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s/ii/Ni/gi

Grundwassermessstelle APP_GWMN_665

Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_665 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper N8 : Südholstein. Es liegen insgesamt 22716 Messwerte vor. Es liegen außerdem 8 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).

Auf künstlicher Intelligenz basierendes System zur Vorhersage der Luftqualität im suburbanen Raum, Teilvorhaben: Technologieentwicklung und Transfer

Individualisierte Visualisierung von Energiewendemaßnahmen, Teilvorhaben: Soziologische Konzepte, partizipative Strategien und gesellschaftliche Zielkonflikte der Energiewende

Ziel des Verbundprojekt 'EnerVi - Individualisierte Visualisierung von Energiewendemaßnahmen' ist es, im Rahmen von partizipativ-gesellschaftlichen Prozessen systemübergreifend Innovationen zu entwickeln, um Stakeholder:innen und Verbraucher:innen die Folgen der Energiewende transparent zu machen, nachhaltiges Verhalten zu aktivieren und zu festigen. Das Vorhaben umfasst technische, soziale, institutionelle und organisationale Innovationen in den Modellregionen (Stadt Berlin und die Ortsgemeinde Neuerkirch). Die Modellregionen unterscheiden sich sehr deutlich in den soziokulturellen Lebensbedingungen und den energiewirtschaftlichen Voraussetzungen und bilden damit eine große Spannweite der in Deutschland vorhandenen gesellschaftlichen und energetischen Milieus ab. Ein zentrales Element des Vorhabens ist die Entwicklung eines Webtools, das mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) individualisiert auf die konkrete Person die Folgen der Energiewende in den Modellregionen visualisiert. Es werden die Potentiale der Energiewende und mögliche Klimaveränderungen im regionalen Umfeld anhand von mit KI 'gemorphten' Bildern mittels unterschiedlicher Zukunftsszenarien transparent gemacht. Dabei werden auch die Auswirkungen eigener persönlicher und kollektiver Entscheidungen (z.B.eigene/kommunale Energieversorgung, eigene/kommunale Energienutzung, Konsumverhalten, etc.) berücksichtigt und die Auswirkungen etwa auf die persönlichen Energiekosten, den Energieverbrauch oder auch von nachhaltigen Konsummöglichkeiten dargestellt.

Grundwassermessstelle APP_GWMN_646

Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_646 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper EL15 : Bille - Altmoränengeest Süd. Es liegen insgesamt 31046 Messwerte vor. Es liegen außerdem 30 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).

Weiterentwicklung der Erfassungsmethoden im marinen Biodiversitätsmonitoring – digitale Surveymethoden und Machine-Learning-Techniken für eine automatisierte Detektion von Tierindividuen

Die effektive Überwachung mariner Schutzgüter erfordert eine kontinuierliche Optimierung der Erfassungsmethoden. Insbesondere die zunehmende Offshore-Windenergienutzung stellt die traditionelle Erfassung mariner Wirbeltiere, v. a. mit Hilfe von Beobachterinnen und Beobach-tern in Flugzeugen und manueller Datenauswertung, vor neue Herausforderungen. Das Bundesamt für Naturschutz (BfN) setzt daher digitale Monitoringmethoden in Form von flugzeuggestützten Luftbildaufnahmen ein und entwickelt im Rahmen eines aktuellen Forschungsprojekts eine automatisierte Detektion mariner Tierarten mittels Machine Learning. Der vorliegende Artikel beschreibt die Entwicklung und Evaluierung innovativer digitaler Verfahren zur Klassifikation von Seevögeln und Meeressäugern in Luftbildern. Durch den Einsatz von heuristischen Ansätzen und Deep-Learning-Technologien kann zukünftig eine effiziente und kostengünstige Erfassung ermöglicht werden, um langfristig belastbare Datensätze zu Größen und zur räumlichen und zeitlichen Verteilung der Populationen mariner Wirbeltiere sowie zur Bewertung menschlicher Einflüsse auf marine Ökosysteme zu gewinnen. Zudem wird die zukünftige Rolle automatisierter Erfassungsmethoden untersucht.

Grundwassermessstelle APP_GWMN_300

Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_300 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper EI14 : Eider/Treene - Geest. Es liegen insgesamt 43975 Messwerte vor. Es liegen außerdem 47 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).

