Vorhabensziel des Projekts ist die Überführung des Erdeisspeichers in den Vollbetrieb, das wissenschaftliche Monitoring und Benchmarking sowie die Entwicklung eines District Energy Management Systems (DEMS). Hierzu sollen verschiedene Betriebsmodi getestet, die Betriebsweise aufbauend auf den Ergebnissen optimiert, der Einfluss verschiedener Parameter modellgestützt nachvollzogen und das kalte Nahwärmesystem mit Erdeisspeicher bestmöglich für die Gesamtsystemoptimierung mittels DEMS genutzt werden. Im zukünftigen Energiesystem wird nicht mehr allein auf Energieeffizienz respektive End- und Primärenergiebedarf optimiert werden können. Vielmehr spielt Flexibilität eine zunehmende Rolle, die schließlich gekoppelt an die Verfügbarkeit erneuerbarer elektrischer Energie den tatsächlichen CO2- Ausstoß bestimmen wird. Inzwischen sind Schnittstellen verfügbar, die über Vorhersagen zur CO2- Intensität des Stromnetzes eine entsprechende Optimierung ermöglichen. Diese Optimierung hat im Gesamtkonzept nicht nur wärme- bzw. kälteseitig zu erfolgen, sondern ganzheitlich die Bedarfe und Flexibilitäten des Kalten Nahwärmenetzes (KNW), der Haushaltsstromverbräuche, Mobilitätsbedarfe und Eigenenergieerzeugung miteinzuschließen, um ein Gesamtoptimum zu erreichen und Optimierungen von Teilsystemen, die zu Lasten der Gesamtemissionen gehen, zu vermeiden. Entsprechend müssen auch Bewertungs- und Benchmarkingmethoden passend weiterentwickelt werden.
Binnengewässer sind ein wichtiger Bestandteil des globalen Kohlenstoffkreislaufs und vor allem Emissionen des Treibhausgases Methan (CH4) aus Gewässern sind von zunehmendem globalen Interesse. Jüngste wissenschaftliche Untersuchungen zielen darauf ab, das prozessbasierte Verständnis der räumlichen und zeitlichen Dynamik der CH4-Emissionen aus Gewässern und ihrer treibenden Faktoren zu verbessern. Prognosen dazu, wie sich Methanemissionen aus Gewässern durch anthropogenen Einflüsse oder durch den Klimawandel bedingt verändern, sind auf Basis bisheriger Modelle nicht zuverlässig möglich. Viele der Faktoren, welche die Raten der Methanproduktion, -Oxidation und Emission in aquatischen Sedimenten beeinflussen, stehen in direkter oder indirekter Beziehung zur Strömungsgeschwindigkeit. Die Strömungsabhängigkeit der Methanproduktion und Methanemissionen von aquatischen Ökosystemen wurde jedoch bisher nicht explizit untersucht. In diesem Projekt werden wir neuartige experimentelle Mesokosmensysteme einsetzen, um die Strömungsabhängigkeit dieser Prozesse in einer Reihe von gezielten Laborexperimenten zu untersuchen. Der experimentelle Aufbau simuliert die Bedingungen, denen aquatische Sedimente in einem hydraulischen Gradienten von schnell fließenden (lotischen) hin zu schwach strömenden (lentischen) Systemen ausgesetzt sind. Solche Übergänge treten beispielsweise entlang von Längsgradienten in Flussstauhaltungen auf. Unsere Experimente zielen darauf ab, den Einfluss der Strömungsgeschwindigkeit auf diejenigen Prozesse zu untersuchen, die zur Bilanz von Methan im Sediment und an der Sediment-Wasser-Grenzfläche beitragen. Die Ergebnisse werden wir in ein prozessbasiertes Modell implementieren, welches neben relevanten biogeochemischen Parametern auch die Strömungsgeschwindigkeit als explizite Randbedingung berücksichtigt. Mit dem validierten Modell werden wir die Relevanz der Strömungsgeschwindigkeit für die Emissionen von Methan aus unterschiedlichen Gewässern mit Hilfe eines systemanalytischen Ansatzes untersuchen.
