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Grundwassermessstelle DEGM_DENW_059140331: Hünenpforte

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_DENW_059140331 (Hünenpforte)

Grundwassermessstelle DEGM_39390015: Hagendorf

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_39390015 (Hagendorf)

Grundwassermessstelle DEGM_DENW_040071005: 0 07 100 - HS 115

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_DENW_040071005 (0 07 100 - HS 115)

Grundwassermessstelle DEGM_DENW_010406426: Overhuesallee P 12

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_DENW_010406426 (Overhuesallee P 12)

Grundwassermessstelle DEGM_41342108: Wilsleben

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_41342108 (Wilsleben)

Grundwassermessstelle DEGM_DENW_070270016: LGD LESSENICH

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_DENW_070270016 (LGD LESSENICH)

Grundwassermessstelle DEGM_41390197: Dessau-Waldersee

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_41390197 (Dessau-Waldersee)

Grundwassermessstelle DEGM_45360007: Steuden

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_45360007 (Steuden)

Bedeutung und Umweltverhalten von methylthiolierten Arsenaten in Geothermalwässern

Geothermalwässer sind eine der wichtigsten Quellen im geochemischen Arsen-Kreislauf. Untersuchungen konzentrieren sich häufig auf Arsenit und Arsenat, die sich nach dem Austritt aus Geothermalquellen weit ausbreiten und z.B. die Qualität von Trinkwasser-Aquiferen negativ beeinflussen können. Erst kürzlich wurde gezeigt, dass nicht Arsenit und Arsenat, sondern Thioarsenate (AsVSnO4-n3-; n = 1 - 4), die sich aus Arsenit und reduziertem Schwefel bilden, die häufigsten Arsenspezies an Geothermalquellen sind. Allerdings ist deren Ausbreitung durch Reaktivität gegenüber Sauerstoff begrenzt. Für das vorliegende Projekt postulieren wir, dass Methylierung ein viel häufigerer Prozess an Geothermalquellen ist als bisher angenommen und dass methylthiolierte Arsenate signifikanten Anteil am Gesamtarsengehalt haben, v.a. bei leicht saurem pH und hohen Gehalten an Sulfid und gelöstem organischem Kohlenstoff. Wir postulieren weiter, dass methylthiolierte Arsenate im Vergleich zu anorganischen Thioarsenaten geringere abiotische und mikrobielle Umwandlungen zeigen und im Vergleich zu Arsenit und Arsenat geringere und langsamere Sorption an Eisenminerale und organische Substanz. All dies würde zu einem potentiell hohen Austrag aus Geothermalgebieten führen. Um unsere Hypothesen zu testen, werden wir an zwei Geothermalgebieten in China (Rehai, Yunnan und Daggyai, Tibet) Arsenspezies an den Quellen bestimmen und ihre Umwandlung entlang der natürlichen Abflusskanäle sowie in on-site Inkubationsstudien verfolgen. Wir werden dabei auch klären, welche anderen abiotischen oder biotischen Faktoren zur Arsenspeziesumwandlung beitragen. Im Labor werden wir methylthiolierte Arsenate synthetisieren und ihre Bildung und Stabilität unter verschiedenen S/As Verhältnissen, Temperaturen, pH und in Anwesenheit von Oxidationsmitteln untersuchen. Desweiteren werden wir Ausmaß und Kinetik von Sorption an häufig vorkommenden Eisenmineralen (Ferrihydrit, Goethit, Mackinawit, Pyrit) und an einer organischen Modelsubstanz untersuchen. Um natürliche Bedingungen besser abzubilden, werden wir das Sorptionspotential für methylthiolierte Arsenate auch an natürlichen Sedimenten von Geothermalquellen und ihren Abflusskanälen bestimmen. Das Projekt wird in enger Zusammenarbeit zwischen Prof. Dr. Britta Planer-Friedrich (Deutschland), Expertin für Thioarsenchemie und -analytik, und Prof. Dr. Qinghai Guo (China), Experte für Geothermalwasserchemie, durchgeführt. Die Zusammenarbeit schliesst gemeinsam betreute Promotions- und Masterarbeiten ein, gemeinsame Geländearbeiten in China und Laborarbeiten in Deutschland, ein kickoff meeting in Deutschland sowie ein Abschlusstreffen in China. Das übergeordnete Ziel des Projekts ist es, ein neues Modell für die Bildung, den Transport und die Umwandlung von Arsenspezies in Geothermalgebieten zu entwickeln sowie das mögliche Vorkommen von methylthiolierten Arsenaten auch für andere natürliche Systeme vorhersagen zu können.

