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Neuartige Materialien

Neuartige Materialen versprechen technische Lösungen zur Unterstützung der nachhaltigen Transformation. Sie spielen eine wichtige Rolle für eine Vielzahl der am ⥠UBA⥠bearbeiteten Umweltthemen wie beispielsweise die Energiewende, Kreislaufwirtschaft und Chemikaliensicherheit. Dabei können die verschiedenen Bereiche durch den Einsatz neuartiger Materialien profitieren, aber auch vor Herausforderungen gestellt werden. Das UBA-Positionspapier beschreibt das Spannungsfeld zwischen dem vielversprechenden Einsatz und möglichen Herausforderungen für den Umwelt- und Gesundheitsschutz und anderen Nachhaltigkeitsdimensionen, verdeutlicht dies an verschiedenen Beispielen und leitet Eckpunkte für ein sicheren und nachhaltigen Lebenszyklus von neuartigen Materialien ab. Quelle: www.umweltbundesamt.de

In diesem Projekt wird eine 5G-Infrastruktur geschaffen, die zukünftig die Bekämpfung und Prävention von Waldbränden maßgeblich unterstützen soll. Mit entsprechender Sensorik und durch Drohnen werden die dafür relevanten Daten in einem zentralen Krisenmanagementserver erfasst.

Das Projekt "In diesem Projekt wird eine 5G-Infrastruktur geschaffen, die zukünftig die Bekämpfung und Prävention von Waldbränden maßgeblich unterstützen soll. Mit entsprechender Sensorik und durch Drohnen werden die dafür relevanten Daten in einem zentralen Krisenmanagementserver erfasst." wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Landkreis Görlitz - Dezernat 3 durchgeführt. Das 5G-Waldwächter-Projekt soll das Krisenmanagement von Waldbränden auf 3 Ebenen nachhaltig verbessern. Ebene 1 - Crisis Preparedness: In dieser Ebene gilt es, sämtliche bereits vorhandene Daten und Informationen zu sammeln. Die Datensätze werden ggf. in verarbeitbare Formate überführt und in einen zentralen Geodatenserver integriert. Als Ergebnis liegt dann eine Bestandsaufnahme des Waldes vor. Im Sinne der Früherkennung eines eventuellen Borkenkäferbefalls wird mit dem Red-Edge-Verfahren und Gassensorik gearbeitet. Das Projektgebiet wird systematisch durch Drohnen überflogen, die ihre Daten via 5G an den Server übertragen. Ferner hat das Projekt 5G-Waldwächter das Ziel, Gassensoren auch für die vernetzte Bodensensorik zu entwickeln und deren Einsatzmöglichkeiten für die Waldbrandbekämpfung zu validieren. Als Ergebnis dieser Ebene wird eine datengestützte Beurteilung des Brandrisikos und des Gefährdungspotenzials entstehen. Ebene 2 - Crisis Warning: Eine regelmäßige Überwachung ist Teil des im Projekt zu entwickelnden Warnsystems. In Verbindung mit den historischen Wetterdaten, der Vorhersage und möglichen zusätzlichen Gefahren ist eine Einteilung in Risikostufen möglich. Dies wird durch zusätzliche Sensorebenen engmaschig überwacht. Zu diesem Zeitpunkt werden dank intelligenter Vernetzung und Dateninfrastruktur Messdaten mittels Algorithmen der KI automatisiert ausgewertet. Ziel ist es, automatisiert eine valide Entscheidungsgrundlage für das Auslösen eines Krisenfalls bzw. Alarm zur Verfügung zu stellen. Ebene 3 - Crisis Management: In dieser Ebene setzt die Bewältigung der Krise ein. Durch die neue Datenlage können die Feuerwehrgruppen gezielt zum Brandherd manövriert werden. Auf einem Server laufen alle Informationen zusammen. Aus den in der Frühwarnphase erhobenen Daten und Grundlageninformationen wird ein optimierter Anfahrtsplan erstellt. Auch die Daten von den übrigen Frühwarnstationen werden verarbeitet und der Feuerwehr zur Verfügung gestellt.