In zahlreichen Forschungsprojekten wurden bereits Energieverbräuche und Energieeinsparpotentiale in den Bereichen Wassergewinnung, -aufbereitung und -verteilung über separate Systemanalysen untersucht. Nur wenige Forschungsprojekte, wie z.B.das BMBF-geförderte ENERWA-Vorhaben, haben durch die gekoppelte Betrachtung der genannten Bereiche einen ganzheitlichen energetischen Betrachtungsansatz der wasserwirtschaftlichen Wertschöpfungskette erarbeitet. Aber auch diese Ansätze haben bei der energetischen Betrachtung die Wasserressource ausgegrenzt. Ein wichtiger Grund für das Fehlen solcher integrativer Betriebsstrategien ist, dass die Entwicklung innovativer Ansätze mit einem hohen Personalaufwand und finanziellen Risiko verbunden ist, welche im Betrieb durch die Wasserunternehmen nicht geleistet werden kann. Optimierungsmaßnahmen orientieren sich deshalb gemeinhin ausschließlich an den allgemein anerkannten Regeln der Technik und können nur selten darüber hinaus erprobt werden. Das vorliegende Vorhaben zielt daher darauf ab, diese Lücke bestehender Optimierungsansätze zu schließen, indem es intelligente, praxisorientierte Analysewerkzeuge zur integrierten qualitäts- und energieoptimierten Steuerung von Brunnengalerien für Anlagenbetreiber entwickelt. Hierbei kommen innovative Analysemethoden aus den Bereichen Big Data und KI zur Anwendung, um die bereits in der Praxis angewendete Methoden zur energetischen Optimierung von Pump- und Verteilungssystemen in der Wassergewinnung und die durch Grundwasserdargebot und -qualität vorgegebenen Limitierungen bzw. Optimierungspotentiale zu verbinden. Aufbauend auf den praktischen Erkenntnissen wird eine fachlich anerkannte Optimierungsmethodik, bestehend aus praxisorientierten Leitfäden und Tools, entwickelt, welche die wasserwirtschaftliche Nutzung von Einzelbrunnen und Brunnengalerien fokussiert und somit Wasserversorgungsunternehmen und Industriebetriebe mit eigener Wassergewinnung adressiert.
In zahlreichen Forschungsprojekten wurden bereits Energieverbräuche und Energieeinsparpotentiale in den Bereichen Wassergewinnung, -aufbereitung und -verteilung über separate Systemanalysen untersucht. Nur wenige Forschungsprojekte, wie z.B.das BMBF-geförderte ENERWA-Vorhaben, haben durch die gekoppelte Betrachtung der genannten Bereiche einen ganzheitlichen energetischen Betrachtungsansatz der wasserwirtschaftlichen Wertschöpfungskette erarbeitet. Aber auch diese Ansätze haben bei der energetischen Betrachtung die Wasserressource ausgegrenzt. Ein wichtiger Grund für das Fehlen solcher integrativer Betriebsstrategien ist, dass die Entwicklung innovativer Ansätze mit einem hohen Personalaufwand und finanziellen Risiko verbunden ist, welche im Betrieb durch die Wasserunternehmen nicht geleistet werden kann. Optimierungsmaßnahmen orientieren sich deshalb gemeinhin ausschließlich an den allgemein anerkannten Regeln der Technik und können nur selten darüber hinaus erprobt werden. Das vorliegende Vorhaben zielt daher darauf ab, diese Lücke bestehender Optimierungsansätze zu schließen, indem es intelligente, praxisorientierte Analysewerkzeuge zur integrierten qualitäts- und energieoptimierten Steuerung von Brunnengalerien für Anlagenbetreiber entwickelt. Hierbei kommen innovative Analysemethoden aus den Bereichen Big Data und KI zur Anwendung, um die bereits in der Praxis angewendete Methoden zur energetischen Optimierung von Pump- und Verteilungssystemen in der Wassergewinnung und die durch Grundwasserdargebot und -qualität vorgegebenen Limitierungen bzw. Optimierungspotentiale zu verbinden. Aufbauend auf den praktischen Erkenntnissen wird eine fachlich anerkannte Optimierungsmethodik, bestehend aus praxisorientierten Leitfäden und Tools, entwickelt, welche die wasserwirtschaftliche Nutzung von Einzelbrunnen und Brunnengalerien fokussiert und somit Wasserversorgungsunternehmen und Industriebetriebe mit eigener Wassergewinnung adressiert.
