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Freiflächen-Photovoltaikanlagen in Deutschland (Datensatz)

Der rasche Ausbau der erneuerbaren Energiequellen stellt eine große Herausforderung dar, wenn es darum geht, die Energieentwicklung mit konkurrierenden Interessen in Einklang zu bringen. Dies unterstreicht die Notwendigkeit präziser räumlicher Daten, um eine effektive Bilanzierung, Verwaltung oder Bewertung der Einhaltung gesetzlicher Rahmenbedingungen zu ermöglichen. In diesem Beitrag wird ein Zero-Shot-Ansatz zur Extraktion von Parametern von Photovoltaik-Freiflächenanlagen in Deutschland auf der Grundlage von digitalen Orthofotos vorgestellt. Dies ermöglicht die genaue Identifizierung und Abgrenzung wesentlicher räumlicher Parameter, einschließlich des Bodenbedeckungsgrads der Photovoltaikmodule, des Reihenabstands zwischen den Modulreihen und ihrer genauen Ausrichtung. Die Ergebnisse dieser Studie sind in zweierlei Hinsicht bemerkenswert. Erstens erzielt die entwickelte technische Pipeline eine qualitativ hochwertige Segmentierung von Photovoltaik-Modulreihen, wobei über 71 % der Ergebnisse eine zufriedenstellende bis fehlerfreie Segmentierung aufweisen. Zweitens steht der resultierende Datensatz für weitere Analysen zur Verfügung und kann als Ausgangspunkt für die Entwicklung weiterer KI-Modelle zur Überwachung der Dynamik des Ausbaus von Freiflächen-Photovoltaikanlagen dienen. Diese Methodik unterstützt nicht nur die Bewertung der Einhaltung der Vorschriften, sondern verbessert auch die Entscheidungsprozesse an der Schnittstelle zwischen der Entwicklung erneuerbarer Energien und konkurrierenden Interessen, wie z. B. dem Naturschutz.

Neue Technologien zur Digitalisierung molekularbiologischer Methoden zur echtzeitnahen biologischen und ökotoxikologischen Überwachung von Bundeswasserstraßen

Veranlassung Bereits bestehende molekularbiologische Methoden kennzeichnet ein komplexer, potenziell fehleranfälliger und laborbasierter Arbeitsablauf. Dies erfordert personell eine gehobene technische und bioinformatische Expertise und ist wenig nutzerfreundlich und praxisfern. Zudem führt die zeitliche Entkopplung von Probenahme, Aufbereitung und Datenanalyse in der Regel zu einem Zeitversatz von mehreren Monaten bis zum Erhalt der benötigten Information. Das Zusammenspiel einer hier zu etablierenden portablen Methode zur On-site-Generierung von Sequenzierungsdaten, in Verbindung mit einer innovativen bioinformatischen Analyse-Pipeline, bietet im Vergleich zu den bisherigen Methoden Zeitersparnis, Mobilität, Nutzerfreundlichkeit und bessere Information. Ziele - Vereinfachung und Beschleunigung von molekularbiologischen Arbeitsabläufen durch Sequenzierungstechnologien der 3. Generation und durch Etablierung eines transportablen molekularbiologischen Labors - Aufbau einer bioinformatischen Pipeline zur automatisierten und standardisierten metagenomischen Datenanalyse - Verbesserung des NemaSpear-Index zur ökotoxikologischen Bewertung; schnelle und einfache Detektion von Neobiota in Ballastwasser; echtzeitnahe Artbestimmung von Pappel-Jungaufwuchs Molekularbiologische Methoden bieten eine immense Bandbreite an Anwendungsmöglichkeiten; in vielen Bereichen von Wissenschaft und Forschung sind sie bereits etabliert und von großer Bedeutung. Für die Anwendung zur Gewässerüberwachung in der behördlichen Praxis werden sie derzeit validiert und haben langfristig das Potenzial, bestehende morphotaxonomische Methoden zur Begutachtung und Bewertung zu ergänzen oder zu ersetzen. In diesem Projekt sollen die bereits bestehenden Methoden durch neue Technologien teilautomatisiert und zum mobilen Einsatz befähigt werden. Mit dem Projekt DigiTax macht die BfG einen weiteren Schritt in das biologische Gewässermonitoring der Zukunft, indem genetische Methoden in den Punkten Mobilität und Anwenderfreundlichkeit verbessert werden.

