Die BIORESTEC GmbH wurde 2018 als ein unabhängiges Ingenieurbüro im Bereich Umwelttechnik mit Sitz in Laatzen gegründet. Ihre Schwerpunkte sind Dienstleistungen in der Forschung und Entwicklung, Technologietransfer und Markteinführung von innovativen, neuen Produkten im Bereich Bioenergie und Ressourceneffizienz. Am Standort Merkendorf (Bayern) soll eine großtechnische Anlage zur Behandlung von Gärresten errichtet und in Betrieb genommen werden. In der Anlage sollen Gärreste aus der im Umkreis befindlichen Biogasanlage Lachholzfeld behandelt werden, die aktuell unaufbereitet landwirtschaftlich genutzt werden. Da sich die Biogasanlage in einem Gebiet mit hoher Nitratbelastung des Grundwassers befindet (sog. rotes Gebiet), wird die Biogasproduktion und Flexibilität in Hinblick auf die eingesetzten Substrate wegen der in roten Gebieten langen Dünge-Sperrfristen derzeit durch die Lagerkapazität für Gärreste limitiert. Ziel des Vorhabens „ResGAR“ ist die Errichtung, Inbetriebnahme und der Betrieb einer AGRIFER® PLUS-Anlage im großtechnischen Maßstab. In der Anlage sollen jährlich 13.000 Kubikmeter Gärreste behandelt werden. Dabei soll das Volumen der Gärreste reduziert und so die Transportaufwendungen bei der Gärrestnutzung reduziert werden (25 Prozent statt 7 Prozent Trockensubstanz-Gehalt im Gärrest). Das Prinzip der fraktionierten Eindampfung wird als Schlüssel zur Stickstoff-Ausschleusung mit geringerem Säurebedarf genutzt. So sollen jährlich 22 Tonnen Stickstoff als Ammoniakwasser für die Nutzung auch außerhalb der Landwirtschaft zur Verfügung gestellt werden. Das entspricht knapp 30 Prozent des im Gärrest vorhandenen Stickstoffs. Das Verfahren kann dazu beitragen, dass der Stickstoffüberschuss auf den umliegenden landwirtschaftlichen Flächen in der Region gesenkt wird. Es wird davon ausgegangen, dass die geringeren Lachgasemissionen während der Lagerung der Gärreste einer Emissionsminderung von 25 Tonnen CO 2 -Äquivalente pro Jahr gleichkommen. Durch den (im Vergleich zur Produktion von Ammoniak im Haber-Bosch-Verfahren) geringeren Energieeinsatz bei der Herstellung des Ammoniakwassers können zudem indirekte Emissionen von rund 180 Tonnen CO 2 -Äquivalente pro Jahr eingespart werden. Im Vergleich zu einer zweistufigen Eindampfung mit Brüdenwäscher soll der Säureeinsatz um ca. 90 Prozent von jährlich 210 Tonnen auf 18 Tonnen reduziert werden. Zudem stellt die dreistufige Wärmekaskade eine Verbesserung der Energieeffizienz im Vergleich zum Stand der Technik dar. Das energieeffiziente Verfahren zur Produktion von Ammoniakwasser sowie die Reduktion des Einsatzes von Chemikalien bei der Gärrestaufbereitung sind auch übertragbar auf andere Anlagentypen. Beispielsweise kann das Verfahren zur Aufbereitung anderer Wirtschaftsdünger, z.B. Gülle eingesetzt werden. Die Technik könnte damit auch in Viehhaltungsbetrieben ohne Biogasanlage eingesetzt werden. Hierbei müsste jedoch die fehlende Wärmequelle bei der Gülleaufbereitung berücksichtigt werden, während Biogasanlagen die Wärme aus Blockheizkraftwerken nutzen können. Grundsätzlich kann die ResGAR-Technologie auf viele Betriebe der gleichen oder anderer Branchen übertragen werden.
Branche: Wasser, Abwasser- und Abfallentsorgung, Beseitigung von Umweltverschmutzungen
Umweltbereich: Ressourcen
Fördernehmer: BIORESTEC GmbH
Bundesland: Bayern
Laufzeit: seit 2024
Status: Laufend
Auf der Grundlage einer automatisierten Methode der Firma EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH wurde für das gesamte Stadtgebiet eine Gründachkartierung vorgenommen. So kann das bereits genutzte Flächenpotenzial auf den Dresdner Dachflächen quantitativ erfasst und eine zukünftige Weiterentwicklung von begrünten Dächern analysiert werden. Die Punktdarstellungen zeigen die Dachflächen, auf denen eine Begrünung erfasst wurde. Dargestellt sind ausschließlich Gründächer mit einer Dachfläche ab einer Größe von zehn Quadratmetern. Konkrete Informationen zur exakten Bedeckung sowie zur genauen Größe der begrünten Dachfläche werden in der Karte nicht dargestellt.
