<p>Alle Wirtschaftsbereiche zusammen verbrauchen fast drei Viertel der in Deutschland benötigten Primärenergie. Der Anteil des verarbeitenden Gewerbes am Primärenergieverbrauch aller Produktionsbereiche lag 2022 bei rund 46 Prozent. Der Energiebedarf dieses Gewerbes blieb im Zeitraum 2010 bis 2022 etwa konstant, der spezifische Energieverbrauch pro Tonne Stahl, Glas oder Chemikalien ging aber zurück.</p><p>Der Energiebedarf Deutschlands</p><p>Der gesamte Primärenergiebedarf Deutschlands betrug im Jahr 2022 nach dem Inländerkonzept rund 11.854 Petajoule (PJ). Dabei wird der Verbrauch inländischer Wirtschaftseinheiten in der übrigen Welt in die Berechnung des Gesamtverbrauchs einbezogen, während der Verbrauch gebietsfremder Einheiten im Inland unberücksichtigt bleibt. Die privaten Haushalte in Deutschland verbrauchten rund 30 % der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergie#alphabar">Primärenergie</a>. Die Wirtschaft mit ihren vielen Produktionsbereichen benötigte die übrigen 70 %. Zu diesen Bereichen zählen das Herstellen von Waren, das Versorgen mit Energie und der Warentransport. All diese Produktionsbereiche verbrauchten im Jahr 2022 zusammen mehr als 8.170 PJ Primärenergie (siehe Abb. „Primärenergieverbrauch 2022 (Inländerkonzept)“).</p><p>Zur Begriffsklärung: Mit der Präposition „primär“ betonen Fachleute, dass der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/energie/primaerenergiegewinnung-importe">“Primär“-Energiebedarf</a> sowohl den realen Energiebedarf bei Energieverbrauchern erfasst als auch die Energieverluste, die bei der Bereitstellung und beim Transport von Energie entstehen. Und diese Verluste sind hoch: Mehr als ein Drittel aller Primärenergie geht bei der Bereitstellung und beim Transport von Energie verloren <a href="https://www.destatis.de/GPStatistik/receive/DEMonografie_monografie_00003790">(Statistisches Bundesamt 2006)</a>.</p><p>Der Energiebedarf des verarbeitenden Gewerbes</p><p>Die Firmen, die Waren herstellen, werden als „verarbeitendes Gewerbe“ bezeichnet. Sie hatten von allen Produktionsbereichen im Jahr 2022 mit circa 3.768 PJ den größten Primärenergiebedarf. Das ist ein Anteil von rund 46 % am Energieverbrauch aller Produktionsbereiche. Der nächstgrößte Energieverbraucher war die Energieversorgung mit 1.594 PJ (oder 19,5 % Anteil am <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergieverbrauch#alphabar">Primärenergieverbrauch</a>), gefolgt vom Verkehr mit 1.121 PJ (oder 13,7 % Anteil am Primärenergieverbrauch) (siehe Abb. „Anteil wirtschaftlicher Aktivitäten am Primärenergieverbrauch aller Produktionsbereiche 2022“).</p><p>Primärenergienutzung des verarbeitenden Gewerbes</p><p>Die Primärenergienutzung innerhalb des verarbeitenden Gewerbes verteilt sich auf verschiedene Produktionssektoren (siehe Abb. „Anteile der Sektoren am <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergieverbrauch#alphabar">Primärenergieverbrauch</a> des verarbeitenden Gewerbes 2022“). Ein wichtiger Sektor ist dabei die Chemieindustrie. Sie benötigte im Jahr 2022 mit rund 1.592 PJ von allen Sektoren am meisten <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergie#alphabar">Primärenergie</a> zur Herstellung ihrer Erzeugnisse. Das ist ein Anteil von 42,3 % am Energieverbrauch im <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/v?tag=verarbeitenden_Gewerbe#alphabar">verarbeitenden Gewerbe</a>. Weitere wichtige Energienutzer sind die Metallindustrie mit einem Anteil von 14,7 % sowie die Hersteller von Glas, Glaswaren, Keramik, verarbeiteten Steinen und Erden mit 7,3 % am Energieverbrauch im verarbeitenden Gewerbe.</p><p>Die Energie wird Unternehmen dabei als elektrischer Strom, als Wärme (etwa als Dampf oder Thermoöl) sowie direkt in Form von Brennstoffen (wie Erdgas, Kohle oder <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/b?tag=Biomasse#alphabar">Biomasse</a>) zur Verfügung gestellt.</p><p>Gleichbleibender Primärenergieverbrauch</p><p>Seit dem Jahr 2010 blieb der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergieverbrauch#alphabar">Primärenergieverbrauch</a> in fast allen Produktionssektoren relativ konstant (siehe Abb. „Primärenergieverbrauch ausgewählter Sektoren des verarbeitenden Gewerbes“).