Das Projekt "Teilvorhaben E1-2" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Evonik Operations GmbH durchgeführt. Im Sinne einer Elektrifizierung der chemischen Industrie vereinigt der Technologiepfad die Siemens AG als Technologielieferant für Energie- ('Elektronenerzeuger'), die Evonik Creavis GmbH als Chemieunternehmen ('Stofferzeuger') sowie die Beiersdorf AG ('Anwender'), um eine neuartige Wertschöpfungskette zu schaffen. Im Rahmen es beantragten Vorhabens sollen tiefgreifende Forschungsarbeiten zur biologischen Umwandlung von Elektrolysegas zu C6 Alkoholen und Säuren durchgeführt werden. Dabei steht im besonderen Fokus den Einfluss verschiedener Parameter (z. B. Salze, Vitamine, pH-Wert) bei der Kultivierung auf die Selektivität und dem Verhältnis von Säure zu Alkohol zu untersuchen. Weiterhin werden die in der ersten Phase des P2X Vorhaben erarbeiteten Basisdaten zur Cokultivierung weiter ausgebaut. Die mittels Gasfermentation gebildeten C6 Alkohole oder Säuren werden derivatisiert, da nur Derivate eine Anwendung in kosmetischen Pflegestoffen finden können. Ein Arbeitsziel ist es daher, Syntheserouten zu erforschen und Muster in ausreichender Menge, Reinheit und mit allen für die Anwendungstests benötigten Daten zu generieren. Das Gesamtziel des Arbeitspaketes AP2.2a ist die Erforschung der biologischen Umwandlung hin zu Produkten die folgend derivatisiert und in Anwendungstest für den Bereich der kosmetischen Pflegeprodukte untersucht werden. Ziel ist es, mögliche Produkte zu identifizieren, die einerseits Anwendung im kosmetischen Pflegeprodukte-Bereich finden, andererseits mittels des revolutionären Verfahrens aus erneuerbarer Energie und CO2 hergestellt werden können. Hinweis: Dieser Antrag bezieht sich auf die Gesamtvorhabenbeschreibung (GVB), die von der DECHEMA hochgeladen wird. (Die GVB enthält die Kurzversionen der APs).
Das Projekt "Fühler im Netz 2 - Einsatz von Big Data und KI bei der Nutzung des FiN Ansatzes zur Zustandserfassung von Netzen und Anlagen im Verteilnetz" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Bergische Universität Wuppertal, Fachbereich E, Lehrstuhl für Elektrische Energieversorgungstechnik durchgeführt. Im Projekt 'Fühler im Netz' (FiN) (Projektzeitraum 2014 bis 2017) ist es gelungen, drei Herausforderungen der Energiewende (Errichten einer Kommunikationsinfrastruktur, Anlagenzustandserfassung, insbesondere von Kabelanlagen, Netzzustandsüberwachung) zu adressieren und im Labor- bzw. Feldtestmaßstab erste praxistaugliche Lösungen zu demonstrieren. Mit dem FiN Ansatz können Synergien bei der Bewältigung der drei Heraus-forderungen gehoben und sehr kostengünstige Methoden der Zustandsüberwachung bereitgestellt werden. Der Fokus von 'Fühler im Netz 2.0' liegt auf dem Ausweiten der Möglichkeiten zur Anlagen- und Netzzustandsüberwachung und dem Heben von Optimierungspotentialen, die sich aus der Erfassung und Analyse von Massendaten ergeben. 'Fühler im Netz 2.0' soll eine ganzheitliche Erfassung des Zustands von Netzen und Anlagen im großen Maßstab ermöglichen. Dafür werden Erkenntnisse über Spannungsverläufe und Fingerprints im BPL-Spektrum vertieft und Big Data Analysen ebenso wie Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) angewendet. Es werden Systemintegrationen von günstiger Sensorik und BPL getestet und in großen Gebieten Dauertests durchgeführt, um lernende Systeme mit der erforderlichen Menge an Daten zu versorgen. Der Einsatz von Big Data und KI verspricht einen massiven Erkenntnisgewinn bei den FiN Grundlagen (Vorgängerprojekt) und methodische Ansätze zum sicheren und effizienten Betrieb einer sich sukzessive verändernden Netz- und Anlagenlandschaft im Niederspannungsnetz.
