Abweichend von konventionellen Standardverfahren zur Regelung von Wärmeerzeuger sollen in dem Projekt eine Vielzahl von internen und externen Eingangsgrößen zur Regelung verwendet werden. Hierbei handelt es sich unter anderem um Wetterdaten, Strompreise, Stromerzeugung und Korrelationsgrößen für die Belegung. In die Entscheidungsfindung zur Regelung fließen nicht nur aktuelle Zustandsgrößen ein, sondern auch zukünftige Werte. Es erfolgt somit eine prädiktive und vorausschauende Regelung anstelle einer reaktiven Standardregelung. Für solch eine Optimierungsaufgabe mit einer Vielzahl an Eingangsgrößen und einem längeren Betrachtungshorizont eigenen sich Methoden des maschinellen Lernens wie z.B. dem Reinforcement Learning. Der Vorteil dieser Methode ist eine bedarfsgenaue und wirtschaftliche Wärmebereitstellung. Mit Hilfe von Simulationsmodellen kann eine Vielzahl von Szenarien nachgebildet und als Trainingsdaten verwendet werden. Ziel des Forschungsprojektes ist es, die Optimierung von sektorübergreifenden Energiesystemen zu automatisieren und mit Hilfe von maschinellem Lernen und Metadaten die Anlagenparameter kontinuierlich anzupassen. Durch Transfer Learning können Messdaten anderer Gebäude als Trainingsdaten verwendet werden. Der Heizenergiebedarf wird mit Hilfe von neuronalen Netzen prognostiziert. Die entwickelten Prognose- und Regelungsmodelle werden in Kombination mit der Kommunikationsschnittstelle bei mehreren Gebäuden angewendet. Hierdurch sollen Generalisierungsmöglichkeiten gefunden werden, durch die das Trainieren bei neuen Gebäuden schneller erfolgen kann. Das Alleinstellungsmerkmal der Projektidee ist die Symbiose der Algorithmenentwicklung und ihre unmittelbare Validierung im Praxiskontext. Das Hermann-Rietschel-Institut hat als Arbeitsschwerpunkt die Entwicklung des Heizlastprognosemodells und dem Regelungsalgorithmus für die Wärmeerzeuger.
Die Ausdehnung des antarktischen Meereises nahm im Laufe der letzten Jahre zu und steht damit im Gegensatz zur Abnahme in der Arktis. Die Gründe hierfür sind Gegenstand aktueller Forschungsprojekte. Wechselwirkungen mit der Atmosphäre und dem Ozean spielen sicherlich eine wesentliche Rolle, aber auch die dicke und heterogene Schneeauflage des Meereises hat einen große Einfluss auf das Meereis und seine Rolle im globalen Klima und Wettergeschehen. Zugleich erschwert die Schneeauflage flugzeug- und satellitenbasierte Messungen über Meereis, da sie die Oberflächeneigenschaften bestimmt und zu großen Unsicherheiten beiträgt. Entsprechend ist eine bessere Kenntnis der Schneeverteilung auf Meereis dringend erforderlich, um Veränderungen besser verstehen und simulieren zu können. Ziel des Projektes ist es die Menge und Verteilung von Schnee auf antarktischem Meereis sowie dessen physikalische Eigenschaften und deren zeitliche Variabilität zu quantifizieren. Die Entwicklung eines neuen und konsistenten Datenprodukts für Schnee auf antarktischem Meereis steht im Vordergrund des Projektes. Dieses soll die hohe Variabilität über unterschiedliche Größenskalen und Jahreszeiten abbilden. Mithilfe dieses Produktes sind wir dann in der Lage Fernerkundungsalgorithmen und Modellsimulationen zu verbessern und zu validieren. Schließlich wird unser Projekt das Gesamtverständnis der Massenbilanz und Dynamik antarktischen Meereises verbessern, und leistet so einen wichtigen Beitrag für die biologische und geochemische Erforschung des eisbedeckten Südozeans. Um diese Ziele zu erreichen, werden hochaufgelöste Modelle betrieben, die durch Feld- und Fernerkundungsdaten von antarktischem Schnee auf Meereis gestützt und geleitet werden. Im Rahmen einer neuen deutsch-schweizer Zusammenarbeit (D-A-CH Programm) werden die Meereisexpertisen aus Feldmessungen und Fernerkundung der deutschen Partner mit der Schneeexpertise aus Feldmessungen und Modellierung der Schweizer Partner kombiniert. Die Projektpartner verfügen über detaillierte Schneemessungen mehrerer erfolgreicher Feldkampagnen auf antarktischem Meereis, die durch autonome Messungen ergänzt werden. Daten der Satelliten AMSR-2, SMOS und CryoSat-2 sind verfügbar und werden genutzt, um neue Algorithmen für die Bestimmung von Schneeeigenschaften auf Meereis zu entwickeln. Diese Algorithmen und daraus resultierende Datensätze werden durch Beobachtungen validiert und verbessert. Durch die Kopplung der numerischen Schneemodelle SNOWPACK und MEMLS werden Schneedicke, -temperatur, -dichte und Mikrowellenemissivität simuliert. Das Projekt ist darauf ausgelegt drei junge Wissenschaftler für Ihre Arbeit in der Meereisforschung zu finanzieren. Zwei erfahrene Post-Doktoranden sind vorgesehen. Beide haben bereits ähnliche Methoden und Datensätze im Rahmen ihren Doktorarbeiten bearbeitet. Ein Doktorand wird dieses Projekt zur Promotion nutzen.
