Der Coveragedienst EasyGSH-DB: Sediment (WCS), beinhaltet den Median-Korndurchmesser d50, die Schiefe, die Sortierung und die Porosität für die Jahre 1996 (DB/AWZ), 2006 und 2016. Datenerzeugung: Die Basis für sedimentologische Auswertungen bilden Oberflächensedimentproben, die im Rahmen des Projektes EasyGSH mittels anisotroper Interpolationsverfahren und unter Berücksichtigung hydrodynamischer Faktoren und Erosions- und Sedimentationsprozesse von Einzelproben verschiedener Jahre auf ein für ein Jahr gültiges Raster interpoliert wurden. An jedem dieser Rasterknoten liegt die Sedimentverteilung daher als Summenkurve vor. Für die Deutsche Bucht liegt dieses Basisprodukt für die Jahre 1996, 2006 und 2016 im 100 m Raster, für die Ausschließliche Wirtschaftszone Deutschlands für das Jahr 1996 im 250 m Raster vor.
Literatur:
Sievers, J., Milbradt, P., Ihde, R., Valerius, J., Hagen, R., Plüß, A. (2021): An integrated marine data collection for the German Bight – Part 1: Subaqueous geomorphology and surface sedimentology (1996–2016). Earth System Science Data. https://doi.org/10.5194/essd-13-4053-2021
Zitat für diesen Datensatz (Daten DOI):
Sievers, J., Rubel, M., Milbradt, P. (2020): EasyGSH-DB: Themengebiet - Bathymetrie. Bundesanstalt für Wasserbau. https://doi.org/10.48437/02.2020.K2.7000.0002
Der Kartendienst EasyGSH-DB: Sediment (WMS), beinhaltet die Petrographischen Karten der Haupt- und Nebenkomponenten, den Median-Korndurchmesser d50, die Schiefe, die Sortierung und die Porosität für die Jahre 1996 (DB/AWZ), 2006 und 2016.
Datenerzeugung:
Die Basis für sedimentologische Auswertungen bilden Oberflächensedimentproben, die im Rahmen des Projektes EasyGSH mittels anisotroper Interpolationsverfahren und unter Berücksichtigung hydrodynamischer Faktoren und Erosions- und Sedimentationsprozesse von Einzelproben verschiedener Jahre auf ein für ein Jahr gültiges Raster interpoliert wurden. An jedem dieser Rasterknoten liegt die Sedimentverteilung daher als Summenkurve vor. Für die Deutsche Bucht liegt dieses Basisprodukt für die Jahre 1996, 2006 und 2016 im 100 m Raster, für die Ausschließliche Wirtschaftszone Deutschlands für das Jahr 1996 im 250 m Raster vor.
Literatur:
Sievers, J., Milbradt, P., Ihde, R., Valerius, J., Hagen, R., Plüß, A. (2021): An integrated marine data collection for the German Bight – Part 1: Subaqueous geomorphology and surface sedimentology (1996–2016). Earth System Science Data. https://doi.org/10.5194/essd-13-4053-2021
Zitat für diesen Datensatz (Daten DOI):
Sievers, J., Rubel, M., Milbradt, P. (2020): EasyGSH-DB: Themengebiet - Bathymetrie. Bundesanstalt für Wasserbau. https://doi.org/10.48437/02.2020.K2.7000.0002
Definition:
Die Sortierung „σ1“ ist ein Maß, mit dem die Breite des in der Summenkurve dargestellten Kornspektrums dargestellt wird, und bestimmt das mechanische und hydraulische Verhalten des Sediments. Aus der Sortierung können Rückschlüsse über das Ablagerungsmilieu gezogen werden. Ein breites Spektrum zeigt eine hohe Variabilität innerhalb der Sedimentprobe an, das heißt, es sind Anteile von verschiedenen, weit auseinanderliegenden Kornfraktionen vorhanden. Dies wird als schlechte Sortierung bezeichnet und ergibt einen hohen Wert. Ein enges Spektrum zeigt eine geringe Variabilität an, das heißt es sind nur wenige Anteile von nur eng beieinanderliegende Kornfraktionen vorhanden. Dies wird als gute Sortierung bezeichnet und ergibt einen geringen Wert. Das Spektrum der Sortierungen beginnt bei σ1 = 0 (Einkornmaterial) und steigt mit zunehmender Anzahl der Fraktionen. Nach Folk & Ward (1957) sind Sedimentverteilungen mit σ1 < 0.5 als gut sortiert und mit σ1 > 1 als schlecht sortiert zu bezeichnen. In der Summenkurve selbst ist die Sortierung als Steilheit ersichtlich, je schlechter die Sortierung, desto flacher die Summenkurve.