In zahlreichen Forschungsprojekten wurden bereits Energieverbräuche und Energieeinsparpotentiale in den Bereichen Wassergewinnung, -aufbereitung und -verteilung über separate Systemanalysen untersucht. Nur wenige Forschungsprojekte, wie z.B.das BMBF-geförderte ENERWA-Vorhaben, haben durch die gekoppelte Betrachtung der genannten Bereiche einen ganzheitlichen energetischen Betrachtungsansatz der wasserwirtschaftlichen Wertschöpfungskette erarbeitet. Aber auch diese Ansätze haben bei der energetischen Betrachtung die Wasserressource ausgegrenzt. Ein wichtiger Grund für das Fehlen solcher integrativer Betriebsstrategien ist, dass die Entwicklung innovativer Ansätze mit einem hohen Personalaufwand und finanziellen Risiko verbunden ist, welche im Betrieb durch die Wasserunternehmen nicht geleistet werden kann. Optimierungsmaßnahmen orientieren sich deshalb gemeinhin ausschließlich an den allgemein anerkannten Regeln der Technik und können nur selten darüber hinaus erprobt werden. Das vorliegende Vorhaben zielt daher darauf ab, diese Lücke bestehender Optimierungsansätze zu schließen, indem es intelligente, praxisorientierte Analysewerkzeuge zur integrierten qualitäts- und energieoptimierten Steuerung von Brunnengalerien für Anlagenbetreiber entwickelt. Hierbei kommen innovative Analysemethoden aus den Bereichen Big Data und KI zur Anwendung, um die bereits in der Praxis angewendete Methoden zur energetischen Optimierung von Pump- und Verteilungssystemen in der Wassergewinnung und die durch Grundwasserdargebot und -qualität vorgegebenen Limitierungen bzw. Optimierungspotentiale zu verbinden. Aufbauend auf den praktischen Erkenntnissen wird eine fachlich anerkannte Optimierungsmethodik, bestehend aus praxisorientierten Leitfäden und Tools, entwickelt, welche die wasserwirtschaftliche Nutzung von Einzelbrunnen und Brunnengalerien fokussiert und somit Wasserversorgungsunternehmen und Industriebetriebe mit eigener Wassergewinnung adressiert.
In zahlreichen Forschungsprojekten wurden bereits Energieverbräuche und Energieeinsparpotentiale in den Bereichen Wassergewinnung, -aufbereitung und -verteilung über separate Systemanalysen untersucht. Nur wenige Forschungsprojekte, wie z.B.das BMBF-geförderte ENERWA-Vorhaben, haben durch die gekoppelte Betrachtung der genannten Bereiche einen ganzheitlichen energetischen Betrachtungsansatz der wasserwirtschaftlichen Wertschöpfungskette erarbeitet. Aber auch diese Ansätze haben bei der energetischen Betrachtung die Wasserressource ausgegrenzt. Ein wichtiger Grund für das Fehlen solcher integrativer Betriebsstrategien ist, dass die Entwicklung innovativer Ansätze mit einem hohen Personalaufwand und finanziellen Risiko verbunden ist, welche im Betrieb durch die Wasserunternehmen nicht geleistet werden kann. Optimierungsmaßnahmen orientieren sich deshalb gemeinhin ausschließlich an den allgemein anerkannten Regeln der Technik und können nur selten darüber hinaus erprobt werden. Das vorliegende Vorhaben zielt daher darauf ab, diese Lücke bestehender Optimierungsansätze zu schließen, indem es intelligente, praxisorientierte Analysewerkzeuge zur integrierten qualitäts- und energieoptimierten Steuerung von Brunnengalerien für Anlagenbetreiber entwickelt. Hierbei kommen innovative Analysemethoden aus den Bereichen Big Data und KI zur Anwendung, um die bereits in der Praxis angewendete Methoden zur energetischen Optimierung von Pump- und Verteilungssystemen in der Wassergewinnung und die durch Grundwasserdargebot und -qualität vorgegebenen Limitierungen bzw. Optimierungspotentiale zu verbinden. Aufbauend auf den praktischen Erkenntnissen wird eine fachlich anerkannte Optimierungsmethodik, bestehend aus praxisorientierten Leitfäden und Tools, entwickelt, welche die wasserwirtschaftliche Nutzung von Einzelbrunnen und Brunnengalerien fokussiert und somit Wasserversorgungsunternehmen und Industriebetriebe mit eigener Wassergewinnung adressiert.