In einem ersten Schritt wenden wir die Holt und Laury Lotterie an, um die Risikoeinstellung Indonesi-scher Landwirte zu quantifizieren. In einem zweiten Schritt entwickeln wir ein numerisches Modell zur Bewertung der Realoptionen, die mit dem Wechsel zwischen verschiedenen Landnutzungssystemen verbunden sind. In einem dritten Schritt entwickeln wir ein einperiodisches gesamtbetriebliches Opti-mierungsmodell, um das Produktionsprogramm Indonesischer Landwirte zu optimieren. Die Risikoein-stellung Indonesischer Landwirte, die im Rahmen der Holt und Laury Lotterie bestimmt wurde, wird sowohl bei der Bewertung der Realoptionen als auch bei der Optimierung der Betriebsorganisationen berücksichtigt.
Das Ziel des Antrags ist ein Modell der tiefen Fluidbewegung und ihrer Wegsamkeiten in dem Eger Rift zu entwickeln. Wir planen zum ersten Mal mechanische Modellierung (numerische Simulationen und unterstützende analoge Laborexperimente) mit sogenannten constrained Magnetotellurischen Inversionen und mit geochemischen Modellen zu verbinden. Dieser Prozess soll interaktiv geschehen, so dass das Resultat der einen Methode als Rahmenbedingung der anderen verwendet werden kann.Die Schwarmbeben im Vogtland/Westböhmen sind ein Beispiel für krustale Seismizität, bei der Fluide eine bedeutende Rolle spielen. Bezüglich der Schwarmbeben und ihrer Prozesse gibt es kontroverse Ansichten und unbeantwortete Fragen: F1) Welche Rolle spielt die regionale intrakontinentale Tektonik? Die Umgebung stellt eine Paleozoische Suturzone da, die in der Erdneuzeit durch post-orogene Extension reaktiviert wurde und dabei die Eger und Cheb-Domazlice Graben gebildet hat. Starke und räumlich verbreiteter alkalischer Vulkanismus ist ebenso mit dieser Region assoziiert. Durch was wurden die räumliche Ausbreitung und die geochemische Zusammensetzung des Vulkanismus kontrolliert? Welche Verbindung gibt es zwischen der Seismizität und dem Vulkanismus?F2) Welche Rolle spielen tiefe Fluidwegsamkeiten? Isotopenverhältnisse zeigen einen hohen aus dem oberen Erdmantel stammenden CO2 Fluss, der die Erdoberfläche in Form von CO2 angereicherten Mofetten und hydrothermaler Aktivität erreicht. Welche Wegsamkeiten existieren, entlang derer Magma und andere Fluide aufsteigen können; durch welche Faktoren werden sie kontrolliert? Welche Zusammensetzung und physikalisch- chemische Eigenschaften haben diese Fluide insbesondere auch während des Aufstiegs?F3) Welche Rolle spielen existierende Störungszonen, um Fluide zu kanalisieren und Seismizität zu triggern? Wie lassen sich die mechanischen Eigenschaften dieser Hochdruckfluide beschreiben, die in diese Störungszonen eindringen? Welche Prozesse und welche Mechanismen unterstützen diese Fluidbewegung? Wie ist die Zusammensetzung dieser krustalen Fluide, die in die seismisch aktiven Regionen vordringen? Was sind ihre physikalischen Eigenschaften und wie ist ihre zeitliche Entwicklung?Diese miteinander verbundenen Fragen stehen im Zentrum des ICDP Eger Rift Projekts. Wir werden numerische und analoge mechanische und geochemische Simulationen entwickeln. Dazu soll der Modellraum von 2D/3D MT Inversionsmodelle über das Gebiet der Schwarmbeben und Mofetten durch constrained Inversionen durch mechanische Simulationsergebnisse eingeschränkt werden. Vorhandene tiefe krustale Seismikdaten sowie MT Daten, die entlang von 2 senkrecht zueinander stehenden Profilen (Herbst 2015) und auf einem dichten Gitter (Frühjahr 2016) gemessen wurden, bilden hierbei die Datenbasis. Ein solcher Ansatz ist neu und zukunftsweisend für eine bessere Integration der Ergebnisse.
