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Reservoir-modelling and parametrization of a potential reservoir structure (Pilot area A) in the German North Sea

As part of the CDRmare joint project GEOSTOR (https://geostor.cdrmare.de/), the BGR created detailed static geological 3D models for two potential CO2 storage structures in the Middle Buntsandstein in the Exclusive Economic Zone (EEZ) of the German North Sea and supplemented them with petrophysical parameters (e.g. porosities, permeabilities). The 3D geological model (Pilot area A; ~1300 km2) is located on the West Schleswig Block in the area of the Henni salt pillow (pilot region A). It is based on 2D seismic data from various surveys and geophysical/geological information from four exploration wells. The model comprises 14 generalized faults and the following 14 horizon surfaces: 1) Sea Floor, 2) Mid Miocene Unconformity, 3) Base Rupelian, 4) Base Tertiary, 5) Base Upper Cretaceous, 6) Base Lower Cretaceous, 7) Base Muschelkalk, 8) Base Röt (Pelite), 9) Base Röt (Salinar), 10) Base Solling Formation, 11) Base Detfurth Formation, 12) Base Volpriehausen Formation, 13) Base Triassic, 14) Base Zechstein. The selected potential reservoir structure in the Middle Buntsandstein is formed by an anticline created by the uplift of the underlying Henni salt pillow. The primary reservoir unit is the 40-50 m thick Lower Volpriehausen Sandstone, the main sealing units are the Röt and the Lower Cretaceous. Petrophysical analyses of all considered well data were conducted and reservoir properties (including porosity and permeability) were calculated to determine the static reservoir capacity for these potential CO2 storage structures. Both models were parameterized and can be used for further dynamic simulations of storage capacity, geo-risk, and infrastructure analyses, in order to develop a comprehensive feasibility study for potential CO2 storage within the project framework. The 3D models were created by the BGR between 2021 and 2024. SKUA-GOCAD was used as the modeling software. We would like to thank AspenTech for providing licenses for their SSE software package as part of the Academic Program (https://www.aspentech.com/en/academic-program).

Vorhersage urbaner atmosphärischer Anzahlkonzentrationen ultrafeiner Partikel mit Hilfe von Machine Learning- und Deep Learning-Algorithmen (ULTRAMADE)

Ultrafeine Partikel (UFP) mit einem aerodynamischen Durchmesser kleiner als 100 nm stehen unter dem Verdacht die menschliche Gesundheit zu schädigen, allerdings fehlt bisher die abschließende wissenschaftliche Evidenz aus epidemiologischen Studien. Zur Herleitung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP wurden zum Teil statistische Modellierungsverfahren genutzt um UFP-Anzahlkonzentrationen vorherzusagen. Ein häufig genutztes Verfahren ist eine auf Flächennutzung basierte lineare Regression („land-use regression“, LUR). Allerdings wurden in luftqualitativen Studien auch andere, ausgefeiltere Modellansätze benutzt, z.B. „machine learning“ (ML) oder „deep learning“ (DL), die eine bessere Vorhersagegenauigkeit versprechen. Das Ziel des Projekts ist die Modellierung von UFP-Anzahlkonzentration in urbanen Räumen basierend auf ML- und DL-Algorithmen. Diese Algorithmen versprechen eine bessere Vorhersagegenauigkeit gegenüber linearen Modellansätzen. Mit unserem Modellansatz wollen wir sowohl räumliche als auch zeitliche Variabilität der UFP-Anzahlkonzentrationen abbilden. In einem ersten Schritt werden die Messergebnisse aus mobilen Messkampagnen genutzt um ein ML-basiertes LUR Modell zu kalibrieren. Zusätzlich werden urbane Emissionen aus lokalen Quellen, abseits vom Straßenverkehr, identifiziert und explizit in das Modell einbezogen. In einem zweiten Schritt wird ein DL-Modellansatz basierend auf Langzeit-UFP-Messungen mit dem ML-Modell gekoppelt um die Repräsentierung der zeitlichen Variabilität zu verbessern. Unser vorgeschlagenes Arbeitsprogramm besteht aus fünf Arbeitspaketen (WP): WP 1 beinhaltet mobile Messungen mittels eines mobilen Labors und eines Messfahrads. WP 2 besteht aus stationären Messungen, die an Stationen des German Ultrafine Aerosol Network durchgeführt werden. In WP 3 werden wichtige UFP-Emissionsquellen, insbesondere Nicht-Verkehrsemissionen, mit Hilfe von zusätzlichen kurzzeitigen stationären Messungen identifiziert und quantifiziert. In WP 4 werden ML-Algorithmen genutzt um ein statistisches Modell aufzubauen. Als Kalibrierungsdatensatz werden die Messungen aus WP 1 benutzt. Das Modell wird UFP-Anzahlkonzentrationen mit Hilfe eines Datensatzes aus erklärenden Variablen, u.a. meteorologische Größen, Flächennutzung, urbaner Morphologie, Verkehrsmengen und zusätzlichen Informationen zu UFP-Quellen nach WP 3, vorhersagen. In WP 5 werden die UFP-Anzahlkonzentrationen aus WP 2 für einen DL-Modellansatz genutzt, der die zeitliche Variabilität repräsentieren wird. Dieser wird dann mit dem ML-Modell aus WP 4 gekoppelt. Der Nutzen der Modellkopplung wird mit dem Datensatz aus WP 3 validiert. Aus unserem Projekt wird ein Modell hervorgehen, das in der Lage ist die räumliche und zeitliche Variabilität urbaner UFP-Anzahlkonzentrationen in einer hohen Genauigkeit zu repräsentieren. Damit wird unsere Studie einen Beitrag zur Quantifizierung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP z.B. in epidemiologischen Studien leisten.

