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Dekontamination mit ueberkritischem Wasser

Es wird die Extraktion mit gleichzeitiger Umwandlung organischer Verunreinigungen (Dieselkraftstoff, Schmieroel, polyzyklische aromatische Kohlenwasserstoffe u.a.) aus kontaminierten Bodenmaterialien mit ueberkritischem Wasser (Temperatur 374 Grad Celsius, Druck 221 bar) als Loesungsmittel und als Reaktand untersucht. Das Ziel ist dabei zum einen die weitestgehende Reinigung der Bodenmaterialien, zum anderen die Umwandlung problematischer Verunreinigungen in biologisch gut abbaubare Stoffe. Wasser weist unter diesen Bedingungen eine hohe Loesefaehigkeit und Reaktionsfaehigkeit gegenueber organischen Substanzen auf. Das fluide Gemisch aus ueberkritischem Wasser und geloesten organischen Substanzen laesst sich leicht von dem festen Bodenmaterial abtrennen; die erzeugten Abwaesser koennen anschliessend biologisch weiterbehandelt werden. Fuer die Untersuchungen steht eine Laboranlage mit 500 ml Feststoffvolumen sowie eine kontinuierlich betriebene Extraktionseinheit zur Verfuegung. Die Extraktion und die Reaktionen werden durch Probenahme und anschliessende chromatographische Analyse verfolgt.

Digitale Schlüsseltechnologien zur Bestimmung der Stoffdaten für effiziente Stofftrennung in der Chemischen Industrie, Teilvorhaben: Hybride und Confidentiality-preserving Modelle

Die Energiewende und der Einstieg in die Kreislaufwirtschaft stellen die chemische Industrie vor enorme Herausforderungen im Bereich der Prozessentwicklung; DiKey stellt zentrale digitale Technologien für deren Bewältigung bereit. Mittels Methoden des Maschinellen Lernen (ML) werden hochgenaue und breit anwendbare Stoffdatenmodelle entwickelt, wobei in einem Federated Learning Ansatz unter Nutzung neuer Verschlüsselungstechnologien erstmals auch die Stoffdaten verschiedener Unternehmen mit denen aus der Wissenschaft zusammengeführt und mit hoch leistungsfähigen neuen digitalen Methoden für die Prozessentwicklung anwendbar gemacht werden; hierbei ergeben sich auch ganz neue Geschäftsmodelle. In DiKey wird demonstriert, dass so die Entwicklung neuer Prozesse erheblich beschleunigt und die transparente Erfüllung von Nachhaltigkeitszielen bei gleichzeitiger Berücksichtigung wirtschaftlicher Kenngrößen überhaupt erst möglich wird.

Digitale Schlüsseltechnologien zur Bestimmung der Stoffdaten für effiziente Stofftrennung in der Chemischen Industrie, Teilvorhaben: Systematische Modellierung und Bewertung innovativer ökologischer Prozesse mittels hochgenauer Materialflusssimulation

Die Energiewende und der Einstieg in die Kreislaufwirtschaft stellen die chemische Industrie vor enorme Herausforderungen im Bereich der Prozessentwicklung; DiKey stellt zentrale digitale Technologien für deren Bewältigung bereit. Mittels Methoden des Maschinellen Lernen (ML) werden hochgenaue und breit anwendbare Stoffdatenmodelle entwickelt, wobei in einem Federated Learning Ansatz unter Nutzung neuer Verschlüsselungstechnologien erstmals auch die Stoffdaten verschiedener Unternehmen mit denen aus der Wissenschaft zusammengeführt und mit hoch leistungsfähigen neuen digitalen Methoden für die Prozessentwicklung anwendbar gemacht werden; hierbei ergeben sich auch ganz neue Geschäftsmodelle. In DiKey wird demonstriert, dass so die Entwicklung neuer Prozesse erheblich beschleunigt und die transparente Erfüllung von Nachhaltigkeitszielen bei gleichzeitiger Berücksichtigung wirtschaftlicher Kenngrößen überhaupt erst möglich wird.