Datenerzeugung:
Die Basis für sedimentologische Auswertungen bilden Oberflächensedimentproben, die im Rahmen des Projektes EasyGSH mittels anisotroper Interpolationsverfahren und unter Berücksichtigung hydrodynamischer Faktoren und Erosions- und Sedimentationsprozesse von Einzelproben verschiedener Jahre auf ein für ein Jahr gültiges Raster interpoliert wurden. An jedem dieser Rasterknoten liegt die Sedimentverteilung daher als Summenkurve vor. Für die Deutsche Bucht liegt dieses Basisprodukt für die Jahre 1996, 2006 und 2016 im 100 m Raster, für die Ausschließliche Wirtschaftszone Deutschlands für das Jahr 1996 im 250 m Raster vor. Direkt aus diesen Summenkurven können die für die Berechnungsvorschrift für die Sortierung nach Folk & Ward (1957) benötigten Anteile für ϕ5, ϕ16, ϕ84 und ϕ95, ermittelt werden und der Sortierungsparameter σ1 errechnet werden. Produkt: 100 m Raster der Deutschen Bucht (1996, 2006, 2016) beziehungsweise 250 m Raster der Ausschließlichen Wirtschaftszone (1996), an denen an jedem Rasterknoten die Sortierung σ1 nach Folk & Ward (1957) hinterlegt ist. Das Produkt wird im GeoTiff-Format bereitgestellt.
Literatur:
Folk, R. L., & Ward, W. C. (1957). A study in the significance of grain size parameter. Journal of Petrology, 37, 327-354.
Zitat für diesen Datensatz (Daten DOI):
Sievers, J., Rubel, M., Milbradt, P. (2020): EasyGSH-DB: Themengebiet - Sedimentologie. Bundesanstalt für Wasserbau. https://doi.org/10.48437/02.2020.K2.7000.0005
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Die LEIPA Georg Leinfelder GmbH ist ein führender Papierhersteller im Europäischen Markt. Am Standort in Schwedt werden jährlich ca. 1,195 Millionen Tonnen Papier und Verpackungen aus 100 Prozent Altpapier produziert. Am Standort wird bisher eine konventionelle lineare Altpapiersortierung bestehend aus den Stufen Aufgabebunker, Grobsieb, Feinsieb, PaperSpike/NIR-Spektroskopie und Sortierkabine betrieben. Durch die Sortierung erhält man drei wesentliche Altpapierströme. Darunter die Deinkingware, welche für die Herstellung von hochwertigen weißen Papieren eingesetzt wird, die OCC-Ware (old corrugated containerboard), welche als braune Fasern für Kartonagen und Pappe verwendet wird und die Mischware, welche ebenfalls in die Herstellung von Kartonagen und Pappe fließt. Das übergeordnete Ziel der Sortierung ist es, möglichst hochwertige Deinkingware sowie OCC-Ware in einer hohen Sortenreinheit zu sortieren. Bisher landen jedoch große Mengen hochwertigerer Deinkingware im Mischpapier und in den Sortierresten und gehen damit für eine höherwertige Verwertung verloren. Vorversuche des Unternehmens haben erhebliche Potentiale von hochwertigen weißen Altpapieren im Mischpapier und auch in anderen bisher unwirtschaftlichen Altpapierströmen wie Papier, Karton und Pappe (PPK) aus der Erfassung von Leichtverpackungen, Altpapier aus dem Restabfall und Gewerbeabfall aufgezeigt, die mit den konventionellen Systemen noch nicht stofflich verwertet werden können. Im Rahmen dieses Vorhabens möchte die LEIPA Georg Leinfelder GmbH in eine innovative Anlage zur hocheffizienten und sortenreinen Sortierung von Altpapier investieren. Die neue Anlage mit einer jährlichen Kapazität von 120.000 Tonnen soll einerseits die Sortierausbeute, insbesondere der hochwertigen Deinkingware für grafische Papiere, deutlich steigern und andererseits auch alternative Altpapierquellen erschließen. Als Herz der Sortieranlage ermöglicht die NIR-Sortierung mit GAIN-Technologie zusätzlich zur Nahinfrarotspektroskopie eine Bilderkennung mit deep-learning-Funktion. Diese Bilderkennung stellt eine absolute Neuheit im Bereich der Papiersortierung dar. Sie ist in der Lage, durch eine moderne Sensorik Bilddaten (Form/Textur) zu sammeln und diese zu klassifizieren. So können beispielsweise komplexe Verpackungsreste wie Kartonagen mit weißer Außenschicht und grauen oder braunen Fasern im Inneren erkannt werden. In der Folge entstehen im Sortierprozess ein weitaus reineres Deinkinggut und zugleich eine höhere Ausbeute. Eine Innovation liegt auch in der geplanten Vernetzung der Anlage bzw. der Anlagenkomponenten untereinander. Mit der Software Insight von TOMRA werden sämtliche NIR/GAIN-Systeme untereinander vernetzt, die Software stellt eine leistungsfähige Industrie 4.0-Datenplattform zur Verbesserung der Sortier- und Klassifizierungseffizienz dar. Durch die innovative Sortiertechnik soll die Sortierquote für weiße Altpapiere (Deinkingware) aus Haushaltssammelware um ca. 10 Prozent gesteigert werden. Jährlich können mit der neuen Anlagen 8.640 Tonnen Deinkingware aus Haushaltssammelware und 6.435 Tonnen Deinkingware aus Leichtverpackungen für das stofflich hochwertige Recycling zurückgewonnen werden. Insgesamt können jährlich 15.075 Tonnen Deinkingware zurückgewonnen werden, die Frischfaser substituieren können. Durch die Digitalisierung und automatische Steuerung der Prozesse in der Altpapieraufbereitung und der Papierproduktion können im weiteren Verlauf weitere Energie und Chemikalieneinsparungen erreicht werden. Vor dem Hintergrund, dass die Menge an weißen Papierfasern im Altpapier stetig abnimmt und daher in der Zukunft Beschaffungsprobleme entstehen können, ist die Steigerung der Sortierquote für deinkbare Fasern von zentraler Bedeutung, um auch in Zukunft auf den Einsatz von Frischfasern verzichten zu können und die 100prozentige Altpapierquote in LEIPAs Papierproduktion zu erhalten. So gelingt langfristig auch die Vermeidung eines höheren Energie- und Ressourceneinsatzes in der Erzeugung von Frischfasern.
