Die Relevanz von Unsicherheitsanalysen in der Hydrogeology ist vergleichsweise groß aufgrund der Tatsache, dass Aquifereigenschaften oft sehr heterogen sind und meist nur wenige in-situ Daten zu deren Charakterisierung zu Verfügung stehen. Die Bayes'sche Statistik ist hervorragend geeignet, um solche Analysen durch zu führen. Verglichen mit klassicher, frequentistischer Statistik lassen sich Unsicherheiten deutlich einfacher modellieren, können Wahrscheinlichkeitsaussagen auch für Einzelfälle getroffen werden und Hintergrundwissen von ex-situ Messungen konsistent mittels der A-priori-Verteilung repräsentiert werden. In der Praxis werden allerdings sowohl Unsicherheitsanalyse wie auch Aquifercharakterisierung nur selten mit Bayes'schen Methoden durchgeführt. Der wahrscheinlich wichtigste Hinderungsgrund ist dabei die Schwierigkeit die A-priori-Verteilung zu bestimmen, welche die (Un)sicherheit bzgl. der Aquifereigenschaften ausdrückt bevor in-situ Daten berücksichtigt wurden. In diesem Projekt werde ich dieses Problem angehen, in dem ich (i) einen Arbeitsablauf zur Bestimmung der A-priori-Verteilung ausarbeite und (ii) den Einfluss solch einer Verteilung untersuche. Im ersten Teil werde ich Gebrauch machen von dem hierarchischem Bayes'schen Modell zur Bestimmung von A-priori-Verteilungen, welches in einer Zusammenarbeit zwischen der Arbeitsgruppe von Prof. Yoram Rubin und mir entwickelt wurde. Um dieses Modell mit einem umfangreichen und repräsentativen Datensatz zu versorgen, werde ich es mit einer etablierten Datenbank hydrogeologischer Messungen koppeln. Dadurch wird es möglich informative A-priori-Verteilungen zu bestimmen, welche das Hintergrundwissen von ex-situ Messungen repräsentieren. Im zweiten Teil werde ich den Einfluss dieser informativen A-priori-Verteilungen auf Fragen der Unsicherheitsreduktion und des resultierenden Datenwertes untersuchen. Dazu werde ich eine Reihe von klassischen Meß- und Interpretationsverfahren mit einem Bayes'schen Aquivalent vergleichen. Dabei wird vor allem die Frage des relativen Datenwertes im Mittelpunkt stehen. Relativ bezieht sich hierbei auf den Einfluss von in-situ Daten verglichen mit den ex-situ Daten, welche in der A-priori-Verteilung enthalten sind. Die Ergebnisse dieses Projektes werden demnach helfen einen konsistenten und reproduzierbaren Arbeitsablauf zur Ableitung hydrogeologischer A-priori-Verteilungen zu etablieren sowie deren Einfluss auf Fragen der Unsicherheitsreduktion und des relativen Datenwertes von in-situ Messungen zu bestimmen. Des Weiteren werden die Ergebnisse dazu dienen die Vorteile sowie mögliche Nachteile Bayes'scher Methoden für die hydrogeologische Unsicherheitsanalyse zu verstehen. Dadurch werden die Herausforderungen klar, die zu überwinden sind, um Bayes'sche Statistik zu einem allgemein genutztem Standard für hydrogeologische Unsicherheitsanalysen werden zu lassen.
Ziel des Vorhabens ist die wirtschaftliche und ressourceneffiziente Gewinnung pflanzlicher Wertkomponenten, die bislang in den Nebenströmen bei der Herstellung von ätherischen Ölen mittels Wasserdampfdestillation/Hydrodestillation als Abfallprodukte auftreten. Hierbei verbleiben jedoch sehr häufig gering wasserlösliche Komponenten wie z.B. Thymol und Carvacrol im sogenannten Hydrolat zurück, das dann in der Regel verworfen wird. Ebenso verbleiben die Destillationslösungen, in denen das pflanzliche Material mit Wasserdampf durchströmt wird, oftmals ungenutzt als Abfall und dieser muss unter Kosten entsorgt werden. Konkretes Ziel des Teilvorhabens 2 ist es daher, alle flüssigen Restphasen aus dem Prozess der Wasserdampf- bzw. Hydrodestillation bei der Gewinnung ätherischer Öle auf verbleibende pflanzliche Wertstoffe hin zu untersuchen und geeignete Isolationsmethoden zu entwickeln, diese Wertstoffe selektiv und in hoher Ausbeute zu erhalten. Dazu sollen ebenfalls Einflüsse auf Qualität und Quantität der erhaltenen Komponenten durch Variation der Betriebsparameter untersucht werden, um betriebswirtschaftliche Aspekte besser abschätzen zu können. Diese Prozesse sollen an ausgewählten Pflanzen, -teilen mit modellhaften Inhaltstoffen exemplarisch untersucht werden und ein Modell zur Abstraktion auf Flüssigphasen bei Verwendung anderer Pflanzensysteme entwickelt werden. Anschließende upscaling-Experimente sollen helfen, diese Prozesse für ein industrielles Umfeld zu bewerten.