Ermittlung der Praxis der Sortierung und Verwertung von Verpackungen im Sinne des § 21 VerpackG für den Zeitraum 2021 bis 2024 und Empfehlungen zur Fortentwicklung des Mindeststandards zur Ermittlung der Recyclingfähigkeit

§ 21 VerpackG sieht u.a. die jährliche Veröffentlichung eines Mindeststandards zur Ermittlung der Recyclingfähigkeit systembeteiligungspflichtiger Verpackungen durch die Zentrale Stelle im Einvernehmen mit dem UBA vor. Die Kenntnis über die Praxis der Sortierung und Verwertung von Verpackungen, die von den Systemen gesammelt und einer Verwertung zugeführt werden, bildet eine wesentliche Grundlage für die Arbeiten zur Fortschreibung des Mindeststandards. In einem Vorhaben des ReFo-Plan 2018 (FKZ 3718 33 311 0) wurde eine Methode zur Ermittlung der Praxis der Sortierung und Verwertung entwickelt und erstmals angewendet. Die Ermittlung der Praxis der Sortierung und Verwertung muss nunmehr aktualisiert werden. Ziel: (1) Jährliche Ermittlung der aktuellen Praxis der Sortierung und Verwertung anhand der im Vorläufervorhaben entwickelten Methode (2) Weiterentwicklung der Methode und vorhandener Vorlagen, insbesondere zur Aktualisierung und leichteren Handhabung (3) Entwicklung von Empfehlungen zur Fortschreibung und Weiterentwicklung des Mindeststandards. Methode: (1) Literatur- und Quellenauswertung, insbesondere der Mengenstromnachweise der Systeme und Systemberichte § 21 VerpackG (2) Befragung von Praxisakteuren und Auswertung der Ergebnisse (3) Wissenschaftlicher Austausch mit Stakeholdern, insbesondere Praxisakteuren und Zentraler Stelle (4) Expert Judgement (5) Wissenschaftliche Methodenentwicklung und -fortschreibung (6) Wissenschaftliche Dokumentation der Ergebnisse. Output: Aktueller Stand der Praxis der Sortierung und Verwertung, Empfehlungen zur Fortentwicklung des Mindeststandards.

Einrichtung eines laenderuebergreifenden Pool-Systems fuer Mehrwegverpackungen zur Schonung der Umwelt

Das internationale Pool-System fuer Mehrwegfischtransportverpackungen ist aufgebaut und etabliert sich zunehmend im Markt. 1996 konnten ueber 1,6 Mio. Vermietungen von Mehrwegboxen erzielt werden. Zur Zeit wird noch an der Entwicklung einer massgeschneiderten EDV-Loesung fuer unser internationales Mehrwegsystem gearbeitet.

EU Climate Policy Tracker

The EU Climate Policy Tracker (EU CPT) presents up-to-date developments in climate and energy policies in the EU-27. Although government policy is the single most influential driver behind the fight against climate change, there is limited information about the status of the policies that influence increases or decreases in emissions. The EU Climate Policy Tracker (EU CPT) is intended to bridge this gap. The project holds two references in focus at the same time: a 2050 goal of near total decarbonisation, and our current policy trajectory. A uniquely developed scoring method, modelled on appliance efficiency labels (A-G), gives an indication of how Member States are doing compared to a low-carbon policy package. This results in aggregated scores, supported with a rich background of information, for all Member States, at EU level, and for different economic sectors. The project is intended to be a resource for those seeking information, a means of sharing best practice, and a way of holding policymakers to account. In 2011 we updated our initial rating from November 2010. The findings of 2010 showed that the average score across the EU was an E, indicating that the level of effort needed to treble to be on track to reach the 2050 vision. Looking at the developments in 2011, we can see that there has been considerable activity in many countries, though the overall scoring has generally remained constant: positive actions are counteracted by negative developments or budget cuts. The EU CPT is a joint project by Ecofys and WWF. The project is funded by the European Climate Foundation. Visit the EU Climate Policy Tracker on: www.climatepolicytracker.eu.