</p><p>Gesunkene und gestiegene Primärenergieintensität </p><p>Die Primärenergieintensität beschreibt, wie viel <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergie#alphabar">Primärenergie</a> bezogen auf die erzielte Bruttowertschöpfung eines Produktionsbereichs oder Wirtschaftszweigs verbraucht wird. Die Entwicklung dieser Energieintensität über mehrere Jahre kann einen Hinweis darauf geben, ob in einem Wirtschaftszweig energieeffizient gearbeitet wird.</p><p>Die Primärenergieintensität einzelner Wirtschaftszweige entwickelte sich im Zeitraum 2010 bis 2021 unterschiedlich (siehe Abb. „Primärenergieintensität ausgewählter Sektoren des verarbeitenden Gewerbes“):</p><p>Begrenzte Aussagekraft der Primärenergieintensität</p><p>Schwankende Preise für Rohstoffe und Produkte sowie andere äußere Wirtschaftsfaktoren oder ggf. auch die Auswirkungen der weltweiten Corona-Pandemie beeinflussen zwar die Bruttowertschöpfung, nicht aber die Energieeffizienz eines Prozesses. Die Primärenergieintensität eignet sich daher nur eingeschränkt, um die Entwicklung der Energieeffizienz in den jeweiligen Herstellungsprozessen zu beschreiben. Dies ist unter anderem deutlich bei den Kokerei- und Mineralölerzeugnissen zu sehen.</p>
Deep Learning (DL) hat sich auch in den Erdsystemwissenschaften in den letzten Jahren rasant entwickelt. Allerdings ist die genaue Art, wie DL Systeme Probleme lösen kaum zugänglich (eine black box). In diesem Projekt werden wir DL und andere Ansätze des maschinellen Lernens entwickeln, um sowohl Land-Atmosphärische (L-A) Rückkopplungsprozesse besser zu verstehen als auch um quantitative Relationen herzuleiten, die aktuelle Ansätze wie die Monin-Obukhov similarity theory (MOST) übertreffen. Die interdisziplinäre Kollaboration in diesem Konsortium und die Daten, die zusammengetragen werden, wird den Erfolg dieses Projektes sicherstellen. Wie werden Daten-getriebene aber wohl-strukturierte DL und andere Ansätze des maschinellen Lernens verfolgen. Wir wollen (1) Satelliten Daten nutzen um die Landoberflächentemperatur und die Feuchtigkeit der Vegetationsschicht zu bestimmen; (2) Möglichkeiten untersuchen, die Energiebalance herzustellen; (3) Abhängigkeiten der Oberflächenflüsse vom Terrain bis hin zum Entrainment untersuchen und identifizieren, um aktuelle Ansätze wie MOST und Bulk-Richardson-Zahl zu verbessern; (4) ein erstes Foundation-Modell entwickeln, um den Phasenraum zu analysieren und multiple L-A Relationen generieren zu können. Wir werden dabei vier Hauptansätze des maschinellen Lernens nutzen: (A) DL Methoden, die darauf optimiert sind, mit Hilfe von redundanten Daten die räumliche Auflösung einer Datengröße zu erhöhen; (B) die Parametrisierung von Physik-basierten Gleichungen und deren Approximation; (C) die Integration von physik-informierten Induktiven Biases in DL, um das Lernen und die Generalisierung zu verbessern; (D) selbst-informiertes und konrastierendes DL zur Entwicklung eines L-A Foundation Modells. Alle Techniken werden die inhärent limitierte Vorhersagbarkeit der Prozesse berücksichtigen. Um unser Verständnis der L-A Kopplungsprozesse zu verbessern, werden wir DL und andere Ansätze des Maschinellen Lernens schachteln und Relevanzanalysen durchführen. Dadurch werden wir fundamentale, teilweise neue Zusammenhänge, Prozessgleichungskomponenten, Prozessparametrisierungen und notwendige Berechnungsschritte ergründen - insbesondere solche, die für die Generierung von akkuraten und allgemein gültigen Relationen zwischen atmosphärischen Variablen notwendig sind. In Kollaboration mit P2 werden wir das Vorhersagepotential von Satellitendaten erforschen. Zusammen mit P1, P3, P5, und P6 werden wir Oberflächen- und Entrainmentflussrelationen ableiten, Komponenten der Energiebalance herleiten, und Evapotranspiration aufspalten. Unser Projekt führt CCWG-DL. Es wird Hilfestellungen und Workshops anbieten, um andere Daten effektiv mit Verfahren des maschinellen Lernens analysieren zu können und weitere Relationen aufdecken zu können - wie zum Beispiel Einflüsse der Landoberflächenstruktur (P5) und die Bestimmung der Blending Height (P1). Beiträge zu O1, O2, O3, O4 und OS sind zu erwarten.