Branche: Papier und Pappe
Umweltbereich: Ressourcen
Fördernehmer: LEIPA Georg Leinfelder GmbH
Bundesland: Brandenburg
Laufzeit: seit 2023
Status: Laufend
Im April 2012 führte PUMA das Rücknahmesystem Bring Me Back ein. Seither können Kunden in PUMA Stores weltweit gebrauchte Produkte zurückgeben, die dann durch die Firma I:CO der Weiterverwendung und Verwertung zugeführt werden. Auch die Produkte der neuen recyclefähigen und biologisch abbaubaren PUMA-InCycle-Kollektion, die seit März 2013 auf dem Markt sind, werden so erfasst. Hierzu gehört etwa das recycelbare PUMA Track Jacket, das zu 98 Prozent aus Polyester aus gebrauchten PET-Flaschen besteht. Der PUMA-Rucksack aus Polypropylen wird nach Gebrauch an den ursprünglichen Hersteller zurückgegeben, der das Material wieder zu neuen Rucksäcken verarbeitet. Durch solche Neuentwicklungen will PUMA seine Planungs- und Entscheidungsbasis verbessern. Deshalb hat sie bifa mit der Analyse abfallwirtschaftlicher Optionen für gebrauchte PUMA Produkte beauftragt. bifa untersuchte hierzu Referenzprodukte und Optionen für die Erfassung und Sortierung von Produkten und Materialien. 35 Pfade mit unterschiedlichen Verwertungs- und Beseitigungsansätzen wurden entwickelt und bewertet. Die Realisierungschancen der Pfade wurden dann dem zu erwartenden Nutzen insbes. für die Umwelt gegenübergestellt. Dabei wurde zwischen gut entwickelten und wenig entwickelten Abfallwirtschaften (Waste-Picking-Szenario W-P-Szenario) unterschieden. Es zeigte sich, dass Pfade, die im Szenario Abfallwirtschaft ökologisch nachteilig sind, im W-P-Szenario durchaus vorteilhaft sein können. Im W-P-Szenario sind zudem Pfade realisierbar, die in entwickelten Abfallwirtschaften keine Chance hätten. Die moderne Abfallverbrennung ist für W-P-Szenarien ökologisch vorteilhaft, aber dennoch eine schwierige Option. In entwickelten Abfallwirtschaften sollten Sammlung und Wiedereinsatz gebrauchter Schuhe und Textilien weiterentwickelt werden. Die folgenden generellen Empfehlungen wurden gegeben: - Der Einsatz von Recyclingmaterialien in PUMA-Produkten ist aus ökologischer Sicht zu empfehlen. Diese Erkenntnis wird auch durch die Ergebnisse der ersten ökologischen Gewinn-und-Verlust-Rechnung von PUMA belegt. Über die Hälfte aller Umweltauswirkungen entlang der gesamten Produktions- und Lieferkette des Unternehmens werden bei der Herstellung von Rohmaterialien verursacht - Das Produktdesign sollte auch für bestehende Verwertungspfade optimiert werden, da realistischerweise nur ein Teil der Produkte über das Sammelsystem erfasst werden kann - Die ökologischen Vorteile von Produkten, die aus nur einem Material bestehen, kommen nur dann zum Tragen, wenn das Produkt nach Gebrauch aussortiert und das Material tatsächlich recycelt wird - Biol. abbaubare Produkte können auch Nachteile haben, zum Beispiel die schnellere Entwicklung von klimaschädlichem Methan bei ungeordneter Deponierung - Eine Verlängerung der Produktlebensdauer über den gesamten Lebenszyklus einschl. der Verwendung als Gebrauchtprodukt ist der effektivste Weg, Umweltlasten zu reduzieren. Meth. Ökobilanzierung und Systemanalyse (Text gekürzt)
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