Im Rahmen der Energiewende sowie einer zukünftigen nachhaltigen Energieversorgung stützen sich politische als auch energiewirtschaftliche Entscheidungen zumeist auf Verfahren der Systemmodellierung und der Szenarienanalyse. Diese resultieren aufgrund methodisch bedingter Unsicherheiten, unterschiedlicher Modellzielgrößen und -Annahmen sowie dem Abbildungsgrad der verwendeten Modelle oftmals in einer Vielzahl von Szenarien mit zum Teil konträren Aussagen.
Vor diesem Hintergrund ergibt sich die Notwendigkeit einer gesamtheitlichen (i.e. sozio-technischen) Betrachtung von Energieszenarien. Das interdisziplinäre Forschungsteam der Projektpartner KIT, Fraunhofer, Universität Stuttgart und dem DLR ermöglicht es, das zukünftige Energieversorgungssystem unter den verschiedenen Blickwinkeln der techno-ökonomischen Entwicklung, Bevölkerungsakzeptanz und Partizipation, sowie der Marktentwicklung und -Integration zu beleuchten.
Innerhalb des Helmholtz-Kollegs 'Energieszenarien' untersucht die Abteilung Systemanalyse und Technikbewertung des Instituts für Technische Thermodynamik am DLR Stuttgart insbesondere die Integration von Stromspeichertechnologien in das energiewirtschaftliche Gesamtsystem. Mit Hilfe eines kostenoptimierenden Modells werden dabei neben Abschätzungen zum zukünftigen Speicherbedarf unter verschiedenen Rahmenbedingungen, wie etwa dem Netzausbau, Strombedarf oder verschiedenen Erzeugungsportfolios, auch neue Speichertechnologien? und Innovationen unter systemanalytischen Gesichtspunkten bewertet und modelltechnisch abgebildet.
Das Helmholtz-Kolleg 'Energieszenarien' fördert über 6 Jahre im Zeitraum von 2012-2018 bis zu 24 Doktoranden aus den Bereichen der Ingenieur?, Wirtschafts?, Sozial? und Geisteswissenschaften. Dabei werden in den zwei Förderzeiträumen (2012-2015, 2015-2018) jeweils sechs Stipendien vergeben. Die Stipendiaten werden die gesamte Förderungsdauer durch ein umfangreiches Curriculum begleitet.
Die Quantifizierung vulkanischer Eruptionsdynamik ist immer noch eine der großen Herausforderungen der geophysikalischen Vulkanologie. Quantitative in situ Daten werden benötigt, um existierende Modelle für den präerutiven Magmentransport zu verifizieren und um neue Modell hierfür zu entwickeln. In situ Daten können aber nur mit einem gut ausgebauten vulkanologischen Monitoringsystem, welches sich an einem regelmäßig eruptierenden offenen Schlotsystem befindet, aufgezeichnet werden. Systeme dieser Art sind auf der Erde relativ selten und die beste Lokation ist wahrscheinlich Mt. Erebus in der Antarktis, da hier bereits ein gut ausgebautes Monitoringsystem existiert. Im Rahmen dieses Antrags werden wir die notwendige Infrastruktur entwickeln, um während des antarktischen Sommers 2003/2004 ein Doppler Radargerät am Kraterrand des Mt. Erebus zu betreiben. Das Radar soll alle strombolianischen Eruptionen während einer 4 wöchigen Messkampagne aufzeichnen. Mit Hilfe der Daten sollen die zeitliche Entwicklung der Eruptionsgeschwindigkeit untersucht und die während einer Eruption ausgestoßene Magmenmenge abgeschätzt werden. Wichtig ist weiterhin die Korrelation unserer Daten mit den vom Mount Erebus Volcano Observatory (MEVO) aufgezeichneten seismischen, akustischen, geodätischen und thermischen Signalen. Insbesondere ist ein Vergleich mit den akustischen Daten und Videoaufzeichnungen von Interesse, wodurch wir hoffen, die immer noch heftig diskutierte Frage des Überdrucks in Gasgroßblasen direkt vor der Eruption zu beantworten.