Im Projekt 'Planungswerkzeuge für die energetische Stadtplanung sind erste Ansätze zur energetischen Stadtplanung auf Basis des Energiemodells URBS entwickelt worden. Die Analyse erlaubt eine Einteilung der Stadt in Vorranggebiete bezüglich der Wärmeversorgung. Die Arbeit basiert auf verschiedenen Analysemodulen. Der erste Schritt besteht in der Erstellung einer Gebäudedatenbank. Alle Gebäude der Stadt sollen hinsichtlich ihrer Geometrie, des Gebäudealters, der Bauweise, des aktuellen Energieverbrauches usw. enthalten sein. Diese Informationen werden dann genutzt, um den gegenwärtigen und zukünftigen Wärmeverbrauch zu bestimmen. Der zukünftige Gebrauch wird unter der Annahme verschiedener Sanierungsmaßnahmen bestimmt. Der erste Schwerpunkt der Arbeit liegt auf einer Analyse der Verdichtung und Ausweitung des bestehenden Fernwärmenetzes. Mit Hilfe der Gebäudedatenbank wird analysiert wo und zu welchen Kosten die Fernwärme ausgebaut werden könnte. Die Erhebungen aus dieser Analyse werden dann im nächsten Schritt an das Optimierungsmodell IJRBS übergeben. Im nächsten Schritt werden verschiedene Wärmeversorgungsmöglichkeiten hinsichtlich der technischen Realisierbarkeit und der wirtschaftlichen Wettbewerbsfähigkeit untersucht. Der zweite Schwerpunkt der Untersuchung liegt auf Wärmepumpen. Hierfür wurde ein eigenes Bodenmodell entworfen. Mit dem Modell kann bestimmt werden, wo welche Menge an Energie aus dem Boden entzogen werden kann, ohne bestimmte Nachhaltigkeitskriterien zu verletzten. All diese Informationen werden in das Energiemodell URBS-Augsburg eingepflegt. Neben der Warme- wird auch die Stromversorgung im Modell abgebildet. Anhand des Modells kann dann untersucht werden welche Technologien und Maßnahmen eingesetzt werden sollten um gesetzte Klimaschutzziele zu erreichen. Ein entscheidendes Ergebnis des Modells zeigt die starke Abhängigkeit der lokalen Entwicklung in Augsburg von der allgemeinen Entwicklung der Stromerzeugung in Deutschland. Wenn eine überregionale Lösung beispielsweise mit viel off-shore Wind und Ansätzen wie Desertec realisiert wird, dann wird in Augsburg durch die Optimierung wenig eigner Strom erzeugt, Kraft- Wärme-Kopplung und Fernwärme werden nicht ausgebaut. Städtische Klimaschutzziele sollten in diesem Fall durch Einsparungsmaßnahmen im Gebäude-Wärmebereich vorangetrieben werden. Ist die Entwicklung hin zu klimaneutralem Strom in Deutschland schleppend, dann muss in Augsburg viel mehr 'grüner ' Strom erzeugt werden. Hier kann dann der Kraft-Wärme-Kopplung eine zentrale Rolle zukommen. Die Ausweitung dieses Ergebnisses ist dringend notwendig, da sie für die aktuelle politische Diskussion von zentraler Bedeutung sind.
