Temperaturinformationen im Umfeld des geplanten Standortes bewertet und gegebenenfalls auch in die Tiefe extrapoliert werden. Geometrien und Legendeneinheiten sind für den Übersichtsmaßstab 1:500 000 bzw. 1:250 000 konzipiert und i. d. R. stark generalisiert. Die Karten sind als Grundlage für großräumige Betrachtungen vorgesehen. Die maßstabsbezogene Aussagegenauigkeit ändert sich durch die maßstabsunabhängigen Visualisierungsmöglichkeiten digitaler Kartenwerke nicht. Für weitergehende Interpretationen, die das Kartenwerk mit anderen räumlichen Datensätzen kombinieren bzw. verschneiden, ist zu beachten, dass eine Verschneidung räumlicher Daten stark unterschiedlicher Auflösung bzw. unterschiedlicher Zielmaßstäbe oder verschiedener Art der Attribuierung zu unplausiblen oder schwer interpretierbaren Ergebnissen führen kann.

Temperaturverteilung in Bayern in 500 m unter NHN (Tiefe Geothermie)

Temperaturkarten des Bayerischen Geothermieatlas (Stand Oktober 2022) Temperaturverteilung, Temperatur-Isotherme und Grenze Aussagegebiet mit einer Standardabweichung der Temperaturwerte von maximal +-10 °C (nach Legende) in 500 m unter NHN; Temperaturangaben in °C Die Temperaturkarten stellen eine interpolierte Temperaturverteilung dar, die auf den derzeit vorhandenen Daten in der jeweiligen Tiefe basiert. Neue Daten können die Temperaturverteilung verändern. Es erfolgte keine Extrapolation von Temperaturdaten in die nächsttiefere Temperaturkarte. Dies hat zur Folge, dass in manchen Bereichen scheinbar keine Temperaturzunahme oder sogar eine scheinbare Temperaturabnahme mit der Tiefe zu verzeichnen ist. Es wird daher dringend empfohlen, bei der Bewertung eines potenziellen Standortes auch die darüber liegenden Temperaturkarten zu berücksichtigen. Vor allem in größeren Tiefen kann die dargestellte Temperaturverteilung daher nur erste Hinweise auf den zu erwartenden Temperaturbereich geben. Die Karten zur Temperaturverteilung im Untergrund ermöglichen daher nur eine erste Abschätzung der zu erwartenden Temperaturen. Sie können damit erste Anhaltspunkte geben, an welchen Standorten eine hydrothermale Wärmeversorgung, eine hydrothermale Stromerzeugung oder auch eine balneologische Nutzung sinnvoll sein kann. Die Temperaturkarten können jedoch keinesfalls detaillierte, standortspezifische Voruntersuchungen ersetzen. Hierbei müssen alle verfügbaren Temperaturinformationen im Umfeld des geplanten Standortes bewertet und gegebenenfalls auch in die Tiefe extrapoliert werden. Geometrien und Legendeneinheiten sind für den Übersichtsmaßstab 1:500 000 bzw. 1:250 000 konzipiert und i. d. R. stark generalisiert. Die Karten sind als Grundlage für großräumige Betrachtungen vorgesehen. Die maßstabsbezogene Aussagegenauigkeit ändert sich durch die maßstabsunabhängigen Visualisierungsmöglichkeiten digitaler Kartenwerke nicht. Für weitergehende Interpretationen, die das Kartenwerk mit anderen räumlichen Datensätzen kombinieren bzw. verschneiden, ist zu beachten, dass eine Verschneidung räumlicher Daten stark unterschiedlicher Auflösung bzw. unterschiedlicher Zielmaßstäbe oder verschiedener Art der Attribuierung zu unplausiblen oder schwer interpretierbaren Ergebnissen führen kann.

Bedarfsgerechte Automatisierung der Freiflächen- und Tröpfchenbewässerungstechnik mittels on-site IOT-Sensorik, unterstützt durch Satellitentechnik, Teilprojekt C

Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.