Die zunehmende Neuversiegelung und der damit einhergehende Rückgang von Grün- und Freiflächen stellt für die Stadt in Zeiten des Klimawandels eine enorme Herausforderung dar. Dachbegrünungen können aufgrund ihrer zahlreichen ökologischen Leistungen eine Lösung sein. Sie haben einen positiven Einfluss auf das Stadtklima, den Wasserhaushalt sowie die Luft- und Lärmbelastung. Außerdem sind sie ohne zusätzlichen städtischen Bodenverbrauch realisierbar. Damit gewinnen Dachbegrünungen in einer nachhaltigen zukunftsorientierten Stadtplanung zunehmend an Bedeutung.
Veranlassung
Methoden des maschinellen Lernens kommen in der gewässerkundlichen Praxis der BfG bisher nur vereinzelt zum Einsatz. Im Kontext der Prognose sollen eine weitere Steigerung der Vorhersagegüte erzielt, längerfristige Vorhersageskalen erschlossen und innovative Beratungsprodukte generiert werden. Im Bereich der Klassifikation kann eine intelligente Vorbeurteilung von Ölverschmutzungen z.B. einen effizienteren Einsatz unbemannter Systeme ermöglichen und den teuren Datentransfer bei Flügen in weiter Entfernung reduzieren. Die Anwendung auf digitale Orthofotos ermöglicht eine Identifizierung von Vegetation mit erhöhtem Automatisierungsgrad auf großer Fläche, z.B. für eine effiziente Erstellung von Vegetations- und Biotoptypenkartierungen. Methoden zur Regression können im Kontext der Qualitätskontrolle, Aus- und Bewertung von Bodenfeuchtemessungen eingesetzt werden, um Messfehler zu identifizieren und zu korrigieren, fehlende Werte zu interpolieren sowie tiefengestaffelt zu disaggregieren.
Ziele
- wissenschaftliche Erkenntnis und Datenharmonisierung: Untersuchung praktischer Anwendbarkeit von Methoden des maschinellen Lernens für ausgewählte BfG-Fachaufgaben (Messdatenplausibilisierung, Abfluss- und Wasserstandsvorhersage, Vegetationskartierung, Ölerkennung)
- Technologietransfer: Überführung zielführender Methoden des maschinellen Lernens in zentrale Dienste und Applikationen der BfG
- Konsolidierung Know-How: Initiierung einer BfG-weiten Arbeitsgruppe ‘KI’ zwecks Beratung, Unterstützung, Austausch und Koordination zukünftiger Anwendungen mit Bezug zu Methoden der künstlichen Intelligenz
Die Entwicklung von Anwendungsfeldern im Bereich der künstlichen Intelligenz ist ein zentrales Ziel der Bundesregierung (KI-Strategie für Deutschland), welches das BMDV für den Verkehrssektor in seinem Aktionsplan ‘Digitalisierung und Künstliche Intelligenz in der Mobilität’ konkretisiert. Pilothafte Anwendungen belegen neben dem Bedarf auch großes Potenzial von Methoden des maschinellen Lernens im Bereich der Gewässerkunde (Prognose, Klassifikation, Regression). MALPROG soll helfen, dieses Potenzial für konkrete Anwendungen in der Analyse- und Beratungspraxis der BfG und WSV zu erschließen.
MALPROG überführt Methoden des maschinellen Lernens in die gewässerkundliche Praxis und leistet einen Beitrag zur Optimierung von Produkten und Beratungsdiensten der BfG für die Bundeswasserstraßen.
Background and Objectives: The project area is located in the Ashanti Region of Ghana / West Africa in the transition zone of the moist semideciduous forest and tropical savannah zone. Main land use in this region is subsistence agriculture with large fallow areas. As an alternative land-use, forest plantations are under development by the Ghanaian wood processing company DuPaul Wood Treatment Ltd. Labourers from the surrounding villages are employed as permanent or casual plantation workers. Within three forest plantation projects of approximately 6,000 ha, DuPaul offers an area of 164 ha (referred to as Papasi Plantation) - which is mainly planted with Teak (Tectona grandis) - for research purposes. In return, the company expects consultations to improve the management for sustainable timber and pole production with exotic and native tree species. Results: In a first research approach, the Papasi Plantation was assessed in terms of vegetation classification, timber resources (in qualitative and quantitative terms) and soil and site conditions. A permanent sampling plot system was established to enable long-term monitoring of stand dynamics including observation of stand response to silvicultural treatments. Site conditions are ideally suited for Teak and some stands show exceptionally good growth performances. However, poor weed management and a lack of fire control and silvicultural management led to high mortality and poor growth performance of some stands, resulting in relative low overall growth averages. In a second step, a social baseline study was carried out in the surrounding villages and identified landowner conflicts between some villagers and DuPaul, which could be one reason for the fire damages. However, the study also revealed a general interest for collaboration in agroforestry on DuPaul land on both sides. Thirdly, a silvicultural management concept was elaborated and an improved integration of the rural population into DuPaul's forest plantation projects is already initiated. If landowner conflicts can be solved, the development of forest plantations can contribute significantly to the economic income of rural households while environmental benefits provide long-term opportunities for sustainable development of the region. Funding: GTZ supported PPP-Measure, Foundation