The WSRO31 TTAAii Data Designators decode as: T1 (W): Warnings T1T2 (WS): SIGMET A1A2 (RO): Romania (The bulletin collects reports from stations: LRBB;) (Remarks from Volume-C: SIGMET)
The UARO60 TTAAii Data Designators decode as: T1 (U): Upper air data T1T2 (UA): Aircraft reports A1A2 (RO): Romania T1T2ii (UA60): Special aircraft reports, except for volcanic ash (The bulletin collects reports from stations: LRBB;) (Remarks from Volume-C: AIREP)
The FCRO33 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (RO): Romania (The bulletin collects reports from stations: LRBC;BACAU;LRCV;CRAIOVA ;LRIA;IASI;LRSV;SUCEAVA STEFAN CEL MARE ;LRTC;TULCEA ;)
The FCRO32 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (RO): Romania (The bulletin collects reports from stations: LRAR;ARAD INT ;LRBM;TAUTII MAGHERAUS ;LRCL;CLUJ-NAPOCA INT ;LROD;ORADEA INT ;LRSM;SATU MARE ;LRTM;TRANSILVANIA TARGU MURES INT;)
The FTRO31 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FT): Aerodrome (VT >= 12 hours) A1A2 (RO): Romania (The bulletin collects reports from stations: LRBS;BANEASA INT;LRCK;MIHAIL KOGALNICEANU INT;LROP;HENRI COANDA INT;LRSB;SIBIU INT ;LRTR;TIMISOARA TRAIAN VUIA;)
The SARO32 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SA): Aviation routine reports A1A2 (RO): Romania (The bulletin collects reports from stations: LRAR;ARAD INT ;LRBM;TAUTII MAGHERAUS ;LRCL;CLUJ-NAPOCA INT ;LROD;ORADEA INT ;LRSM;SATU MARE ;LRTM;TRANSILVANIA TARGU MURES INT;)
The SARO31 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SA): Aviation routine reports A1A2 (RO): Romania (The bulletin collects reports from stations: LRBS;BANEASA INT;LRCK;MIHAIL KOGALNICEANU INT;LROP;HENRI COANDA INT;LRSB;SIBIU INT ;LRTR;TIMISOARA TRAIAN VUIA;)
In der deutschen Metallindustrie besteht ein signifikantes Potenzial zur Verbesserung der Ressourceneffizienz durch den Einsatz neuartiger sensorgestützter Analyse- und Sortiertechnologien. Dadurch können große Mengen an Primärrohstoffen substituiert und dissipative Verluste von Legierungselementen vermieden werden. Hauptziel des Projektes war die Ermittlung von Potentialen zur Verminderung von Downcycling durch ein legierungsspezifisches Recycling von Stahl-, Aluminium-, Kupfer- und Zinklegierungen. So kann eine nachhaltige Circular Economy erreicht und zudem die Versorgungssicherheit mit Metallrohstoffen unterstützt werden.
The data set contains LIBS (Laser-Induced Breakdown Spectroscopy) emission spectra of 18 lithium-bearing minerals and their corresponding hyperspectral reflectance spectra. The data were collected within the research project LIGHTS (Lightweight Integrated Ground and Airborne Hyperspectral Topological Solutions, http://lights.univ-lorraine.fr/) which aims at developing a new exploration process for Li targets combining drone-borne hyperspectral data and field observations. Hyperspectral data were acquired with the HySpex system in a wavelength range of 414 - 2498 nm and are presented in a spectral library. Detailed information about the samples and area of spectral retrieval is presented in the data sheet below. The spectral library presented here expands the collection of spectral libraries including samples from rare-earth minerals, rare-earth-oxides (Koerting et al., 2019a) and copper-bearing minerals (Koellner et al., 2019) which are fully described in Koerting et al. (2021). These libraries aim to give a spectral overview of important resources and deposit mineralizations. 18 samples taken partly from the collections of the University of Potsdam (UP) and the Federal Institute for Geosciences and Natural Resources (BGR) and partly in the field during previous measurement campaigns were hyperspectrally measured and geochemically analysed by using a LIBS handheld analyzer. A description of the HySpex system in lab use can be found in Koerting et al. (2021). The lithium-bearing mineral samples were measured without prior sample preparation as the surface of the minerals and the influence of the mineral structure were of interest (Figure 1). Figure 1 shows one HySpex scan of four lepidolite samples (Lep1, Lep2, Lep3, Lep4) displayed as a true color RGB image in order to show the untreated samples and the white reflectance (WR) panel needed for the hyperspectral measurements (WR 90%).
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 10 |
| Europa | 7 |
| Land | 7 |
| Wissenschaft | 2 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 2 |
| unbekannt | 10 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 1 |
| offen | 4 |
| unbekannt | 7 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 3 |
| Englisch | 9 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 5 |
| Webseite | 7 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 6 |
| Lebewesen und Lebensräume | 8 |
| Luft | 8 |
| Mensch und Umwelt | 12 |
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| Weitere | 12 |