The research interests of our group are in two areas of Spatial Information Science: 1) spatial decision support techniques and 2) human-computer interaction in collaborative spatial decision making and problem solving. In the area of spatial decision support techniques we aim at supporting people (individuals, groups and organizations) in solving spatial decision problems by addressing three fundamental steps of decision process: intelligence, design, and choice. The focal research problems here are: - Idea generation tools including structured diagramming and cartographic visualization (2D, 3D) supporting 'spatial thinking' and the identification of value-objective-attribute hierarchies; - GeoSimulation models to generate decision options and compute their consequences; - Multi-criteria analysis techniques to evaluate decision options using spatial data about option impacts and user preferences; - Participatory techniques and collaborative approaches to group decision making. Subsequent research questions we are interested include: - Which software architectures are useful for developing robust spatial decision support systems? - Can a generic toolkit for spatial decision support be created? - What decision support services can be offered on-line in wide area networks (Internet) using open spatial data standards? In the area of human-computer interaction research our rational is that methods and techniques for spatial decision support must be subjected to empirical studies so that substantive knowledge about the intended effects of applying geospatial information technologies can be developed. We plan to study information processing, and problem-solving in interactive, collaborative spatial decision environments built by others and ourselves. In building prototype software environments we use off-the-shelf GIS software such as ArcGIS, Idrisi, Grass, use the existing GIS toolkits such as ArcObjects, apply various geosimulation tools, and use higher level programming languages such as Java and VB. Substantive domains for application development and testing of collaborative decision support environments include: - Urban development and transportation planning; - Community planning; - Water resource management; - Land use change. Our group welcomes interested students and other potential participants who would like to work with us in the broadly-defined research area of SDSS. We are very much open to new ideas, which may expand the above listed research interests.
Das Messnetz "Bodenwasserhaushalt" dient der kontinuierlichen Erfassung der Interaktion zwischen Witterung, Bewuchs und Bodenwasserhaushalt. Es umfasst 21 wägbare Lysimeter mit natürlichen Ackerböden, 5 wägbare Lysimeter mit Böden von der Kippe der ehemaligen Tagebaue Espenhain und Witznitz sowie 2 nichtwägbare Lysimeter im Forst Naunhof. Desweiteren werden am Standort Brandis unterschiedliche Niederschlagsmesser, eine Klimastation und Bulksammler (zur Messung der Gesamtdeposition) betrieben. Die Datenerfassung sowie -auswertung erfolgt derzeit ausschließlich in der UBG (GB3). Arbeitsschwerpunkte der Auswertung sind: - Transport- und Umsatzprozesse in der ungesättigten Zone - Auswirkung von landwirtschaftlichen Bewirtschaftungsstrategien auf die GW-Beschaffenheit - Klimawandel und Bodenwasserhaushalt - Bereitstellung der Daten für Simulationsmodelle WH-Verfahren.
Das Projekt zielt darauf ab, KI-Modelle für die Strukturmechanik von Gasturbinen zu entwickeln, um Entwicklungsprozesse und die Lebensdauerabschätzung von Bauteilen zu optimieren. Der Fokus liegt auf der Beschleunigung von Designzyklen durch die damit ermöglichten schnellen und präzisen Vorhersagen für strukturmechanische Kenngrößen wie Spannung, Dehnung und Verformung. Ferner ist das Ziel, neue Designs für Turbinenbauteile effizient zu generieren und damit die Innovationszyklen im Bereich industrieller Konstruktions- und Fertigungsprozesse zu verkürzen. Ein besonderer Schwerpunkt des Projekts liegt auf der Modellierung des thermomechanischen und hochzyklischen Ermüdungsverhaltens von Turbinenschaufeln, einschließlich der Auswirkungen von Kriech- und Ermüdungseffekten. Traditionelle Methoden wie FEM sind zwar präzise, jedoch rechenintensiv und zeitaufwändig. Das geplante KI-Modell soll diese Berechnungen erheblich beschleunigen. Die Modelle, die in diesem Forschungsvorhaben angestrebt sind, lassen sich als Foundation-Modelle im Bereich der Strukturmechanik für Gasturbinen auffassen. Sie basieren auf umfangreichen Datensätzen und kombinieren Expertenwissen mit physikalischen Modellen. Solche Modelle können auf verschiedene Aufgaben angewendet werden, was sie im Vergleich zu bisherigen, spezialisierten Ansätzen flexibler, effizienter und robuster macht. Neben präzisen Vorhersagen ermöglichen sie auch den Transfer von gelerntem Wissen von einer Aufgabe auf eine andere. Dieser Prozess soll als Blaupause dienen, inwiefern man in spezifischen Bereichen der physikalischen Simulation von Bauteilen, datengetriebene, generative Modelle entwickeln kann, die anschließend dauerhaft im Designprozess eingesetzt werden.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 4490 |
| Europa | 109 |
| Kommune | 42 |
| Land | 258 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Weitere | 11 |
| Wirtschaft | 49 |
| Wissenschaft | 2248 |
| Zivilgesellschaft | 68 |
| Type | Count |
|---|---|
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 4426 |
| Text | 76 |
| unbekannt | 64 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 72 |
| Offen | 4482 |
| Unbekannt | 13 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 4406 |
| Englisch | 633 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 8 |
| Bild | 7 |
| Datei | 1 |
| Dokument | 50 |
| Keine | 2619 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 12 |
| Webseite | 1914 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 2809 |
| Lebewesen und Lebensräume | 3202 |
| Luft | 2594 |
| Mensch und Umwelt | 4567 |
| Wasser | 2382 |
| Weitere | 4476 |