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Establishment of Teak plantations for high-value timber production in Ghana

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

Entwicklung und Qualifikation einer PROzesskette zur industriellen Herstellung Hochtemperatur ThermoElektrischer Module zur Abwärmenutzung, Energieeffizienzsteigerung und Senkung von CO2- Emissionen

Ziel ist die Entwicklung einer Pilotlinie zur automatisierten Herstellung von Hochtemperatur - thermoelektrischen (TE-) Modulen (TEM). TEM wandeln Wärme direkt in Elektrizität. Durch Abwärmenutzung mittels TEM ist eine Senkung der CO2 - Emission und eine Steigerung der Energieeffizienz möglich. Dies ist nur realisierbar, wenn die Herstellung von TEM auf ein kosteneffizientes industrielles Niveau gehoben wird. In ProTEM ist eine Senkung der Produktionskosten um 80% und ein Durchsatz von 12500 TEM/Jahr vorgesehen. Mit dem angestrebten, auf die elektrische Leistung bezogenen Preis von kleiner als 1 €/W stellen TE-Generatoren eine wirtschaftliche Alternative zur indirekten Abwärmenutzung dar. Das Konsortium bietet die Chance für eine Umsetzung der Ergebnisse sowie einen Technologietransfer und eine wirtschaftliche Verwertung und Vermarktung nach Projektende. Für kostengünstige TEM eröffnen sich zahlreiche Anwendungsfelder, da in Europa keine Technologie dieser Art existiert. Durch Nutzung industrieller Abwärme in Deutschland könnten jährlich 5 Milliarden € an Energiekosten eingespart werden.

Das Transfersystem für Innovationen in Wirtschaft und Gesellschaft, Teilvorhaben Technische Universität Bergakademie Freiberg

Reifegradsteigerung einer robotergeführten Rührreibschweißzange zur Herstellung hochfester Linienverbindungen für die leichtbaugerechte Montage von Aluminium- und Hybridbauteilen - Steppwelder

Geisenheimer Transferprogramm für artenreichen und multifunktionalen Weinbau, Teilvorhaben Hochschule Geisenheim

T!Raum - Inno!Nord - CO2-Gewinnung aus Abgasen mit gleichzeitiger H2-Produktion (Inno!Nord-KOWA)

Gründachkartierung

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.

Betrieb, Technische Verfügbarkeit und Administration des Forschungsparks Windenergie Krummendeich WiValdi

Das DLR errichtet derzeit gemeinsam mit Partnern aus dem Forschungsverbund Windenergie (FVWE) den Forschungspark Windenergie Krummendeich (WiValdi) mit zwei hochinstrumentierten Windenergieanlagen (WEA) neuster Bauart (je. 4,26 MW, 115 m Rotordurchmesser, 92 m Nabenhöhe), die durch vier meteorologische Messmasten (2x 100 m, 2x 150 m) flankiert werden. In einer bereits begonnen zweiten Ausbaustufe wird eine kleinere modulare WEA (ca. 500 kW, 40 m Rotordurchmesser, 50 m Nabenhöhe) sowie ein weiterer 70 m hoher meteorologischer Messmast errichtet. Das hier dargestellte Projekt BETA-Wind soll den sicheren Betrieb und die zuverlässige Verfügbarkeit des Forschungsparks für wissenschaftliche Zwecke unterstützen. Dies beinhaltet regelmäßige und unregelmäßige Wartungsarbeiten der Messtechnik am Standort und Teile des administrativen Betriebs mit der Bereitstellung von Messdaten und der technischen Dokumentation, der administrativen Verwaltung sowie die Begleitung von ersten Kampagnen nach Inbetriebnahme. Weiterhin sollen in BETA-Wind die Betriebsprozesse des Forschungsparks analysiert und an sich ändernde Randbedingungen aus Wissenschaft und Wirtschaft angepasst werden, um die Verfügbarkeit und Qualität der Großforschungsinfrastruktur sicherzustellen und eine breite Nutzbarkeit der generierten Messdaten zu gewährleisten. Zur Sicherstellung der industriellen Relevanz und damit dem Technologietransfer in die Wirtschaft, sollen regelmäßige Workshops mit und für die Industrie stattfinden.

Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung der Prognosen und Analysen der BfG