Hochtonaudiometrie und lärmbedingter Hörschaden - ein Beitrag zur Prävention durch Früherkennung eines vulnerablen Gehörs?

Das Projekt "Hochtonaudiometrie und lärmbedingter Hörschaden - ein Beitrag zur Prävention durch Früherkennung eines vulnerablen Gehörs?" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Düsseldorf, Universitätsklinikum Düsseldorf, Institut für Arbeitsmedizin und Sozialmedizin durchgeführt. Da zwischen dem Hörverlust (HV) im Standardaudiogramm und dem HV im Hochtonbereich (9 bis 16 kHz) ein enger Zusammenhang besteht, wurde aufgrund spezifischer Merkmale gefolgert, dass der HV im Hochtonbereich prognostischen Wert für lärmbedingte Gehörschäden haben könnte. In der NaRoMI-Studie wurden u.a. akustische Kenngrößen für die berufliche Lärmexposition ermittelt. Zusätzlich wurden 500 Personen otologisch untersucht und audiometriert (einschl. Hochtonaudiometrie). Die Auswertung dieses Untersuchungsabschnitts erfolgte im Institut für Arbeitsmedizin und Sozialmedizin der Universität Düsseldorf. Im Standardaudiogramm findet sich zwischen 3 und 8 kHz wie erwartet eine deutliche Progredienz des HV mit zunehmendem Alter, der in den jüngeren Altersklassen eine Senke bei 6 kHz aufweist. Im Hochtonbereich schreitet der HV in allen Altersdekaden fort mit einer weiteren Senke zwischen 11,2 und 14 kHz, - hier vor allem bei den Älteren. Ein Effekt der Lärmexposition zeigt sich nur zwischen 3 und 8 kHz, in den sehr hohen Tönen nicht mehr. Die bessere Hörfähigkeit der Frauen zwischen 3 und 9 kHz gleicht sich im Hochtonbereich aus. In der multivariaten Analyse sind wie erwartet die jeweils benachbarten Frequenzen am bedeutsamsten. Sehr aufschlussreich ist es, dass im Standardaudiogramm die Hörfähigkeit darüber hinaus von anderen Prädiktoren beeinflusst wird als im Hochfrequenzbereich. Das Risiko eines Hörschadens (größer 40 dB bei 3 kHz) wird im Standardaudiogramm von Geschlecht (OR 4,5; CI95 Prozent 1,5/14,2), Alter (OR für 10 Jahre 1,9; CI95 Prozent 1,2/3,0), Rauchen (OR 2,2; CI95 Prozent 1,2/4,1) und Schulbildung (OR 1,52; CI95 Prozent 1,0/2,1) bestimmt. Im Hochtonbereich dominiert das Alter. Die mit verschiedenen Auswertestrategien erhaltenen Ergebnisse zur Vorhersage des HV im Standard- bzw. Hochtonbereich sind durchgängig konsistent. Aufgrund des höheren Alters und der insgesamt niedrigen Lärmbelastung der Probanden sind die Beziehungen zwischen Lärm und Hörschaden schwach. Die Frage der Frühwarnfunktion der Hochtonaudiometrie im Hinblick auf lärmbedingte Hörschäden kann angesichts des Mangels an jungen Probanden nicht definitiv beantwortet werden. Nichtsdestoweniger lässt sich für diese Studie festhalten, dass im Hochtonbereich keine längerfristigen Schäden festgestellt werden konnten, die einer Lärmexposition zuzuschreiben wären.

