s/datamanagement/data management/gi
Bedarfsgerechtes Güllemanagement ist seit vielen Jahren eine vielschichtige Herausforderung für landwirtschaftliche Betriebe. Um den rechtlichen Rahmenbedingungen und Nachweispflichten nachzukommen, ist ein vielversprechender Lösungsansatz, die Gülle im Ausbringungsfahrzeug mittels NIR-Systems (Nahinfrarot) auf N-Gesamt (Gesamtstickstoff), NH4-N (Ammonium-N), P2O5 (Phosphor) und K2O (Kalium) sowie Trockenmasse hin zu analysieren. Eine breite Marktdurchdringung verlangt ein kompaktes, nachrüstbares und preisgünstiges NIR-System, welches die geforderte Genauigkeit und Qualitätsanforderungen erfüllt. Das Vorhaben iDentPlus setzt sich zum Ziel, eine Gesamtsystemlösung bestehend aus einem innovativen NIR-Sensorsystem basierend auf MEMS-IR-Detektoren und einem intelligenten Cloud-System mit KI-basierten Monitoring und Computing für den Feldeinsatz zu qualifizieren und bei einer hohen Anzahl von landwirtschaftlichen Betrieben zu erproben. Zur Gewährleistung der Funktionssicherheit unter den rauen Einsatzbedingungen werden neben einer Sensor-Selbstdiagnose auch eine kontinuierliche Überwachung der gemessenen NIR-Spektren im Feld und eine bedarfsgesteuerte Aktualisierung der Analysemodelle mittels Over-the-Air Update realisiert. Ferner sollen die für die Auswertung notwendigen Algorithmen entwickelt werden. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Stickstoff gelegt, wobei die anderen Inhaltsstoffe mit bearbeitet werden. Basierend auf dem weiterzuentwickelnden NIR-Sensorsystem soll ein Verfahren zur automatisierten Erstellung der Analysemodelle aus Referenzdaten entwickelt werden, um eine genaue Nährstoffbestimmung über einen langen Betriebszeitraum sicherzustellen. Das Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung einer ganzheitlichen Systemlösung bestehend aus einem NIR-Sensorsystem, einer Cloud-Lösung, mit Datenmanagement, Cloud-Monitoring und -Computing sowie die Entwicklung der Verfahren und der Algorithmen zur Bestimmung der Nährstoffgehalte des organischen Wirtschaftsdunges.
Das generelle Ziel des Projekts ist es, am Beispiel des Themas 'Klimawandel und seine Folgen' durch die Zusammenarbeit zwischen Schulen und wissenschaftlichen Instituten bei Schülerinnen und Schülern das Interesse an naturwissenschaftlichen Fragestellungen zu fördern. Dabei werden sowohl der Unterricht an den Schulen über die Grundlagen von Klimasystem und Klimawandel durch Informationsveranstaltungen, Beratung und Material unterstützt als auch Schülerinnen und Schüler beim wissenschaftsorientierten Arbeiten an den Instituten angeleitet. Allgemeine Projektergebnisse und einzelne Schülerarbeiten werden im Internet auf dem Hamburger Bildungsserver publiziert. Die Abteilung Datenmanagement beteiligt sich hier mit der fachlichen Beratung.
Dieses Projekt befasst sich mit der Einrichtung eines Datenmanagementsystems (aufbauend auf ein bereits bestehendes; im TR32). Dieses System ist in der Lage, große Mengen an Forschungsdaten zu speichern und zur Verfügung zu stellen. Es ermöglicht eine genaue Datencharakterisierung über eine flexible, jedoch standardisierte und benutzeroberflächenunabhängige Metadatenstruktur. Datensäte können Digitale Objekt Identifier (DOI) erhalten. Alle raumbezogenen Daten des SFB werden über ein WebGIS zugänglich sein. Die Daten der Wetterstationen (Z03) werden entsprechend gängiger Standards im System integriert. Eine weitere Aufgabe dieses Projekts besteht in der Analyse raumbezogener Daten für die gemeinsamen Forschungsgebiete des SFB.
Die Firma Siemens AG (SAG) wird sich im Rahmen des Gesamtvorhabens EviProd mit dem Thema 'Datenmanagement und KI zur Spritzschichtoptimierung' beschäftigen. SAG fokussiert sich dabei auf alle Arbeitsinhalte, die dazu dienen, Prozessdaten, -Schichtdaten und externe Messwerte zu verwalten, aufzubereiten, zu speichern und mit Hilfe KI-basierter Algorithmen zur Prozessreglung zu nutzen. Die spezifischen Arbeitsinhalte werden in der Tabelle 'Zeit- und Ressourcenplan' zusammengefasst.