Digitale Schlüsseltechnologien zur Bestimmung der Stoffdaten für effiziente Stofftrennung in der Chemischen Industrie

Forschergruppe (FOR) 1525: INUIT - Ice Nuclei research UnIT, In-situ Messungen von eiskeimbildenden Partikeln (INP) und quantitative Bestimmung von biologischen INP

Die Bildung der Eis Phase in der Troposphäre stellt einen wichtigen Fokus der aktuellen Atmosphärenforschung dar. Durch heterogene Nukleation entstehen bei Temperaturen oberhalb von -37°C primäre Eiskristalle an sogenannten eiskeimbildenden Partikeln (INP, engl, ice nucleating particles). Die räumliche Verteilung der INP und deren Quellen variieren stark. In der Atmosphäre finden sich INP nur in sehr geringer Anzahlkonzentration, oft weniger als ein Partikel pro Liter, und sie stellen nur eine kleine Untergruppe des gesamten atmosphärischen Aerosols dar. Ziel dieses Antrages ist es die Anzahlkonzentrationen von eiskeimbildenden Partikeln und deren Variabilität in der Atmosphäre zu messen. Außerdem sind Laborstudien geplant, in denen unser Verständnis über die chemischen und biologischen Eigenschaften der Partikel, die die Eisbildung initiieren, verbessert werden soll. Mit dem von unserer Arbeitsgruppe entwickelten Eiskeimzahler FINCH (Fast Ice Nucleaus CHamber) sollen die atmosphärischen Anzahlkonzentrationen von INP bei verschiedenen Gefriertemperaturen und Übersättigungen an mehreren Standorten gemessen werden. Die Kopplung von FINCH mit einem virtuellen Gegenstromimpaktor (CVI, engl, counter-flow virtual impactor, Kooperation mit RP2), die während lNUIT-1 entwickelt und getestet wurde, soll nun weiter charakterisiert und Messungen damit fortgesetzt werden. Bei dieser Methode werden die Eispartikel, die in FINCH gebildet werden, von den unterkühlten Tröpfchen und inaktivierten Partikeln separiert und mit weiteren Messmethoden untersucht. In Kooperation mit RP2 und RP8 planen wir hierbei die Charakterisierung der INP mittels Größen- und Aerosolmassenspektrometer sowie die Sammlung der INP auf Filtern oder Impaktorplatten zur anschließenden Analyse mit einem Elektronenmikroskop (ESEM, engl. DFG fomi 54.011 -04/14 page 3 of 6 Environmental Scanning Electron Microscopy). Die Feldmessdaten werden von umfangreichen Laborstudien an den Forschungseinrichtungen AIDA (RP6) und LACIS (RP7) ergänzt. Dort soll das Immersionsgefrieren von verschiedenen Testpartikeln aus biologischem Material (z.B. Zellulose), porösem Material (z.B. Zeolith) und Mineralstaub mit geringem organischem Anteil im Detail untersucht werden. Des Weiteren planen wir Labormessungen, bei denen eine verbesserte Charakterisierung der Messunsicherheiten von FINCH erarbeitet werden soll. Außerdem werden regelmäßige Tests und Kalibrierungen mit FINCH durchgeführt, für die Standardroutinen festgelegt werden sollen. Um die Rolle der INP bei der Wolken- und Niederschlagsbildung sowie bei den Wolkeneigenschaften abzuschätzen, werden die gewonnenen Messergebnisse am Ende als Eingabeparameter für erweiterte Wolkenmodelle (Kooperation mit WP-M) dienen.

Bewertung bestehender Wohngebaeude nach oekologischen Kriterien

In dem Forschungsvorhaben werden bestehende Gebaeude mit Hilfe einer zweistufigen Methodik oekologisch bewertet. Zuerst werden mit Hilfe einer Datenbank typische Wand-, Decken- und Dachkonstruktionen bezogen auf 1 m2 Konstruktionsflaeche quantitativ erfasst. Diese werden anschliessend mit den Gebaeudedaten der zu bewertenden Wohngebaeude verknuepft. In der zweiten Stufe wird eine Bewertungsmatrix fuer das Gebaeude erstellt, die Werte fuer eine oekologische Belastung in der Herstellungs- und Betriebsphase und qualitative Aussagen zu Trennbarkeit, Recyclingfaehigkeit etc. enthaelt.