Grundlagenuntersuchungen zum Prozess- und Systemverhalten von Kernkraftwerken - Mess- und Automatisierungstechnik zur Stoerfallbeherrschung (Aufstockung)

Das Projekt "Grundlagenuntersuchungen zum Prozess- und Systemverhalten von Kernkraftwerken - Mess- und Automatisierungstechnik zur Stoerfallbeherrschung (Aufstockung)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule Zittau,Görlitz, Institut für Prozeßtechnik, Prozeßautomatisierung und Meßtechnik durchgeführt. Anspruchsvolle Verfahren der Signalverarbeitung wie Beobachter, Kalman Filter und Fuzzy- Logic finden in sicherheitsrelevanten Systemen bisher nur begrenzt Anwendung. Das Hauptziel des Vorhabens bestand darin, mit Hilfe dieser Verfahren die Guete und die Zuverlaessigkeit der Messinformationen zu erhoehen sowie zusaetzliche nicht messbare sicherheitsrelevante Prozessparameter zu ermitteln. Die Untersuchungen erfolgten am Beispiel der sicherheitsrelevanten Groesse Hoehenstand in Druckbehaeltern mit Zweiphasengemisch unter Beruecksichtigung des statischen und dynamischen Verhaltens der hydrostatischen Hoehenstandsmesssysteme bei Stoerfalltransienten (Leckstoerfaelle). Zu Projektbeginn standen Reaktoren des Typs WWER 440 (liegender Dampferzeuger) im Vordergrund. Die weiterfuehrenden Untersuchungen wurden auf Reaktoren des Typs WWER 1000 und SWR (Reaktordruckbehaelter) erweitert. Die Methode der Projektbearbeitung beinhaltete die Komponenten Experimentelle Einzeleffektanalyse, Modellierung und Simulation mittels ATHLET-Code, Entwicklung modellgestuetzter Messverfahren und Verifikation der entwickelten Modelle und Verfahren. Es wurden Algorithmen entwickelt, die folgende Aufgaben erfuellen: - Diagnose des Prozesszustandes von Druckbehaelter und Hoehenstandsmesssystem unter Einbeziehung der Fuzzy Logic - Korrektion des angezeigten Hoehenstandes - Berechnung der nichtmessbaren Groesse Gemischhoehenstand mittels Beobachter bzw. Kalman Filter auf der Basis linearer Zustandsraummodelle - ATHLET- Module zur Simulation der hydrostatischen Hoehenstandsmesssysteme (WWER 440, WWER 1000, SWR).

A1, A2, A3, B3, C1, D2

Das Projekt "A1, A2, A3, B3, C1, D2" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum durchgeführt. as Verbundvorhaben PROGRESS betrachtet das Thema Georisiken und Umweltveränderungen in einem ganzheitlichen Ansatz, der von der Erfassung u. dem Monitoring von Hazards über deren Bewertung und ggf. Frühwarnung bis hin zu Governance-Maßnahmen zur Vorbeugung und Bewältigung reichen. Ziel dieses Ansatzes ist es, Strategien zum Umgang mit diesen Risiken zu entwickeln sowie Technologien und Tools zur Vorsorge und Bewältigung zu entwickeln. Dieses geschieht exemplarisch an ausgewählten Naturgefahren und auch Regionen mit dem Ziel, generische Ansätze und Technologien zu entwickeln, die nach Etablierung des Netzwerks durch eine wachsende Integration der Industrie und entsprechend ausgebaute Ausbildungskapazitäten weiter entwickelt werden können. Das GFZ Potsdam trägt in diesem Gesamtzusammenhang seine Expertise in den Bereichen Erfassung u. Monitoring (Satellitengestützt, Landgestützt, Geoarchive), Gefährdungs- und Risikoanalyse im Bereich Erdbebengefährdung und Informationstechnolgie für die nutzergerechte Visualisierung von relevanten Informationen und die Generierung von entscheidungsrelevanten Informationen im Bereich der Frühwarnung bei. Die vom GFZ beantragten TP's des Verbundes erarbeiten jeweils in den oben genannten Bereichen Lösungen. Dabei reicht das Spektrum der Produkte von Hardwareentwicklungen über den Aufbau von Sensornetzwerken u. Datenprozessierungssystemen bis hin zu operationellen Software-Tools im Bereich Disastermanagement.