Nachhaltiger Umgang mit Verpackung - eine Vision für das DSD im Jahre 2020

Konsumgüterverpackungen in der Kreislaufwirtschaft - Entwicklung eines theoretischen Ansatzes zur Beschreibung und Analyse der Transformationsprozesse und Transaktionsbeziehungen in Verpackungskreisläufen

Als eine zentrale Strategie des umweltfreundlichen Wirtschaftens empfiehlt sich die Einrichtung von Stoff- bzw. Produktkreisläufen. Sie sind durch eine Vielzahl an Verarbeitungs- und Austauschprozessen gekennzeichnet. Im Rahmen des Habilitationsvorhabens sollen die diversen Kreisläufe für (Konsumgüter-)Verpackungen näher beschrieben und analysiert werden. Verpackungen eignen sich dabei als Untersuchungsgegenstand, da ihre Kreislaufführung schon seit geraumer Zeit gesetzlich geregelt und weitestgehend implementiert ist. Wichtigstes Ziel des Habilitationsvorhabens ist die Entwicklung formaler Modelle, mit deren Hilfe sich die unterschiedlichen Prozeßtypen der Verpackungskreisläufe (Herstellen, Verpacken, Lagern, Transportieren, Sammeln, Sortieren, Verwerten) beschreiben lassen. Daneben besteht ein weiteres zentrales Ziel in der Analyse der Beziehungen (v.a. der Transaktionen) zwischen den am Kreislauf beteiligten Wirtschaftssubjekten. Die Untersuchungen sollen alle wesentlichen Verpackungstypen beinhalten und einen bisher fehlenden wirtschaftswissenschaftlichen Bezugsrahmen liefern, in den sowohl neuere Analysen einzelner Verpackungskreisläufe (Duales System zur Entsorgung von Einwegverkaufsverpackungen, Mehrwegverpackungssysteme) als auch ältere Arbeiten zur Verpackungsgestaltung integriert werden.

Mehrwegfaehige Gefahrgutverpackungen

Rechtsfragen von Verpackungsabfaellen

Das Projekt betrifft einerseits Rechtsfragen der geltenden Verpackungsverordnung und ihrer Weiterentwicklung (Verfassungsmaessigkeit und Gesetzmaessigkeit der Verpackungsverordnung, das Verhaeltnis privatrechtlicher und hoheitlicher Abfallentsorgung, kartellrechtliche Probleme). Andererseits werden Fragen der Verfassungsmaessigkeit und Ausgestaltung kommunaler Verpackungssteuern untersucht.

SoilSuite - Sentinel-2 - Europe, 5 year composite (2018-2022)

The SoilSuite contains a collection of different image data products that provide information about the spectral and statistical properties of European soils and other bare surfaces such as rocks. It is created using DLR's Soil Composite Mapping Processor (ScMAP), which utilises the Sentinel-2 data archive. SCMaP is a specialised processing chain for detecting and analysing bare soils/surfaces on a large (continental) scale. Bare surface and soil pixels are selected using a combined NDVI and NBR index (PVIR2) that optimises the exclusion of photosynthetically active and non-active vegetation. The index is calculated and applied for each individual pixel. All SoilSuite products are calculated based on the available Sentinel-2 scenes recorded between January 2018 and December 2022 in Europe. The data package excludes all scenes with a cloud cover of > 80 % and a sun elevation of < 20°. The spectral composite products are calculated from the mean value after extensive removal of clouds, haze and snow effects at both scene and pixel level. The spectral data products are available at a pixel size of 20 m and contain 10 Sentinel-2 bands (B02, B03, B04, B05, B06, B07, B08, B08a, B11, B12). The SoilSuite comprises: (a) “Bare Surface Reflectance Composite – Mean” that provides the spectral properties of soils that vary due to different soil organic carbon (SOC) content, soil moisture and soil minerology. This product is often used for spectral and digital soil mapping approaches, (b) “Bare Surface Reflectance Composite - Standard deviation” informing about the spectral dynamic of bare surfaces and soils, (c) “Bare Surface Reflectance Composite – 95% Confidence” contains information about the reliability of the spectral information due to the number of valid observations per pixel, (d) “Bare Surface Statistics Product” provides the number of bare soil occurrences over the total number of valid observations (Band 1), the number of bare soil occurrences (Band 2) and the total number of valid observations (Band 3), (e) “Mask” is a product that aggregates simple landcover classes that occur during the time period between 2018 - 2022 (Sentinel-2). The three-class Mask contains bare surface occurrences (1), permanent vegetation (2) and other surfaces such as water bodies, urban areas, roads (3). Additionally, the SoilSuite provides (f) “Reflectance Composite – Mean” that represents the mean reflectance of all valid Sentinel-2 observations between 2018 – 2022 including vegetation, bare and other surfaces, and (g) “Reflectance Composite – Standard deviation”, which contains the standard deviation per band for all valid Sentinel-2 observations between 2018 – 2022.

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