Um die Klimaschutzziele der Bundesregierung bis 2050 erreichen zu können, müssen Treibhausgasemissionen in der Eisen- und Stahlindustrie weitestgehend vermieden werden. Die nachhaltige Vermeidung von prozessbedingten Emissionen bei der Stahlherstellung gelingt jedoch nur durch Umstellung des konventionellen, auf Kokskohle basierenden Hochofenverfahrens. Ein neuer technologischer Pfad ist die Direktreduktion von Eisenerz. Wird auf erneuerbaren Energien basierender Wasserstoff eingesetzt, geschieht der Reduktionsprozess weitestgehend CO 2 -frei. Die Salzgitter Flachstahl GmbH errichtet eine Anlage zur CO 2 -armen Stahlerzeugung, bei der die Direktreduktion des Eisenerzes auf Basis von Erdgas und Wasserstoff erfolgt. Ziel des Vorhabens ist es, zu zeigen, wie die sukzessive Umstellung eines integrierten Hochofenwerks auf eine CO 2 -arme Stahlerzeugung erfolgen kann. Je nach Verfügbarkeit kann das Verfahren mit Erdgas oder mit Wasserstoff auf Basis von erneuerbaren Energien betrieben werden. Der so direktreduzierte Eisenschwamm wird zur Verarbeitung entweder einem Elektrolichtbogenofen oder einem konventionellen Hochofen zugeführt, in dem durch die Nutzung des Eisenschwamms Einsparungen von Einblaskohle erreicht werden können. Auch beim Einsatz von Erdgas werden bereits erhebliche Mengen an CO 2 gegenüber der herkömmlichen Hochofen-Route vermieden. Je höher der Anteil von auf erneuerbaren Strom basierendem, also „grünem“, Wasserstoff am Reduktions-Gasgemisch ist, desto größer sind die Treibhausgaseinsparungen. Dieser flexible Betrieb soll im Projekt Pro DRI umgesetzt und optimiert werden. Langfristiges Ziel ist die ausschließliche Nutzung von grünem Wasserstoff, um grünen Stahl zu erzeugen - mit einem gegenüber heutigen konventionellen Verfahren über 90 Prozent geminderten CO 2 -Fußabdruck. Das Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMU) fördert das Vorhaben bis 2023 im Rahmen des Förderfensters Dekarbonisierung in der Industrie des Umweltinnovationsprogramms mit über 5 Millionen EURO. Branche: Metallverarbeitung Umweltbereich: Klimaschutz Fördernehmer: Salzgitter Flachstahl GmbH Bundesland: Niedersachsen Laufzeit: seit 2020 Status: Laufend
Feuer- und Spritzverzinkung In diesem Vorhaben sollen die Korrosionsschutzwirkung, die physikalischen Eigenschaften und die ökotoxikologische Wirkung von Metallisierungen, vor allem von Verzinkungen, im Stahlwasserbau untersucht werden. Aufgabenstellung und Ziel Der Korrosionsschutz von Stahlwasserbauwerken erfolgt in der Regel durch organische Beschichtungen, teilweise in Kombination mit kathodischem Korrosionsschutz. Metallische Überzüge, wie beispielsweise Verzinkungen, können ebenfalls für den schweren Korrosionsschutz eingesetzt werden (Nürnberger 1995). Im Stahlwasserbau in Deutschland sind diese jedoch unüblich, vor allem wegen Vorbehalten bezüglich einer geringen Nutzungsdauer durch Auflösung im Kontakt mit dem Gewässer. In diesem Projekt sollen die physikalischen Eigenschaften und die ökotoxikologische Wirkung von Metallisierungen, vor allem von Verzinkungen, im Stahlwasserbau untersucht werden. Bestehende Erfahrungen aus dem Wasserbau in Deutschland und anderen Ländern sollen evaluiert und durch eigene Untersuchungen ergänzt werden. Im Ergebnis sollen