Teilvorhaben UfU e. V.

Das Projekt "Teilvorhaben UfU e. V." wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Unabhängiges Institut für Umweltfragen UfU - e.V. durchgeführt. Invasive gebietsfremde Arten (IGA) verursachen Probleme für den Schutz und die Erhaltung der einheimischen Flora und Fauna, schaffen wirtschaftliche Schäden und gefährden z.T. die Gesundheit der Bevölkerung. IGA sind eine wesentliche Ursache des Verlustes an Artenvielfalt. Die EU Verordnung 1143/2014 sieht ein System von Prävention, Früherkennung und sofortiger Beseitigung bereits weit verbreiteter IGA vor. Ein weiteres Ziel dieser Verordnung ist die Errichtung nationaler Überwachungssysteme zur Früherkennung, zum Monitoring und zur Kontrolle. Citizen Science wird weltweit als notwendig für das Monitoring von IGA angesehen. Über den direkten Beitrag zur Kontrolle hinaus wird durch die Beteiligung von Bürger*innen an der Kartierung von IGA auch die Wahrnehmung für die Problematik erhöht und ein wichtiger Beitrag zur Prävention weiterer Invasionen geleistet. Fast alle bisherigen Ansätze zur Erfassung von IGA basieren auf der visuellen Bestimmung anhand von bereitgestellten Materialien. Die neue Idee dieses Antrages ist es, mit tierischen Helfern zu arbeiten. Hunde können ideale Partner bei der Suche und Diskrimination von IGA sein, wenn sie in geeigneter Weise und nach klaren Regeln trainiert werden. Das Unabhängige Institut für Umweltfragen betreibt seit 2010 die Koordinationsstelle Invasive Neophyten in Schutzgebieten Sachsen-Anhalts (KORINA). Bestandteil von KORINA ist die Arbeit mit Laien. In Kooperation mit dem Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung und dem Verein Wildlife Detection Dogs e.V. soll versucht werden, Hundehalter*innen und ihre Hunde auf der Basis einer kontrollierten Methodik für die Suche nach IGA zu trainieren. Aktivitäten des Projektes sind u.a. die Erarbeitung von Informationsmaterialien, die Durchführung von Schulungen von Hundehaltern, die Gewinnung von IGA-Daten einschließlich Verarbeitung, kartografische Darstellung und statistische Auswertung, Verbreitungs- bzw. Trendmodellierung sowie partizipative Formate der Auswertung mit Laien.