Entwicklung alternativer Strategien im Energieverbrauchssektor durch alternative technologische Ausstattungen der Abnehmergruppen (z.B. Haushalte, Verkehr). Entwicklung alternativer Strategien im Energieerzeugungssektor durch alternative technologische Ausstattungen der Erzeuger (z.B. Ausstattung des Kraftwerkparks zur Elektrizitaets- und Fernwaermeerzeugung). Auswertung jeder Alternativstrategie durch modellmaessige Ermittlung der folgenden Konsequenzen: a) gesamte Verbrauchskosten der Deckung des Energiebedarfs, b) gesamte Emissionsbelastung der Stadtregion Muenchen durch Energieerzeugung und -verbrauch, getrennt nach Schadstoffe, Abwaerme u.a.
Konvektive Stürme sind verantwortlich für Unwetter, wie z.B. großer Hagel, Sturzfluten und starke Windböen. Ein kritischer Faktor, der bestimmt, wie schädlich diese Ereignisse sind, ist die Wolkenmikrophysik innerhalb des konvektiven Systems. Die Prozesse der Wolkenmikrophysik tragen direkt zur Bildung von großem Hagel und Regen bei, verändern aber zusätzlich die Umgebung, in der sich die Konvektion durch latente Erwärmung und Abkühlung entwickelt. Diese Veränderungen in der Struktur des konvektiven Sturms wirken sich dann auch darauf aus, welche mikrophysikalischen Prozesse wo im Sturm aktiv sind . Über die Existenz dieser komplexen Wechselwirkungen wurde in zahlreichen Publikationen berichtet. Allerdings gibt es bisher keine Studien, die einen systematischen Ansatz zur Erforschung der Wechselwirkungen zwischen Wolkenmikrophysik und konvektiver Dynamik verfolgen. In diesem Projekt werden wir eine systematische Analyse der Wechselwirkungen zwischen den Prozessen der Wolkenmikrophysik, der Struktur konvektiver Systeme und dessen Lebenszyklus sowie der daraus resultierenden Unwetterlage durchführen. Modellsimulationen mit ICON (~1 km Auflösung) werden anhand der mikrophysikalischen Prozesse, der Sturmstruktur und des Lebenszyklus von Dual-Polarisations-Radardaten ausgewertet.Das Hauptziel dieses Projektes ist es, einen Rahmen für die Verbesserung der konvektionszulassenden Simulation von schweren konvektiven Wetterereignissen zu schaffen. Dies wird erreicht durch 1) Analyse der Prozesse der Wolkenmikrophysik, die für die Erzeugung von Niederschlägen, die zu einem Schadensereignis führen, am wichtigsten sind, 2) Evaluierung, wie gut der Lebenszyklus, die Sturmstruktur und die mikrophysikalischen Prozesse von konvektiven Stürmen, die von ICON simuliert werden, den polarimetrischen Radarbeobachtungen entsprechen. 3) Untersuchung der Empfindlichkeit der Sturmstruktur und des Lebenszyklus für die Darstellung mikrophysikalischer Prozesse.Daher wird das ICON-Modell modifiziert, um die mikrophysikalischen Prozessraten in 3D auszugeben. Mikrophysikalisches "Piggybacking" wird ebenfalls integriert, um rein mikrophysikalische Effekte von gekoppelten mikrophysikalisch-dynamischen Effekten zu trennen.Am Ende dieses Projektes werden wir in der Lage sein, die derzeitige Fähigkeit von ICON zusammenzufassen, konvektive Stürme und deren schädliche Niederschläge zu simulieren, zu identifizieren, welche Prozesse für die Erzeugung der schädlichen Niederschläge am wichtigsten sind, und Verbesserungen zu empfehlen, um aktuelle Mängel im Modellsystem zu beheben. Das Endergebnis wird nicht nur ein verbessertes Verständnis der realen und modellierten Konvektion sein, sondern auch spezifische Empfehlungen zur Verbesserung der Vorhersage von schädliche Niederschläge aus Konvektion geben.
