A literature retrieval was performed for whole rock geochemical analyses of sedimentary, magmatic and metamorphic rocks in the catchment of River Thuringian Saale for the past 600 Ma. Considering availability and coincidence with paleontological an facies data the following indicators seem suitable to detect environmental and climatic changes: biogenic P for Paleoproductivity, STI Index for weathering intensity, Ni/Co-ratio for redox conditions, relative enrichments of Co, Ba and Rb versus crustal values for volcanic activity at varying differentiation. The Mg/Ca-ratio as proxy for salinity is applicable in evaporites. The binary plot Nb/Y versus Zr/TiO2 indicates a presently eroded volcanic level of the Bohemian Massif as catchment area for the Middle Bunter, whereas higly differentiated volcanics provided source material for Neoproterozoic greywackes. A positive Eu-anomaly is limited to the Lower Bunter and implies mafic source rocks perhaps formerly located in the Bohemian Massif.
Dieser WebMapService (WMS) stellt die Flurstücke, Flurstücksnummern und Gemarkungen aus dem vorhandenen Datenmodell ALKIS für die Freie und Hansestadt Hamburg im INSPIRE Zielmodell dar. Im Amtlichen Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS®) werden alle Daten des Liegenschaftskatasters zusammengeführt und integriert gepflegt. Die Daten werden vom Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung zusätzlich im Hamburger Transparenzportal als Open Data-Datensatz bereitgestellt. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.
The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. ROCINN takes the OCRA cloud fraction as input and uses a neural network training scheme to invert GOME / GOME-2 reflectivities in and around the O2-A band. VLIDORT [Spurr (2006)] templates of reflectances based on full polarization scattering of light are used to train the neural network. ROCINN retrieves cloud-top pressure and cloud-top albedo. The cloud-top pressure for GOME scenes is derived from the cloud-top height provided by ROCINN and an appropriate pressure profile. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/
The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. ROCINN takes the OCRA cloud fraction as input and uses a neural network training scheme to invert GOME / GOME-2 reflectivities in and around the O2-A band. VLIDORT [Spurr (2006)] templates of reflectances based on full polarization scattering of light are used to train the neural network. ROCINN retrieves cloud-top pressure and cloud-top albedo. The cloud optical thickness is computed using libRadtran [Mayer and Kylling (2005)] radiative transfer simulations taking as input the cloud-top albedo retrieved with ROCINN. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/
Zielstellung der Entwicklung ist es, Fachleuten und der interessierten Öffentlichkeit Projekttätigkeiten im Bereich des Abfalltechnologietransfers übersichtlich darzustellen. So werden in einer interaktiven Karte Projektträger, Projektstandorte und deren Wirkbereiche visualisiert. Zusätzlich können Informationen wie Kontaktdaten, Projektlaufzeiten oder Projektsteckbriefe über die Karte abgefragt und heruntergeladen werden. Durch dieses ressortübergreifende Angebot wird zudem die Abstimmung und Kooperation zwischen Projektbeteiligten erleichtert.
Dieser Datensatz enthält die Flurstücke, Flurstücksnummer und die Gemarkungen aus dem vorhandenen Datenmodell ALKIS. Sie wurden in das INSPIRE Zielmodell transformiert. Im Amtlichen Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS®) werden alle Daten des Liegenschaftskatasters zusammengeführt und integriert gepflegt. Damit sind Daten der ehemaligen Liegenschaftskarte, des ehemaligen Liegenschaftsbuches und des Grenznachweises in ALKIS enthalten. Basis für ALKIS® ist ein von der Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Länder der Bundesrepublik Deutschland (AdV) entwickeltes Fachkonzept zur Führung aller Basisdaten des amtlichen Vermessungswesens (siehe Verweis). Alle Bundesländer haben sich verpflichtet einen ALKIS-Grunddatenbestand nach diesem Konzept zu führen. Daneben gibt es entsprechend dem Datenmodell länderspezifische zusätzliche Daten. Dieser Datensatz enthält ausgewählte Daten: Flurstücke, Flurstücksnummer, Gemarkungen
Brennstoffzellensysteme werden erst wirtschaftlich und ökologisch nachhaltig, wenn eine Kreislaufwirtschaft um das Produkt aufgebaut wird. Denn (Primär-)Platin, das Teil der MEA ist, hat einen erheblichen Anteil am CO2-Fußabdruck und den Kosten eines Brennstoffzellenstacks. Außerdem haben Brennstoffzellensysteme eine hohe Wertschöpfung, die am Ende des ersten Produktlebenszyklus so weit wie möglich erhalten bleiben sollte. Brennstoffzellekomponenten, insbesondere die MEA, weisen nach einer gewissen Betriebszeit chemische Degradationserscheinungen auf und können nicht unmittelbar weiterverwendet werden. Sobald ein Brennstoffzellenstack an sein Lebensende gelangt oder aufgrund eines Defekts frühzeitig ausfällt, muss sein Zustand beurteilt werden. Daraus muss abgeleitet werden, ob eine Reparatur des Stacks in Form eines Austauschs degradierter Zellen möglich ist. Falls nicht, muss der Brennstoffzellenstack demontiert, entsprechend befundet und ggf. Einzelkomponenten wiederaufbereitet werden, um der Anforderung eines möglichst hohen Wertschöpfungserhalts gerecht zu werden. Komponenten, die aufgrund irreversibler Degradationserscheinungen nicht mehr aufbereitet werden können, müssen im Sinne der Nachhaltigkeit 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. ISRA untersucht im Teilvorhaben in AP3 Inline-Messtechniken zur Erkennung von Korrosion, Deformation und Anhaftung von Dichtungsresten bei demontierten Bipolarplatten. In AP4 wird ISRA versuchen, mit Hilfe von Methoden der Produktionsanalyse bei der Untersuchung der Korrelationen der Parameter für den Aufbau eines vereinfachten Alterungsmodells mitzuwirken. In AP5 werden die Ergebnisse aus AP3 in einen Demonstrator überführt.
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.
Dem Projektvorhaben liegt folgende Problemstellung zu Grunde: 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 möglichst hohen Wertschöpfungserhalts gerecht zu werden. Komponenten, die aufgrund irreversibler Degradationserscheinungen nicht mehr aufbereitet werden können, müssen im Sinne der Nachhaltigkeit 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.
Dem Projektvorhaben liegt folgende Problemstellung zu Grunde: 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 möglichst hohen Wertschöpfungserhalts gerecht zu werden. Komponenten, die aufgrund irreversibler Degradationserscheinungen nicht mehr aufbereitet werden können, müssen im Sinne der Nachhaltigkeit 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.
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| Bund | 480 |
| Kommune | 1 |
| Land | 773 |
| Wissenschaft | 22 |
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| Chemische Verbindung | 25 |
| Daten und Messstellen | 783 |
| Förderprogramm | 361 |
| Gesetzestext | 14 |
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| Boden | 1043 |
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