Teilprojekt 1

Das Projekt "Teilprojekt 1" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Robert Bosch GmbH durchgeführt. Wenn Dr. Helmut Schomburg am Ihinger Hof in Renningen über Zuckerrüben- und Weizenfelder blickt, dann sieht er mehr als einfach nur Pflanzen. Schomburg sieht Patienten. 'Gelbliche Blätter bedeuten, dass die Pflanze krank ist. Hier hilft keine Düngung, sondern nur die Behandlung mit Pflanzenschutzmitteln', erklärt er. Schomburg arbeitet am Bosch-Forschungscampus in Renningen, er ist Ingenieur für Verfahrenstechnik und Leiter des öffentlich geförderten Projektes Marta. Unter der Leitung von Bosch möchte das Forscherteam beweisen, dass sich viele Pflanzenkrankheiten mithilfe von Spektralkameras frühzeitig erkennen und bedarfsgerecht behandeln lassen. Entscheidend ist dabei der Zustand der Blätter. Sie sind die Energiequellen der Pflanzen. Sind die Blätter krank, kann sich die Pflanze nicht entsprechend entwickeln, Landwirte müssen dann mit einer geringeren Ernte rechnen. Wird eine Krankheit dagegen früh erkannt und behandelt, führt das im Idealfall zu maximalen Ernteerträgen. Die Forscher wollen die Landwirte in Zukunft auch dabei unterstützen, deutlich weniger Pflanzenschutzmittel einsetzen zu müssen, wenn sie Krankheiten zum richtigen Zeitpunkt behandeln. Jede Krankheit leuchtet anders: Das Projekt Marta stellt die beteiligten Forscher vor mehrere Herausforderungen: Zum einen sind nicht alle krank aussehenden Blätter tatsächlich befallen - manchmal fehlt den Pflanzen einfach nur Wasser oder Dünger. Zum anderen ist die präzise Diagnose einer Krankheit nicht einfach. 'Selbst wenn es sich um eine durch einen Pilzerreger verursachte Pflanzenkrankheit handelt, ist es sehr schwierig, diese exakt zu bestimmen, weil es allein beim Getreide zehn bis 20 Pilzkrankheiten gibt', sagt Schomburg. Die Forscher wissen, dass Blätter je nach Gesundheitszustand Licht unterschiedlich stark reflektieren. 'Wir wollen deshalb mithilfe von Blattaufnahmen aus sogenannten Spektralkameras den Anteil des Lichts analysieren, der vom Blatt reflektiert wird. Vereinfacht gesprochen, leuchtet jede Blattkrankheit unterschiedlich hell', veranschaulicht Schomburg. Eine Spektralkamera zeigt sehr genau, wie sich das Licht zusammensetzt und erfasst selbst winzige Unterschiede. In Renningen forscht das Team auf dem Feld der Versuchsstation der Universität Hohenheim an Zuckerrüben und Winterweizen. Beide landwirtschaftliche Nutzpflanzen können im Laufe ihres Wachstums verschiedene Krankheiten entwickeln, je nach Jahreszeit und örtlichen Bedingungen. Zum Beispiel bleibt in Senken der Tau länger liegen, es ist schattig und feucht - das ideale Mikroklima für Pilzerreger. Mithilfe von Millionen von Spektralbildern wollen die Forscher mehrfach die Zustände aller Pflanzen auf dem Feld erfassen. Aus der großen Datenmenge wollen sie ableiten, welche Bildinformation zu welcher Zeit an welcher Stelle auf welche Krankheit hinweist. (Quelle: Robert Bosch GmbH)

Sub project J

Das Projekt "Sub project J" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von WISUTEC Umwelttechnik GmbH durchgeführt. Das Ziel des Gesamtvorhabens ist im Hauptantrag beschrieben. Das Ziel der Teilaufgabe besteht im Aufbau einer Datenzentrale, welche im online-Regime Messdaten von Monitoren zur Wasserqualität entgegennimmt, speichert, im Sinne einer Alarmwerterkennung bewertet und die gespeicherten Informationen mittels der Internet-Technologie für Dritte bereitstellt. Die Anmeldung der Monitore an die Datenzentrale wird weitgehend automatisiert erfolgen. Die Datenübertragung erfolgt auf Basis eines universell einsetzbaren Protokolls. Die Daten der angeschlossenen Sensoren werden in einer zentralen Datenbank gespeichert. Zum Zwecke der automatischen Erkennung von Alarmsituationen werden die eingehenden Daten von mehreren Softwarealgorithmen (Softwaredetektoren) auf besondere Messwerte hin untersucht. Im Falle einer notwendigen Frühwarnung werden Meldungen an Dritte ausgelöst. Über abgestimmte Dienste (SOS) werden die Messdaten dem geplanten Umweltinformationssystem (UIS) und dem 3-d-Modell des Sees zugeführt. Alle Softwarekomponenten erhalten eine Nutzeroberfläche in englischer Sprache. Die folgende Vorgehensweise ist für die Bearbeitung der Teilaufgabe durch WISUTEC geplant: 1. Konzeption Datenmanagement, Anforderungsanalyse, Schnittstellendefinition; 2. Implementierung der Datenzentrale; 3. Etablierung Alarmregime; 4. Anmeldung der Sonden an der Datenzentrale/Beginn Datenübernahme; 5. Dienste für Datenbereitstellung für Dritte (SOS); 6. Test Gesamtsystem.

