Das Projekt "Digital GreenTech 2 - KIMBA: KI-basierte Prozesssteuerung und automatisiertes Qualitätsmanagement im Recycling von Bau- und Abbruchabfällen durch sensorbasiertes Inline-Monitoring von Korngrößenverteilungen, Teilprojekt 1" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: MAV Krefeld GmbH.
Das Projekt "Digital GreenTech 2 - KIMBA: KI-basierte Prozesssteuerung und automatisiertes Qualitätsmanagement im Recycling von Bau- und Abbruchabfällen durch sensorbasiertes Inline-Monitoring von Korngrößenverteilungen, Teilprojekt 4" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: RWTH Aachen University, Institut und Lehrstuhl für Anthropogene Stoffkreisläufe.
Das Projekt "Digital GreenTech 2 - KIMBA: KI-basierte Prozesssteuerung und automatisiertes Qualitätsmanagement im Recycling von Bau- und Abbruchabfällen durch sensorbasiertes Inline-Monitoring von Korngrößenverteilungen, Teilprojekt 3" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Point 8 GmbH.
Das Projekt "Digital GreenTech 2 - KIMBA: KI-basierte Prozesssteuerung und automatisiertes Qualitätsmanagement im Recycling von Bau- und Abbruchabfällen durch sensorbasiertes Inline-Monitoring von Korngrößenverteilungen, Teilprojekt 2" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Kleemann GmbH.
Das Projekt "Digital GreenTech 2 - KIMBA: KI-basierte Prozesssteuerung und automatisiertes Qualitätsmanagement im Recycling von Bau- und Abbruchabfällen durch sensorbasiertes Inline-Monitoring von Korngrößenverteilungen, Teilprojekt 5" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH.
Das Projekt "Digital GreenTech 2 - KIMBA: KI-basierte Prozesssteuerung und automatisiertes Qualitätsmanagement im Recycling von Bau- und Abbruchabfällen durch sensorbasiertes Inline-Monitoring von Korngrößenverteilungen" wird/wurde ausgeführt durch: MAV Krefeld GmbH.
Das Projekt "Digital GreenTech 2 - KIMBA: KI-basierte Prozesssteuerung und automatisiertes Qualitätsmanagement im Recycling von Bau- und Abbruchabfällen durch sensorbasiertes Inline-Monitoring von Korngrößenverteilungen, Teilprojekt 6" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Siegen, Department Maschinenbau, Institut für Produktionstechnik (PROTECH), Lehrstuhl für International Production Engineering and Management.
Im Rahmen des Projektes Zukunft Eider wurden im August 2021 circa 150 Sedimentproben in der Außen- und Tideeider genommen. Die Proben wurden mittels eines Van Veen Backengreifers als Oberflächenproben gewonnen. Vor Ort wurde eine Bodenansprache durchgeführt. Im Labor erfolgte eine Sieb- und Schlämmanalyse der Bodenproben. Des Weiteren wurde der Glühverlust bestimmt.
This study reflects typical consumer textile washing behaviour while taking into account existing standards in the household appliance and garment industries. Two garments were washed repeatedly with artificial dirt and detergent 30 times. The collected washing water was separated using fractional filtration. Textile physical tests were used to follow property changes of the garments, the microplastic release is determined using thermoextraction/desorbtionâ€Ìgas chromatography/mass spectrometry and the total organic carbon was measured as a sum parameter for the organic bonded carbon. This article shows the importance of a reality-based approach when investigating microplastics of textile origin in the laundry care process. Deposits of detergent and dirt on the textiles were detected. The total mass of sieve residues was much higher than the release of synthetic polymers. The cotton content of the garments causes a much higher fibre release than synthetic fibres. Both will lead to false results by purely gravimetric analysis because nonpolymer fibres will be included microplastic mass. The results cannot be generalised only by the main polymer type, knowledge of the textile construction must be included for final evaluation. © 2023 Wiley-VCH GmbH.
At 6 typical habitats of the SW Baltic Sea, macrozoobenthic samples were collected in January 2016 with Van Veen grab (sample area 0.1 m2, data is averaged per station based on 3 replicates at every station) and from short cores (sample area 0.00785 m2, data per core) after completing the pore-water analysis or incubation. Sediment was sieved using a 1.0 mm sieve mesh size and samples were preserved in 4% buffered formaldehyde–seawater solution. In the laboratory, the organisms were sorted, identified to species level, counted and weighted. The nomenclature was checked with World Register of Marine Species (WoRMS Editorial Board, 2018). Abundance and biomass data were standardized to an area of 1 m2. Ash-free dry weight (AFDW) biomass was estimated from the wet weight using species-specific conversion factors from the in-house list of the Leibniz Institute for Baltic Sea Research, Warnemünde. Environmental characteristics (including salinity, oxygen content, depth, sediment granulometry and organic content) were measured at each sampling event parallel to the collection of grab and cores samples. Data is explored in Gogina, M., Lipka, M., Woelfel, J., Liu, B., Morys, C., Böttcher, M.E., Zettler, M. L., 2018. In search of a field-based relationship between benthic macrofauna and biogeochemistry in a modern brackish coastal sea. Front. Mar. Sci. 5: 489, doi: 10.3389/fmars.2018.00489 Keywords: benthic macrofauna, ecosystem functioning, nutrient fluxes, sediment biogeochemistry, pore-water gradients, Baltic Sea.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 28 |
| Wissenschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 23 |
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| unbekannt | 4 |
| License | Count |
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| geschlossen | 4 |
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| Boden | 24 |
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