Entwicklung von energieeffizienten Koaleszenzfiltermedien für CO2-Einsparung bei der Verdichtung von Wasserstoff mittels eines neuartigen Herstellprozesses

Der zukünftig erhöhte Wasserstoffbedarf rückt den Transport über Pipelines in den Vordergrund. Durch lange Transportwege muss dieser regelmäßig auf seinen Ausgangsdruck verdichtet werden. Zur Komprimierung sind entsprechende Kompressoren notwendig, welche mit Koaleszenzfiltern ausgestattet werden müssen, um die Reinheit des Wasserstoffs beim Transport zu gewährleisten. Das Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung und Realisierung einer neuartigen Technologie zur Fertigung von Koaleszenzfiltermedien, welche mittels Schaumauftragsverfahren hergestellt werden. Ein gezieltes Design der Filtermedien ermöglicht eine Verringerung des Druckverlustes und somit ein enormes CO2-Einsparpotential. Um das CO2-Einsparpotential unter realen Bedingungen zu ermitteln, wird für Testzwecke ein Wasserstoffteststand aufgebaut. Parallel zu den Experimenten werden numerische Untersuchungen, die zu einem auf klassischen CFD-Verfahren basieren, als auch auf Machine-Learning basierten Ansätzen beruhen. Durch geeignete Co-Simulationen können Modelle für unterschiedliche Skalen berechnet werden. Die validierten Modelle werden für die Optimierung komplexer Filterstrukturen eingesetzt und erlauben eine Effizienz-Steigerung der Filtermedien.

Entwicklung von energieeffizienten Koaleszenzfiltermedien für CO2-Einsparung bei der Verdichtung von Wasserstoff mittels eines neuartigen Herstellprozesses, Teilvorhaben: Numerische Modellierung und Simulation von Filtersystemen basierend auf Machine Learning und CFD-Methoden

Der zukünftig erhöhte Wasserstoffbedarf rückt den Transport über Pipelines in den Vordergrund. Durch lange Transportwege muss dieser regelmäßig auf seinen Ausgangsdruck verdichtet werden. Zur Komprimierung sind entsprechende Kompressoren notwendig, welche mit Koaleszenzfiltern ausgestattet werden müssen, um die Reinheit des Wasserstoffs beim Transport zu gewährleisten. Das Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung und Realisierung einer neuartigen Technologie zur Fertigung von Koaleszenzfiltermedien, welche mittels Schaumauftragsverfahren hergestellt werden. Ein gezieltes Design der Filtermedien ermöglicht eine Verringerung des Druckverlustes und somit ein enormes CO2-Einsparpotential. Um das CO2-Einsparpotential unter realen Bedingungen zu ermitteln, wird für Testzwecke ein Wasserstoffteststand aufgebaut. Parallel zu den Experimenten werden numerische Untersuchungen, die zu einem auf klassischen CFD-Verfahren basieren, als auch auf Machine-Learning basierten Ansätzen beruhen. Durch geeignete Co-Simulationen können Modelle für unterschiedliche Skalen berechnet werden. Die validierten Modelle werden für die Optimierung komplexer Filterstrukturen eingesetzt und erlauben eine Effizienz-Steigerung der Filtermedien.

Gasleitungen (überregional) im Landkreis Osnabrück

Rohrfernleitungen werden für den Gastransport über weite Entfernungen eingesetzt, wo sie trotz hoher Baukosten ökonomischer als Tankwagen sind.

Sentinel für die automatisierte Detektion von Veränderungen zur realitätsnahen Fortführung des Geobasiszwillings von Hamburg

Erfassung der Biodiversität von Nachtfaltern (Lepidoptera) mit automatisierten Kamerafallen und künstlicher Intelligenz - LEPMON-2, Informationsverwaltung und Annotationstool

Datenbasiertes Routing von Trassen für unterirdische Energietransfer-Infrastrukturen, Vorhaben: Untergrundkartierung und Digitaler Zwilling

Materialdatenraum zur Steigerung von Effizienz und Nachhaltigkeit des Kupferlebenszyklus, Teilvorhaben: Knowledge Graph und Dashboard zur Datenveredelung und Ontologie-Management

Entwicklung von energieeffizienten Koaleszenzfiltermedien für CO2-Einsparung bei der Verdichtung von Wasserstoff mittels eines neuartigen Herstellprozesses, Entwicklung von energieeffizienten Koaleszenzfiltermedien für CO2-Einsparung bei der Verdichtung von Wasserstoff mittels eines neuartigen Herstellprozesses

Der zukünftig erhöhte Wasserstoffbedarf rückt den Transport über Pipelines in den Vordergrund. Durch lange Transportwege muss dieser regelmäßig auf seinen Ausgangsdruck verdichtet werden. Zur Komprimierung sind entsprechende Kompressoren notwendig, welche mit Koaleszenzfiltern ausgestattet werden müssen, um die Reinheit des Wasserstoffs beim Transport zu gewährleisten. Das Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung und Realisierung einer neuartigen Technologie zur Fertigung von Koaleszenzfiltermedien, welche mittels Schaumauftragsverfahren hergestellt werden. Ein gezieltes Design der Filtermedien ermöglicht eine Verringerung des Druckverlustes und somit ein enormes CO2-Einsparpotential. Um das CO2-Einsparpotential unter realen Bedingungen zu ermitteln, wird für Testzwecke ein Wasserstoffteststand aufgebaut. Parallel zu den Experimenten werden numerische Untersuchungen, die zu einem auf klassischen CFD-Verfahren basieren, als auch auf Machine-Learning basierten Ansätzen beruhen. Durch geeignete Co-Simulationen können Modelle für unterschiedliche Skalen berechnet werden. Die validierten Modelle werden für die Optimierung komplexer Filterstrukturen eingesetzt und erlauben eine Effizienz-Steigerung der Filtermedien.

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