Digitale Schlüsseltechnologien zur Bestimmung der Stoffdaten für effiziente Stofftrennung in der Chemischen Industrie, Teilvorhaben Weiterentwicklung bestehender Stoffdatenbanken und Modellierungslösungen

Die Energiewende und der Einstieg in die Kreislaufwirtschaft stellen die chemische Industrie vor enorme Herausforderungen im Bereich der Prozessentwicklung; DiKey stellt zentrale digitale Technologien für deren Bewältigung bereit. Mittels Methoden des Maschinellen Lernen (ML) werden hochgenaue und breit anwendbare Stoffdatenmodelle entwickelt, wobei in einem Federated Learning Ansatz unter Nutzung neuer Verschlüsselungstechnologien erstmals auch die Stoffdaten verschiedener Unternehmen mit denen aus der Wissenschaft zusammengeführt und mit hoch leistungsfähigen neuen digitalen Methoden für die Prozessentwicklung anwendbar gemacht werden; hierbei ergeben sich auch ganz neue Geschäftsmodelle. In DiKey wird demonstriert, dass so die Entwicklung neuer Prozesse erheblich beschleunigt und die transparente Erfüllung von Nachhaltigkeitszielen bei gleichzeitiger Berücksichtigung wirtschaftlicher Kenngrößen überhaupt erst möglich wird.

Digitale Schlüsseltechnologien zur Bestimmung der Stoffdaten für effiziente Stofftrennung in der Chemischen Industrie, Teilvorhaben 'Versuchsplanung und Anwendung auf das Prozessdesign'

Die Energiewende und der Einstieg in die Kreislaufwirtschaft stellen die chemische Industrie vor enorme Herausforderungen im Bereich der Prozessentwicklung; DiKey stellt zentrale digitale Technologien für deren Bewältigung bereit. Mittels Methoden des Maschinellen Lernen (ML) werden hochgenaue und breit anwendbare Stoffdatenmodelle entwickelt, wobei in einem Federated Learning Ansatz unter Nutzung neuer Verschlüsselungstechnologien erstmals auch die Stoffdaten verschiedener Unternehmen mit denen aus der Wissenschaft zusammengeführt und mit hoch leistungsfähigen neuen digitalen Methoden für die Prozessentwicklung anwendbar gemacht werden; hierbei ergeben sich auch ganz neue Geschäftsmodelle. In DiKey wird demonstriert, dass so die Entwicklung neuer Prozesse erheblich beschleunigt und die transparente Erfüllung von Nachhaltigkeitszielen bei gleichzeitiger Berücksichtigung wirtschaftlicher Kenngrößen überhaupt erst möglich wird.

Digitale Schlüsseltechnologien zur Bestimmung der Stoffdaten für effiziente Stofftrennung in der Chemischen Industrie, Teilvorhaben Prozessbewertung

Die Energiewende und der Einstieg in die Kreislaufwirtschaft stellen die chemische Industrie vor enorme Herausforderungen im Bereich der Prozessentwicklung; DiKey stellt zentrale digitale Technologien für deren Bewältigung bereit. Mittels Methoden des Maschinellen Lernen (ML) werden hochgenaue und breit anwendbare Stoffdatenmodelle entwickelt, wobei in einem Federated Learning Ansatz unter Nutzung neuer Verschlüsselungstechnologien erstmals auch die Stoffdaten verschiedener Unternehmen mit denen aus der Wissenschaft zusammengeführt und mit hoch leistungsfähigen neuen digitalen Methoden für die Prozessentwicklung anwendbar gemacht werden; hierbei ergeben sich auch ganz neue Geschäftsmodelle. In DiKey wird demonstriert, dass so die Entwicklung neuer Prozesse erheblich beschleunigt und die transparente Erfüllung von Nachhaltigkeitszielen bei gleichzeitiger Berücksichtigung wirtschaftlicher Kenngrößen überhaupt erst möglich wird.

Abgasreinigung in der elektrischen Entladung

In Elektrodenanordnungen mit zwischengeschaltetem Dielektrikum koennen bei Anlegen einer hinreichend hohen Wechselspannung Entladungsvorgaenge eingeleitet werden, die zur Zersetzung des Gases fuehren (auf diese Art und Weise ist beispielsweise auch Ozon fuer die Trink- und Abwasseraufbereitung erzeugbar). Es ist naheliegend zu untersuchen, ob bei einer solchen Art von 'Stiller Elektrischer Entladung' auch Schadgase zersetzt werden koennen. Die Untersuchungen wurden mit NOx und SO2 durchgefuehrt.

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