Erdölproben des BGR-Erdölarchivs für Deutschland (WMS)

Die Punktdarstellung (WMS) zeigt Proben aus dem BGR-Erdölarchiv, die für die Bundesrepublik Deutschland an der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) vorliegen. Sie zeigt die Standorte und ausgewählte Informationen zur Bohrung, wie den Bohrungsnamen und den NIBIS-BohrIdentifier (NIBIS Kartenserver des Landesamtes für Bergbau und Geologie Niedersachsens). Die Erdöle liegen in unterschiedlichen Mengen vor und werden in der Regel gekühlt gelagert. Zu vielen Proben hält die BGR geochemische Daten vor, wie relative Anteile an aliphatischen und aromatischen Bestandteilen, die isotopische Zusammensetzung (delta13C) von Erdölfraktionen und Verhältnisse ausgewählter aliphatischer Kohlenwasserstoffe und Biomarker (speziell Sterane und Hopane). Proben sowie Daten sind nur nach rechtlicher Klärung durch den Bohrungsbesitzer möglich. Eine Kontaktherstellung durch die BGR ist möglich.

BGR Energiedaten 2023 - Daten zu Entwicklungen der deutschen und globalen Energieversorgung

Mit den Energiedaten legt die Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) Daten und Fakten zur weltweiten Verfügbarkeit, der Förderung sowie zum Import und Export von Energierohstoffen vor. Dies umfasst Daten zu fossilen Energierohstoffen und zu erneuerbaren Energieträgern. Die Datentabellen (Energiedaten) werden jährlich herausgegeben und hier wie gewohnt kostenfrei zum Download angeboten. Die veröffentlichten Datensätze zur Situation bei den erneuerbaren Energieträgern einschließlich Geothermie und Wasserstoff, sowie bei den Energierohstoffen Erdgas, Erdöl, Kernbrennstoffen und Kohle mit Stand Ende 2022 sind ein klassifiziertes und bewertetes Extrakt der Energierohstoff-Datenbank der BGR. Neben der Abschätzung des geologischen Inventars an Energierohstoffen mit belastbaren Aussagen zu Reserven und Ressourcen werden die Energiemärkte bezüglich der weltweiten Entwicklung von Produktion, Export, Import und Verbrauch betrachtet. Die Energiedaten dienen der rohstoffwirtschaftlichen Beratung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK), der deutschen Wirtschaft und Wissenschaft sowie der Öffentlichkeit.

INSPIRE: Map of Mineral Resources of Germany 1:1,000,000 (BSK1000)

The BSK1000 (INSPIRE) provides the basic information on the spatial distribution of energy resources and mineral raw materials (‘stones and earth’, industrial minerals and ores) in Germany on a scale of 1:1,000,000. The BSK1000 is published by the Federal Institute for Geosciences and Natural Resources in cooperation with the State Geological Surveys of Germany. According to the Data Specification on Mineral Resources (D2.8.III.21) the content of the map is stored in five INSPIRE-compliant GML files: BSK1000_Mine.gml contains important mines as points. BSK1000_EarthResource_point_Energy_resources_and_mineral_raw_materials.gml contains small-scale energy resources and mineral raw materials as points. BSK1000_EarthResource_polygon_Distribution_of_salt.gml contains the distribution of salt as polygons. BSK1000_EarthResource_polygon_Energy_resources.gml contains large-scale energy resources as polygons. BSK1000_EarthResource_polygon_Mineral_raw_materials.gml contains large-scale mineral raw materials as polygons. The GML files together with a Readme.txt file are provided in ZIP format (BSK1000-INSPIRE.zip). The Readme.text file (German/English) contains detailed information on the GML files content. Data transformation was proceeded by using the INSPIRE Solution Pack for FME according to the INSPIRE requirements.

KI unterstützte Kommunikationstechnologien zur dynamischen Optimierung von Mobilität und Energiespeichern zur Frequenzstabilisierung und Energieversorgung, Teilvorhaben CampusGenius: Automated Integration with the 5G-Core

Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs auch unter Einsatz von privaten 5G-Netzwerken entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, einem Microgrid, entworfen. Die Kommunikation zwischen und innerhalb der DER soll mittels Mobilfunktechnologie erfolgen. Dabei soll die Energieoptimierung mittels KI-Algorithmen erfolgen und auch den Energietransport mit Fahrzeugen berücksichtigen. Die softwareseitige Integration der KI-Algorithmen und des Energiemanagementsystems in das Kommunikationssystem ist ein wesentlicher Bestandteil dieses Projektes. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet.

KI unterstützte Kommunikationstechnologien zur dynamischen Optimierung von Mobilität und Energiespeichern zur Frequenzstabilisierung und Energieversorgung, Teilvorhaben SachsenEnergie: Bidirektionales Alltagsladen

Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.

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