Die Ziele des Zentralprojekts 2 (C2) umfassen das projektübergreifende Datenmanagement und den Datenaustausch. Eine zentrale Datenbank stellt eine nachhaltige Nutzung der gesammelten Informationen, auch über die Projektlaufzeit hinaus, sicher. Zudem wird die datengetriebene Synthese innerhalb und zwischen den Projekten durch die Bereitstellung von aggregierten Datensätzen und die Entwicklung und Implementierung von spezifischen Analyse-Programmen gefördert. Dabei werden die zur Verfügung stehenden Ressourcen durch die Kombination von existierenden und neuen, offline und online Lösungen, effizient genutzt. Somit soll auch ein nachhaltiger Beitrag zu den aktuellen, DFG geförderten, Datenserviceprojekten geliefert werden. Im Rahmen von C2 wird zusätzlich die Bohrkernkampagne in enger Zusammenarbeit mit den betreffenden Projekten koordiniert.
In DEMETHA soll eine Pilotanlage zur zweistufigen, hocheffizienten Vergärung von Wirtschatsdüngern für die energetische Nutzung und THG-Minderung in der Landwirtschaft aufgebaut und optimiert werden. Zusätzlich soll eine vorbildhafte MSR-Technik und ein Datenmanagement nach FAIR-Regeln entwickelt werden. Die zu entwickelnde Güllekleinanlage stellt mit ihrer hochgradig standardisierten und automatisierten Technik ein innovatives und kostengünstiges Verfahren zur Vergärung von Wirtschaftsdüngern tierischer Herkunft dar. Es eignet sich insbesondere für landwirtschaftliche Betriebe mit einem Tierbestand ab ca. 150 Großvieheinheiten (GV). Das Konzept hinter dieser Güllekleinanlage ist die Hohenheimer zweistufige Güllevergärung, die einen Rührkessel- und einen nachgeschalteten Festbettreaktor nutzt, wobei nicht abgebaute Faserstoffe in der ersten Prozessstufe zurückgehalten werden. Die Standardisierung der Anlage gewährleistet eine hohe Übertragbarkeit auf eine Vielzahl verschiedener landwirtschaftlicher Betriebe, auch über die Grenzen Deutschlands hinaus. Der nachgeschaltete Festbettreaktor zeichnet sich durch eine hohe Prozessstabilität und Lastflexibilität aus, wodurch die kontinuierliche Biogasproduktion dem momentanen Bedarf an Strom und Wärme angepasst werden kann. Durch den Einsatz einer innovativen Sensorik in Zusammenarbeit mit einer intelligenten MSR-Technik sollen der Energiebedarf der Anlage, der Methanertrag und die THG-Minderung optimiert werden. Bei dem hier vorgestellten Forschungsvorhaben handelt es sich um ein Verbundvorhaben, bei dem eine intensive Zusammenarbeit der beteiligten Partner erfolgt.
In DEMETHA soll eine Pilotanlage zur zweistufigen, hocheffizienten Vergärung von Wirtschatsdüngern für die energetische Nutzung und THG-Minderung in der Landwirtschaft aufgebaut und optimiert werden. Zusätzlich soll eine vorbildhafte MSR-Technik und ein Datenmanagement nach FAIR-Regeln entwickelt werden. Die zu entwickelnde Güllekleinanlage stellt mit ihrer hochgradig standardisierten und automatisierten Technik ein innovatives und kostengünstiges Verfahren zur Vergärung von Wirtschaftsdüngern tierischer Herkunft dar. Es eignet sich insbesondere für landwirtschaftliche Betriebe mit einem Tierbestand ab ca. 150 Großvieheinheiten (GV). Das Konzept hinter dieser Güllekleinanlage ist die Hohenheimer zweistufige Güllevergärung, die einen Rührkessel- und einen nachgeschalteten Festbettreaktor nutzt, wobei nicht abgebaute Faserstoffe in der ersten Prozessstufe zurückgehalten werden. Die Standardisierung der Anlage gewährleistet eine hohe Übertragbarkeit auf eine Vielzahl verschiedener landwirtschaftlicher Betriebe, auch über die Grenzen Deutschlands hinaus. Der nachgeschaltete Festbettreaktor zeichnet sich durch eine hohe Prozessstabilität und Lastflexibilität aus, wodurch die kontinuierliche Biogasproduktion dem momentanen Bedarf an Strom und Wärme angepasst werden kann. Durch den Einsatz einer innovativen Sensorik in Zusammenarbeit mit einer intelligenten MSR-Technik sollen der Energiebedarf der Anlage, der Methanertrag und die THG-Minderung optimiert werden. Bei dem hier vorgestellten Forschungsvorhaben handelt es sich um ein Verbundvorhaben, bei dem eine intensive Zusammenarbeit der beteiligten Partner erfolgt.
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| Bund | 290 |
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| Wissenschaft | 14 |
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| Language | Count |
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| Boden | 164 |
| Lebewesen & Lebensräume | 207 |
| Luft | 114 |
| Mensch & Umwelt | 315 |
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| Weitere | 272 |