Modellierung des Verbleibs von organischem Kohlenstoff und Mikroverunreinigungen in biologisch-aktiven Aktivkohlefiltern

Das Vorkommen von organischen Mikroverunreinigungen (OMP) in Gewässern ist aufgrund ihrer potenziellen Bedrohung für die Umwelt und die menschliche Gesundheit sehr kritisch. Kläranlagenabläufe sind eine der Hauptquellen für OMPs; deshalb werden derzeit neue rechtliche Rahmenbedingungen diskutiert und verschiedene Technologien zur Reduktion von OMPs untersucht. Granulierte Aktivkohlefilter (GAK) haben sich als geeignete Technologie zur Entfernung von OMP aus Kläranlagenabläufen etabliert. Neben der adsorptiven Entfernung sind GAK-Filter auch in der Lage, organische Stoffe und OMPs biologisch zu entfernen. Die Phänomene, die diesen adsorptiven und biologischen Abbau steuern, sowie die Synergien zwischen diesen beiden Mechanismen sind von großer Bedeutung, jedoch sind die Prozesse sehr komplex. Zum einen handelt es sich bei Abwässern um Multikomponentengemische, die schwer zu charakterisieren sind, und zum anderen sind die verschiedenen Wechselwirkungen zwischen GAK, Biofilm, OMP und organischen Stoffen nur schwer experimentell zu erfassen. Mathematische Modelle sind ein leistungsfähiges Instrument zur Überwindung solcher experimentellen Hindernisse, zur Analyse verschiedener Szenarien und zur Unterstützung der Planung weiterer Experimente. Anhand von Versuchsdaten wurde ein erstes mathematisches Modell entwickelt, das die Entfernung von gelöstem organischem Kohlenstoff in einem biologisch aktiven GAK-Filter zufriedenstellend beschreiben kann. Dieses Projekt zielt darauf ab, dieses Modell zu verbessern und um neue Schlüsselmerkmale zu erweitern, die für eine weitere Anwendung erforderlich sind. Insbesondere sollen drei Hypothesen getestet werden: (i) Ist es möglich, die Porengrößenverteilung in das Modell aufzunehmen? Die Porengrößenverteilung ist ein Schlüsselparameter für die Charakterisierung der verschiedenen GAK-Typen, daher ist ihre Implementierung in das Modell unerlässlich. Die herkömmlichen Ansätze erfordern jedoch Parameter, die schwer zu bestimmen sind. (ii) Könnte eine mikrobielle Gemeinschaft, die den Stickstoffzyklus einschließt, die Qualität des Modells verbessern? Auf der Grundlage experimenteller Belege, die den biologischen Abbau von OMPs mit der Aktivität von Nitrifikanten in Verbindung bringen, zielt das Projekt darauf ab, co-metabolische Prozesse zu implementieren und ihre Auswirkungen auf die globalen Modellierungsergebnisse zu bewerten. (iii) Wie können einzelne OMPs in das Modell einbezogen und ihr Verhalten zufriedenstellend wiedergegeben werden? Die Vorhersage des Abbaus einzelner OMPs ist von großer Bedeutung. Daher werden exemplarisch vier OMPs in das Modell aufgenommen und als Stellvertreter für den Abbau weiterer OMPs verwendet. Da die mechanistische Beschreibung der OMPs sehr kompliziert werden kann, wird der Ansatz des mechanistischen Modells mit Methoden des maschinellen Lernens kombinieren.

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