Grundwassermessstelle APP_GWMN_310

Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_310 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper ST15 : Trave - Nordwest. Es liegen insgesamt 37725 Messwerte vor. Es liegen außerdem 4 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).

Inorganic geochemistry of sedimentary rocks in the catchment of river Thuringian Saale during the last 600 Ma

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.

Entwicklung von energieeffizienten Koaleszenzfiltermedien für CO2-Einsparung bei der Verdichtung von Wasserstoff mittels eines neuartigen Herstellprozesses, Teilvorhaben: Numerische Modellierung und Simulation von Filtersystemen basierend auf Machine Learning und CFD-Methoden

Der zukünftig erhöhte Wasserstoffbedarf rückt den Transport über Pipelines in den Vordergrund. Durch lange Transportwege muss dieser regelmäßig auf seinen Ausgangsdruck verdichtet werden. Zur Komprimierung sind entsprechende Kompressoren notwendig, welche mit Koaleszenzfiltern ausgestattet werden müssen, um die Reinheit des Wasserstoffs beim Transport zu gewährleisten. Das Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung und Realisierung einer neuartigen Technologie zur Fertigung von Koaleszenzfiltermedien, welche mittels Schaumauftragsverfahren hergestellt werden. Ein gezieltes Design der Filtermedien ermöglicht eine Verringerung des Druckverlustes und somit ein enormes CO2-Einsparpotential. Um das CO2-Einsparpotential unter realen Bedingungen zu ermitteln, wird für Testzwecke ein Wasserstoffteststand aufgebaut. Parallel zu den Experimenten werden numerische Untersuchungen, die zu einem auf klassischen CFD-Verfahren basieren, als auch auf Machine-Learning basierten Ansätzen beruhen. Durch geeignete Co-Simulationen können Modelle für unterschiedliche Skalen berechnet werden. Die validierten Modelle werden für die Optimierung komplexer Filterstrukturen eingesetzt und erlauben eine Effizienz-Steigerung der Filtermedien.

Performante Open Source Software Suite für die Forschung zur Dynamik von Stromnetzen

Angesichts der Herausforderungen der Energiewende und insbesondere dem anstehenden Wechsel von Synchronmaschinen zu netzbildenden Wechselrichtern, ist methodische Forschung zur kollektiven Dynamik von Stromnetzen hochaktuell. Existierende Simulationsumgebungen entsprechen oft nicht dem Stand der Technik, was numerische Methoden sowie die Nutzung von High-Performance Computern (HPC) und GPUs angeht. Dies verhindert ihren Einsatz in großen Sampling Studien, die zum Beispiel für den Einsatz von Machine Learning (ML) notwendig sind. Des Weiteren lassen sich methodische und mathematische Fortschritte häufig nur schwer oder gar nicht in existierender Software implementieren, wodurch sie nicht an realistischen Modellen validiert werden können und letzten Endes nicht in der Praxis ankommen. Für die methodische Forschung ist die Flexibilität der Implementierung der Modelle, als auch die Performance von Simulationen von entscheidender Bedeutung. Für den Einsatz von KI und ML sind große Mengen an Simulationsdaten als Input erforderlich. Um überhaupt in die Forschung zu hybriden KI Methoden, die physikalischen Simulationen und ML direkt verbinden, einsteigen zu können, ist es notwendig, die Modelle in dafür konzeptionierten Programmiersprachen zu implementieren. Existierende Softwaretools stoßen auch in der Praxis an Performance-Grenzen. Durch die eingeschränkte Leistungsfähigkeit heutiger Simulationssoftware können so in zeitkritischen Situationen nicht alle potenziell relevanten Störfälle betrachtet werden. In diesem Projekt soll diese Lücke geschlossen werden, indem eine Software Suite entwickelt wird, die darauf ausgelegt ist, methodische Neuerungen schnell und effektiv zu integrieren und gleichzeitig realistische dynamische Modelle des Stromnetzes simulieren kann. Die Aufgaben des PIK umfassen Koordination des Projekts, Community-Building und Workshops, Trainingsmaterialien und Tutorials, Backend- und Frontend-Entwicklung sowie erste Forschungsvorhaben als Modellstudien.

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