Veranlassung Methoden des maschinellen Lernens kommen in der gewässerkundlichen Praxis der BfG bisher nur vereinzelt zum Einsatz. Der Einsatz von ML entspricht in vielen Bereichen aber bereits dem Stand von Wissenschaft und Technik und hält zunehmend Einzug auch in gewässerkundliche Fragestellungen. ML besitzt das Potenzial, zum einen bestehende Aufgaben und Methoden qualitativ zu optimieren (z. B. in Form verbesserter Prognosemethoden). Zum anderen werden durch den Einsatz von ML arbeitsaufwändige, mit klassischen Ansätzen nicht leistbare Analysen erst möglich, wodurch auch gänzlich neue oder substanziell erweiterte Leistungen und Produkte entstehen. Der unmittelbare Anwendungs- und Aufgabenbezug von MALPROG lässt diesbezüglich konkrete Ergebnisse für relevante Fachaufgaben sowie zielführende Erkenntnisse für eine Übertragung auf weitere Arbeitsfelder der BfG erwarten. Ziele Die übergeordneten Ziele von MALPROG sind - 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 des Wissens: Initiierung einer BfG-weiten Arbeitsgruppe "KI" zwecks Beratung, Unterstützung, Austausch und Koordination zukünftiger Anwendungen mit Bezug zu Methoden der künstlichen Intelligenz Für die konkrete Anwendung der ML-Methoden für die Fach- und Beratungsaufgaben der BfG sollen - eine weitere Steigerung der Vorhersagegüte erzielt, längerfristige Vorhersageskalen erschlossen und innovative Beratungsprodukte generiert werden, - eine intelligente Vorbeurteilung von Öl-Verschmutzungen ermöglicht werden, die z. B. einen effizienteren Einsatz unbemannter Systeme ermöglicht und den teuren Datentransfer für weitfliegende Systeme wesentlich reduziert, - durch die Anwendung auf digitale Orthofotos eine Identifizierung von Vegetation mit erhöhtem Automatisierungsgrad auf großer Fläche ermöglicht werden, z. B. für eine effiziente Erstellung von Biotoptypenkartierungen und für ein stringentes Vegetationsmonitoring bei Entwicklungsmaßnahmen, - durch Kameraaufnahmen automatisch Makroplastik in fließenden Gewässern identifiziert und klassifiziert werden, - Messfehler von Bodenfeuchtemessungen identifiziert und korrigiert werden. Die vertiefte Befassung mit den Möglichkeiten und Grenzen von ML-Methoden soll die BfG unterstützen, um die rasant zunehmende Menge an (Umwelt-)Daten unter Nutzung steigender Rechenressourcen in eine verbesserte Leistungsfähigkeit ihres Beratungsangebots (z. B. für die WSV, das BMDV, das BMUV) zu überführen. Die Entwicklung von Anwendungsfeldern im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) 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" aufgegriffen und weiter konkretisiert hat. Pilothafte Anwendungen belegen aber neben dem hohen Bedarf auch das große Potenzial von Methoden des maschinellen Lernens im Bereich der Gewässerkunde (Prognose, Klassifikation, Regression). Im Rahmen von MALPROG wird die Nutzung KI- bzw. ML-basierter Methoden für konkrete Anwendungsfelder in der Gewässerkunde systematisch untersucht. Als zielführend identifizierte Ansätze werden in die praktische Facharbeit integriert, um letztlich deren Potenzial für konkrete Anwendungen in der Analyse- und Beratungspraxis der BfG und WSV ausschöpfen zu können.

Remanufacturing von PEM-Brennstoffzellenstacks für eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft, Teilvorhaben: Forschung und Technologietransfer

Brennstoffzellensysteme werden erst wirtschaftlich und ökologisch nachhaltig, wenn eine Kreislaufwirtschaft um das Produkt aufgebaut wird. Dies liegt zum einen darin begründet, dass (Primär-)Platin, das Teil der MEA ist, einen erheblichen Anteil am CO2-Fußabdruck und den Kosten eines Brennstoffzellenstacks hat und zum anderen, dass Brennstoffzellensysteme eine hohe Wertschöpfung haben, welche am Ende des ersten Produktlebenszyklus so weit wie möglich erhalten bleiben sollte. Da verschiedene Komponenten der Brennstoffzelle, insbesondere die MEA, nach einer gewissen Betriebszeit chemische Degradationserscheinungen aufweisen, ist eine unmittelbare Weiterverwendung ausgeschlossen. Sobald ein Brennstoffzellenstack an sein Lebensende gelangt oder aufgrund eines Defekts frühzeitig ausfällt, bedarf es einer Zustandsbeurteilung des Stacks. Daraus muss abgeleitet werden, ob eine Reparatur des Stacks in Form eines Austauschs degradierter Zellen möglich ist. Falls dies nicht mehr möglich ist, bedarf es der Demontage des Brennstoffzellenstacks sowie einer entsprechenden Befundung und ggf. Wiederaufbereitung der Einzelkomponenten, um der Anforderung eines hohen Wertschöpfungserhalts gerecht zu werden. Komponenten, die aufgrund irreversibler Degradationserscheinungen nicht mehr aufbereitet werden können, müssen möglichst sortenrein einem Recycling zugeführt werden. Unter Berücksichtigung der erwarteten Stückzahlen müssen daher bereits jetzt Konzepte für die automatisierte Zustandsbeurteilung und Demontage von Brennstoffzellenstacks, mit dem Ziel einer Kreislaufwirtschaft, entwickelt werden, um langfristig zum Erfolg der Technologie beizutragen. Der Fokus des wbks liegt einem Demonstrator für die automatisierte Demontage unter Berücksichtigung der genannten Herausforderungen. Der Demonstrator bildet Aspekte der Handhabung und Qualitätssicherung ab und ist für verschiedene Stackdesigns befähigt.

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