die Einsatzmöglichkeiten und Einsatzgrenzen von Metallisierungen im Stahlwasserbau beschrieben werden. Dabei sollen auch Auswirkungen des gegebenenfalls aufgelösten Metalls auf das Gewässer betrachtet werden. Der konkrete Fokus liegt dabei auf den Themen: - Bewertung der Auswirkungen metallischer Überzüge auf Stahlplatten sowohl im Labor als auch in der Natur; - Auswertung der vorhandenen Erfahrungen aus dem Wasserbau in Deutschland und anderen Ländern; - Beschreiben von Einsatzmöglichkeiten und Grenzen der Spritz- und Feuerverzinkung im Stahlwasserbau. Bedeutung für die Wasserstraßen- und Schifffahrtsverwaltung des Bundes (WSV) Verzinkungen werden als mögliche Alternative zu den üblichen Korrosionsschutzbeschichtungen diskutiert. Mit dem Ergebnis dieser Untersuchung kann eine fundiertere Entscheidung über den konkreten Anwendungsfall getroffen werden. Untersuchungsmethoden Zunächst werden in Zusammenarbeit mit dem Chemielabor der BAW die Metallplatten, die für die Feuer- und Spritzverzinkung verwendet werden, zu Informationszwecken mithilfe der optischen Emissionsspektrometrie auf ihren Si-Gehalt hin untersucht. Anschließend werden die Platten und Bleche in einer Verzinkerei spritz- und feuerverzinkt. Die Feuerverzinkung wird nach DIN EN ISO 1461 (Durch Feuerverzinken auf Stahl aufgebrachte Zinküberzüge (Stückverzinken) - Anforderungen und Prüfungen) durchgeführt. Die Spritzverzinkung wird nach DIN EN ISO 2063-1 (Thermisches Spritzen - Zink, Aluminium und deren Legierungen) durchgeführt. Danach werden Leistungstests vorgenommen, um die Eigenschaften der Feuer- und Spritzverzinkung gemäß den folgenden Normen zu untersuchen und zu analysieren. Die Naturauslagerung wird an zwei Standorten, in Trier und Kiel, stattfinden. Die ökotoxikologischen Auswirkungen werden auf theoretische Weise mit einer systematischen Literaturrecherche auf der Grundlage der RBS-Roadmap von Carlos Conforto et al. (2011) und des Wissensaustauschs mit der BfG analysiert. Folgende Untersuchungsmethoden sind geplant: - Austausch mit Betreibern von Anlagen mit Metallisierung, national und international, gegebenenfalls mit Begutachtung vor Ort; - Physikalische Untersuchungen zur Dauerhaftigkeit in Labor und Naturversuch; - Ökotoxikologische Bewertung (in Zusammenarbeit mit der BfG) durch Literaturrecherche.
Das Projekt wird an zwei Unternehmensstandorten durchgeführt: Eine neuartige Bandgießanlage zur Herstellung von Vorbändern wird in Peine errichtet. Dort sollen neue, hochfeste Stahlwerkstoffe mit hohem Mangan-, Silizium- und Aluminium-Gehalten hergestellt werden. In Salzgitter wird eine vorhandene Walzanlage zur Weiterverarbeitung der Vorbänder umgebaut. Bei der Herstellung von Leichtbaustählen sollen etwa 170 kg CO2 pro Tonne Warmband eingespart werden. Bezogen auf das Produktionsvolumen der geplanten Anlage (25.000 Tonnen) ergibt das eine CO2-Einsparung von 4.250 Tonnen pro Jahr. Darüber hinaus werden erhebliche Energieeinsparungspotenziale in der Stahl verarbeitenden Industrie erwartet. Beim Einsatz beispielsweise in Kraftfahrzeugen rechnen Experten mit einer Kraftstoffreduzierung von ca. 0,2 Liter / 100 km bzw. ca. 8 g CO2 / km. Das entspricht umgerechnet auf die produzierte Jahresmenge an Stahl etwa 8 Millionen Kraftstoff jährlich.