Sub project B

Das Projekt "Sub project B" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Angewandte Geowissenschaften, Abteilung Geochemie und Lagerstättenkunde durchgeführt. Der Taihu See bei Shanghai ist Trinkwasserreservoir für rund 10 Millionen Menschen und, wie zahlreiche andere chinesische aber auch asiatische Seen, intensiv von Eutrophierung und Schadstoffbelastung betroffen. Das Projekt DYNAQUA hat sich zum Ziel gesetzt, innovative, Sensoren gestützte wissenschaftlich-technische Methoden für ein effektives und ein neuartiges Wissen generierendes Gewässermonitoring zu entwickeln und anzupassen. In Kombination mit konventionellen Analysen der Gewässer- und Sedimentqualität sollen Beiträge zur Risikoabschätzung und Frühwarnung der Gewässerbelastung geleistet und Empfehlungen für eine verbesserte Rohwasser-Qualität erarbeitet werden. Hierzu werden raum-zeitliche Kartierungen und geostatistische Modellierungen der Gewässerqualität mittels eines Unterwassersensorschleppsystems (BIOFISH) durchgeführt und eine Tiefenprofilmessboje entwickelt. Das BIOFISH wird für die Untersuchung von Algenblüten durch die erstmalige Integration eines Cyanobakteriensensors optimiert. Die Tiefenprofilmessboje soll die Stratifikation des Sees mit einer an einem Aufzugssystem gekoppelten Sensorplattform untersuchen. Auf dieser Sensorplattform werden erstmals konventionelle Sensoren u.a. für pH, T, elektr. Leitfähigkeit und gelösten Sauerstoff mit einem fernbedienbaren und programmierbaren Probenahmesystem sowie einer Weiterentwicklung des Algensensors FluoroProbe der Firma bbe Moldaenke ausgerüstet. Zudem wird diese Boje direkt mit einer Wetterstation ausgestattet.

Smart monitoring of historic structures (SMOOHS)

Das Projekt "Smart monitoring of historic structures (SMOOHS)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Stuttgart, Otto-Graf-Institut, Materialprüfungsanstalt durchgeführt. Objective: Historic structures are often of extraordinary architecture, design or material. The conservation of such structures for next European generations is one of the main future tasks. To conserve historic structures it is more and more required to understand the deterioration processes mainly caused by the environment. In certain cases continuous monitoring systems have been installed to obtain information about the deterioration processes. However, most of these monitoring systems were just weather or air pollution data acquisition systems and use only basic models for data analysis. The real influence of the environment to the structure or the structural material is often unaccounted for. That means that the structural resistance is just calculated from the measurements and not determined by sufficient sensors. Another aspect is the fact that most monitoring systems require cabling, which is neither aesthetically appealing nor in some cases applicable due to the needed fastening techniques. The proposed project aims at the development of competitive tools for practitioners which goes beyond the mere accumulation of data. Smart monitoring systems using wireless sensor networks, new miniature sensor technologies (e.g. MEMS) for minimally invasive installation as well as smart data processing will be developed. It will provide help in the sense of warnings (e.g. increase of damaging factors) and recommendations for action (e.g. ventilation or heating on/off, etc.) using data fusion and interpretation that is implemented within the monitoring system. The development will consist of small smart wireless and robust sensors and networks, with sensors for monitoring of e.g. temperature, humidity, air velocity, strain and crack opening, acoustic emissions, vibration, inclination, chemical attack, ambient and UV light, with built-in deterioration and material models, data pre-processing, and alarm functions to inform responsible persons about changes of the object status.

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