Das Projekt "Teilvorhaben: Power Plus Communications AG" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Power Plus Communications AG durchgeführt. 'Fühler im Netz 2.0' soll eine ganzheitliche Erfassung des Zustands von Netzen und Anlagen im großen Maßstab ermöglichen. Dafür werden Erkenntnisse über Spannungsverläufe und Fingerprints im BPL-Spektrum vertieft und Big Data Analysen ebenso wie Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) angewendet. Es werden Systemintegrationen von günstiger Sensorik und BPL getestet und in großen Netzgebieten Dauertests durchgeführt, um lernende Systeme mit der erforderlichen Menge an Daten zu versorgen. Der Einsatz von Big Data und KI verspricht einen massiven Erkenntnisgewinn bei den FiN Grundlagen und methodische Ansätze zum sicheren und effizienten Betrieb einer sich sukzessive verändernden Netz- und Anlagenlandschaft im Niederspannungsnetz. Im Projekt wird das FiN Gesamtsystem (Breitband-Powerline-Kommunikation mit integrierter Messsensorik für netzdienliche Mehrwerte) erheblich weiterentwickelt. Sowohl im Bereich der Messsensorik als auch im Bereich der BPL-Spektrumsanalyse auf Basis der Kanalcharakteristik soll eine genauere und effizientere Datenerfassung und -bereitstellung erzielt werden. Die weiterentwickelte Erfassung der Kanalcharakteristik wird die Detektion von Netz- und Anlagenzuständen deutlich verbessern. Auf Basis einer Prototypenentwicklung sollen zudem weitergehende Änderungen an Hardware und Software vorgenommen werden, die noch detailliertere Analysen (bis hin zum Millisekundenbereich) ermöglichen. Darüber hinaus soll außerdem die Integration von dezentraler Intelligenz zur automatisierten Vorauswahl und Vorverarbeitung von Daten untersucht werden.
Das Projekt "Teilvorhaben: Energieversorgung Leverkusen GmbH & Co. KG" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Energieversorgung Leverkusen GmbH & Co. KG (EVL) durchgeführt. 'Fühler im Netz 2.0' soll eine ganzheitliche Erfassung des Zustands von Netzen und Anlagen im großen Maßstab ermöglichen. Dafür werden Erkenntnisse über Spannungsverläufe und Fingerprints im BPL-Spektrum vertieft und Big Data Analysen ebenso wie Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) angewendet. Es werden Systemintegrationen von günstiger Sensorik und BPL getestet und in großen Gebieten Dauertests durchgeführt, um lernende Systeme mit der erforderlichen Menge an Daten zu versorgen. Der Einsatz von Big Data und KI verspricht einen massiven Erkenntnisgewinn bei den FiN Grundlagen und methodische Ansätze zum sicheren und effizienten Betrieb einer sich sukzessive verändernden Netz- und Anlagenlandschaft im Niederspannungsnetz. Spezifische Ziele der EVL: - Weiterverfolgung & Weiterentwicklung des 'Fühler im Netz' Ansatzes zur Kabeldiagnose - Suche nach typischen Fingerprints von z.B. Störquellen oder defekten Muffen im BPL-Spektrum - Analyse der Kabelzustandsdiagnostik zur Findung einer Lebensdauerkurve - Erkennung kurzfristig drohender Ausfälle - Konzept wie die Ergebnisse der Kabeldiagnose weiterverwendet werden können, z.B. im Asset-Management oder in der Netzbetriebsführung - Nutzung der tiefer im Niederspannungsnetz erfolgenden Spannungsmessung zum Nachweis der Einhaltung des Spannungsbandes (im Falle von Reklamationen) - Nutzung der Spannungs- (und Stromdaten) zur Nachverfolgung bzw. Vorhersage der Netzbelastung und Ausbaureserve durch z.B. Elektromobilität oder dezentrale Einspeiser - Erforschung einer Methode zur schnelleren Fehlerstellenortung im Niederspannungsnetz anhand von BPL-Spektrumsdaten, z.B. eine defekte Sicherung
Das Projekt "Vorhaben II: Verwitterung, Fragmentierung und Charakterisierung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Fraunhofer-Institut für Keramische Technologien und Systeme durchgeführt. Wir beantragen ein internationales, interdisziplinär besetztes Forschungsprojekt basierend auf einer Forschungsausfahrt mit dem FS SONNE mit Überquerung des North Pacific Garbage Patches und abgelegenen Regionen zur Untersuchung des Verbleibs und der Effekte von im Feld verwitterten Mikroplastikpartikeln und weiterem Plastikmaterial zwischen Hotspots und abgelegenen Regionen im Pazifik. Spezifische Aspekte, die unser Forschungsprogramm abdeckt, sind folgende: die Identifizierung und Charakterisierung der Plastikpartikel, ihre Alterung und Fragmentierung, die Sorption und Auslaugung von Chemikalien sowie die Einbindung von Plastikpartikeln in Aggregate und den Bewuchs ihrer Oberfläche mit Biofilm. Diese Parameter sind vermutlich entscheidend für den Transport und den Verbleib von Mikroplastikpartikeln in der marinen Umwelt, und basierend auf den Daten erhoffen wir uns, einzigartige Informationen zur immensen Diskrepanz der Menge an emittiertem Plastik und dem in oberflächennahmen Wasserproben gefundenen Plastik zu erhalten.