Insbesondere der Einfluss der Eigenschaften von Vegetationskronen und ihrer räumlich-zeitlichen Dynamik auf Rückkopplungen zwischen der Landoberfläche und der Atmosphäre (d. h. Temperatur, Niederschlag, Luftfeuchtigkeit, Eigenschaften der atmosphärischen Grenzschicht) sind nicht abschließend geklärt. Ein Hauptgrund dafür ist, dass hochauflösende Beobachtungsdatenprodukte (z. B. zur Vegetationskronenfeuchte) noch nicht mit hoher räumlicher Auflösung (Dekameter-Skala) und für mehrjährige Zeitserien verfügbar sind: weder aus der Fernerkundung noch von Modellen. Darüber hinaus können Heterogenitäten der Landoberfläche (z. B. Vielfalt in der Vegetationsbedeckung) erhebliche Auswirkungen auf Rückkopplungsprozesse zwischen Baumkronen und benachbarter Atmosphäre haben, ihre Darstellung in Modellen reicht jedoch bei hohen räumlichen Auflösungen nicht aus. Um diese Lücken zu schließen, werden auf der Fernerkundung basierende Produkte entwickelt, um einige der vielfältigen unterschiedlichen Vegetationsbedingungen zu berücksichtigen. In diesem Sinne besteht die Idee von Projekt 2 darin, eine Reihe von Eigenschaften der Vegetationskrone zu überwachen, einschließlich Wassergehalt (z. B. Boden- und Vegetationsfeuchtigkeit) und Flüsse (z. B. Evapotranspiration) sowohl vor Ort (In-situ-Daten) als auch auf regionalen (Erdsystemmodelle) Skalen. Der Ansatz nutzt die potenziellen Synergien zwischen optischen, passiven und aktiven Mikrowellensensoren, die ergänzende Informationen bieten, um Fernerkundungssignale (z. B. Mikrowellendämpfung) in biophysikalische Variablen (z. B. gravimetrische Vegetationsfeuchtigkeit, Evapotranspiration oder Vegetationsstruktur und -dichte) umzuwandeln. Diese einzigartigen und beispiellosen Datensätze der satellitengestützten Multisensor-Fernerkundung werden in Land-Atmosphäre (L-A) Modelle eingespeist, um Grenzschichteigenschaften und L-A-Rückkopplungen zu bestimmen und zu analysieren. Alle diese Landoberflächenvariablen können synergetisch dazu beitragen, den Zusammenhang zwischen Boden, Vegetation und den Prozessen der atmosphärischen Grenzschicht zu verstehen und L-A-Modelle zu initialisieren. P2 konzentriert sich direkt auf die hochauflösende (Dekameter-Skala) Bestimmung von Zuständen und räumlich-zeitlichen Dynamiken der Feuchtigkeit, Temperatur und Topographie der Vegetationskrone, um Feuchtigkeits- und Temperaturverteilungen zur Beurteilung der Transpiration und der Form sowie der 3D-Dynamik der atmosphärischen Rauheitsunterschicht nach zu verfolgen. Dies wird durch die Kombination von Multisensor-Fernerkundungsbeobachtungen (z. B. Copernicus Sentinel-Satelliten und weltraumgestützte LiDARs) erreicht. Räumlich-zeitlich dynamische Informationen dieser Vegetationsvariablen werden für die Integration in die Reihe an Land-Atmosphäre-Modellen von LAFI vorbereitet, um Grenzschichteigenschaften zu bewerten und L-A-Rückkopplungen zu verstehen.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 1764 |
| Kommune | 1 |
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| Wissenschaft | 47 |
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| Type | Count |
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| Text | 378 |
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