Das Projekt SteelBlade beschäftigt sich mit der Entwicklung und Konstruktion eines Onshore Rotorblattes für Windenergieanlagen (WEA), das für den Einsatz des Werkstoffs Stahl optimiert wird. Leichtbau- und Optimierungsmethoden aus der Luft- und Raumfahrt sollen dabei den effizienten Einsatz des Werkstoffes sichern, sodass die Rotorblattkonstruktion in einem für das System Windenergieanlage verträglichen Bereich liegen wird. Durch eine gleichzeitige Akustik-Optimierung der Struktur kann die Umweltbelastung durch Schallemissionen für Mensch und Tier kontrolliert und eventuell sogar weiter gesenkt werden. Der Fokus bei der Entwicklung des Stahlrotorblattes liegt auf der Konstruktion der inneren Struktur sowie der Auslegung einer Blattaußenhülle, die auf Basis aerodynamischer Gesichtspunkte entwickelt wurde. Die Konstruktion des Stahlrotorblattes erfolgt durch den konsequenten Transfer innovativer Leichtbautechniken aus der Luft- und Raumfahrt sowie dem Automobilbau in den Windenergieanlagenbau mit dem Ziel, dass das Gesamtgewicht des Stahlblattes auf dem Niveau des GFK-Blattes liegt. Im Rahmen des Projektes werden zunächst die technische, wirtschaftliche und nachhaltige Machbarkeit konkret nachgewiesen. Dabei werden insbesondere auch Transport-, Standardisierungs- und Nachhaltigkeitspotentiale berücksichtigt. Bei der Auslegung wird neben den strukturellen und dynamischen Eigenschaften des Rotorblattes ebenfalls das strukturdynamische Verhalten der gesamten WEA über den vollen Betriebsbereich ermittelt. Die Gesamtanlagensimulation wird basierend auf einer flexiblen Mehrkörpersimulation (MKS) im Zeitbereich durchgeführt und ermöglicht eine genaue Auflösung der dynamischen, nichtlinearen Lasten im Antriebsstrang, deren Kenntnis für die Lebensdauervorhersage sowie der Ermittlung der Belastungen der einzelnen Komponenten der WEA erforderlich ist. Im Rahmen dieses Projektes wird das dynamische Verhalten der gesamten WEA sowie der Schallemission untersucht.
The continuous agricultural soil monitoring program (BDF) by the Saxon State Office for Environment, Agriculture, and Geology (LfULG) is operational since 1995, collecting and analysing samples periodically from 60 monitoring sites across Saxony, Germany. This dataset contains additional soil physical data for 441 samples collected during a sampling campaign in September 2023. Samples were collected from four sites across Saxony using different sampling devices (split spoon push core, steel syringe, sampling spade, soil rings) to evaluate their suitability for true-to-volume sampling. Total bulk density, fine soil bulk density and the fine soil stock were calculated using both air-dry and oven-dry weights. Particle size distribution was determined by wet sieving and the integral suspension pressure method (ISP+) using the Meter Pario+ system. This dataset is part of a mid-infrared soil spectral library for agricultural soils in Saxony, Germany.
Data presented here were collected between September 2022 to July 2023 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) of the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were created in the back barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog. Local tide and wave conditions were recorded with a RBRduo TDǀwave sensor (RBR Ltd., Ontario/Canada). The sensor was bottom mounted in a shallow tidal creek (0.77 m NHN) through a steel girder (buried 0.3m deep in the sediment) and was positioned 10 cm above sediment surface, as was determined by using a portable differential GPS. This resulted in the sensor falling dry during low tide. For accurate depth calculations, raw pressure data were manually corrected for atmospheric pressure derived from a locally installed weather station. The sensor was pre-calibrated by the manufacturer and the sampling rate was 3 Hz with 1024 samples per burst at a sample interval of 10 min. Recorded data were internally logged until the readout with the Ruskin (V1.13.13) software. Date and time is given in UTC. Data handling was performed according to Zielinski et al. (2018): Post-processing of collected data was done using MATLAB (R2018a). Quality control was performed by (a) erasing data covering maintenance activities, (b) removing outliers, and (c) visually checks. Low-tide data is not removed, but were easily identified through the manually calculated water depth data, where all depths < 0.05m represented low tide data.