B05 hat zum Ziel, Muster in der räumlichen Landnutzungs- und Transformations-Struktur zu identifizieren und zu quantifizieren und Regionen ähnlicher Muster abzugrenzen, um quantitative Beziehungen zwischen Landschaft und Funktionen formulieren und Treiber der Land-Transformation identifizieren zu können. B05 arbeitet mit Methoden der Fernerkundung (Satellitenbilder, Drohnenbilder) und mit stichprobenbasierten Feldaufnahmen auf verschiedenen Skalenebenen und mit unterschiedlichen räumlichen Auflösungen: (1) in der gesamten Provinz Jambi, (2) in Gebieten um die Harapan Restoration Konzession, um ausgewählte Dörfer und um die CRC core plots, sowie (4) in kleineren Bereichen (Ausschnitten) der unter (3) genannten Referenzflächen.
Angesichts sich wandelnder Randbedingungen in Umwelt und Gesellschaft werden sich die Häufigkeiten, Intensitäten und Auswirkungen von Naturgefahren ebenfalls ändern. Dies ist von besonderer Bedeutung für Regionen, in denen Risiken durch Naturgefahren bewältigt, gesteuert und gemindert werden müssen. Dafür möchte das Graduiertenkolleg 'Naturgefahren und Risiken in einer Welt im Wandel' (NatRiskChange) die Wissensgrundlage verbessern: Hauptziel ist es, Methoden zu entwickeln, die die Analyse, Quantifizierung und Vorhersage von transienten Gefahren und Risiken verbessern, indem Wissen und Methoden zwischen Systemanalyse, Geo- und Umweltwissenschaften sowie Risikoforschung aktiv ausgetauscht werden. Die mathematisch orientierten Wissenschaftler bringen statistische Methoden, insbesondere Bayessche Statistik, die Theorie der dynamischen Systeme mit einem Schwerpunkt auf nicht-linearen Prozessen und Chaos sowie Rekurrenzplots und andere innovative Methoden zur Analyse geophysikalischer Zeitreihen ein. Die Geo- und Umweltwissenschaften steuern hingegen für verschiedene Naturgefahren Wissen über zugrundeliegende Mechanismen und Prozesse des Wandels bei, inklusive regionaler Besonderheiten, Interaktionen zwischen Gefahren und Vulnerabilitäten. Diese interdisziplinäre Forschung von NatRiskChange begann im Oktober 2015 und wird durch ein Qualifizierungsprogramm in den Bereichen der Statistik, Daten- und Risikoanalyse begleitet. Lehrkonzept und Forschungsprogramm ergänzen sich gegenseitig und sind tief in der Expertise der teilnehmenden Institutionen aus Potsdam und Berlin verankert, um den Weg für neue Forschungsstränge zur Quantifizierung von Veränderungen in Geo-, Hydro- und sozio-ökologischen Systemen zu ebnen.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 1431 |
| Land | 3 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 1383 |
| Text | 36 |
| unbekannt | 15 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 49 |
| offen | 1385 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1348 |
| Englisch | 248 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Bild | 1 |
| Datei | 1 |
| Dokument | 33 |
| Keine | 825 |
| Multimedia | 1 |
| Webseite | 575 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 757 |
| Lebewesen und Lebensräume | 738 |
| Luft | 668 |
| Mensch und Umwelt | 1434 |
| Wasser | 537 |
| Weitere | 1390 |