Das Projekt "Early stage - Metallrückgewinnung für das energie- und ressourceneffektive Recycling von Li-Ionen-Batterien, EarLiMet - Early stage - Metallrückgewinnung für das energie- und ressourceneffektive Recycling von Li-Ionen-Batterien" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt. Es wird/wurde ausgeführt durch: RWTH Aachen University, Institut und Lehrstuhl für metallurgische Prozesstechnik und Metallrecycling.
Das Projekt "Mikrostrukturbasierte Ermittlung der maximalen Einsatzdauer für korrosionsermüdungsbeanspruchte Werkstoffe und Komponenten der Kernenergie, Teilprojekt: Einsatz der Zerstörungsfreien Prüfung" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität des Saarlandes, Fachrichtung 8.4 Materialwissenschaft und Werkstofftechnik, Professur für Zerstörungsfreie Materialprüfung und Qualitätssicherung.
Das Projekt "Mikrostrukturbasierte Ermittlung der maximalen Einsatzdauer für korrosionsermüdungsbeanspruchte Werkstoffe und Komponenten der Kernenergie, Teilprojekt: Lebensdauerberechnung und Strukturanalyse" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie. Es wird/wurde ausgeführt durch: Hochschule Kaiserslautern, Fachbereich Angewandte Ingenieurwissenschaften, Forschungsschwerpunkt Hocheffiziente Technische Systeme.
Das Projekt "Mikrostrukturbasierte Ermittlung der maximalen Einsatzdauer für korrosionsermüdungsbeanspruchte Werkstoffe und Komponenten der Kernenergie, Teilprojekt: Komponentenversuche" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Stuttgart, Otto-Graf-Institut, Materialprüfungsanstalt.
Das Projekt "KompACT - Kompakte Abwärmeverstromung auf Basis des Clausius-Rankine-Prinzips mit Mikro-Dampfturbine, Teilvorhaben: Anlagenkonzept" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie. Es wird/wurde ausgeführt durch: UAS Meßtechnik GmbH.
Das Projekt "KompACT - Kompakte Abwärmeverstromung auf Basis des Clausius-Rankine-Prinzips mit Mikro-Dampfturbine, Teilvorhaben: Dampferzeuger Konzeptentwicklung" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie. Es wird/wurde ausgeführt durch: TheSys GmbH.
Das Projekt "KompACT - Kompakte Abwärmeverstromung auf Basis des Clausius-Rankine-Prinzips mit Mikro-Dampfturbine, Teilvorhaben: Systemintegration" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie. Es wird/wurde ausgeführt durch: Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm - Kompetenzzentrum Energietechnik.
Das Projekt "KompACT - Kompakte Abwärmeverstromung auf Basis des Clausius-Rankine-Prinzips mit Mikro-Dampfturbine, Teilvorhaben: Dampferzeuger Apparateentwicklung / Heat Recovery Steam Generator (HRSG) design development" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie. Es wird/wurde ausgeführt durch: Aprovis Energy Systems GmbH.
Das Projekt "InKoMar - Innovative kosten- und emissionsoptimierte Leichtbaukolbenentwicklung für den Gasbetrieb maritimer Dual-Fuel-Großmotoren, Vorhaben: Entwicklung und Fertigung von Leichtbaukolben für den kombinierten Gasbetrieb von maritimen Dual-Fuel-Motoren - EFL-KoMar" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie. Es wird/wurde ausgeführt durch: SECO GmbH.
Das Projekt "'Seamless' hydrologische Vorhersage des ostindischen Sommermonsuns mit der Analyse der zugehörigen Varianz und der meteorologischen und hydrologischen Unsicherheit (SHIVA)" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Potsdam, Institut für Umweltwissenschaften und Geographie, Lehrstuhl für Hydrologie und Klimatologie.Die Durchführung von sog. 'seamless predictions' stellt eine neue Methode der numerischen Wettervorhersage dar, in der alle Zeitskalen, von Tagen bis zu mehreren Monaten, einheitlich behandelt werden. Jede Skala profitiert auf diese Weise von den Forschungsfortschritten der jeweils anderen Skalen. Auf der anderen Seite stellen probabilistische Aussagen mithilfe von Ensemblerechnungen den de-facto Standard in operationellen Vorhersagen sowohl der Meteorologie als auch der Hydrologie dar. Die zugrundeliegende Physik und Statistik ist für den gesamten Vorhersagebereich allerdings für beide Disziplinen sehr unterschiedlich. Meteorologische Vorhersagbarkeit ist i. W. durch den unsicheren Anfangszustand begrenzt. Die gesamte Unsicherheit im Vorhersagezeitraum wird dargestellt, indem man jedes Ensemble-Mitglied einmal passend initialisiert und sich dann gemäß der deterministischen Dynamik entwickeln lässt. Für jede hydrologische Vorhersage stellt diese meteorologische Unsicherheit eine wesentliche Randbedingung dar. Es treten jedoch andere, mindestens ebenso wichtige Faktoren hinzu: die Struktur des hydrologischen Modells sowie dessen Parameter, welche zusammen i. d. R. als hydrologische Unsicherheit zusammengefasst werden. Dies liegt vor allem an dem wesentlich heterogeneren Forschungsgegenstand, denn ein Flusseinzugsgebiet besitzt deutlich mehr unabhängige Komponenten als die globale Atmosphäre. Die Zusammenführung meteorologischer und hydrologischer Unsicherheit für eine 'seamless prediction' von Abflüssen stellt daher eine erhebliche Schwierigkeit dar und wird in zwei von insgesamt drei Teilen im Projektvorschlag SHIVA angegangen. Der dritte Teil analysiert derartige Vorhersagen auf die jeweiligen Anteile der meteorologischen und hydrologischen Unsicherheit. Diese lassen sich mit der sog. Analysis Of VAriance (ANOVA) quantifizieren. Hierbei gibt es drei wichtige Aspekte. 1) für die ANOVA werden spezielle Prädiktanden für die Kurz-, Mittel- und Langfrist definiert; 2) mögliche Fehlerquellen zeigen sich anhand der Größe jedes Anteils für eine gegebene Vorhersagezeit; 3) der resultierende Zusammenhang zwischen Vorhersagezeit und den Unsicherheitsanteilen liefert ein generelles Bild der prinzipiellen Grenzen der Vorhersagbarkeit von Abflüssen für den gesamten Vorhersagebereich. Das Einzugsgebiet des Mahanadi (A-E= 141.500 km2) im Osten Indiens stellt für diese Fragestellung ein ideales Studienobjekt dar. Erstens, da durch starke Kopplungen zwischen Ozean und Atmosphäre im tropischen Monsungürtel saisonale Vorhersagen überhaupt erst ermöglicht werden (im Gegensatz etwa zu den Bedingungen in den mittleren Breiten). Zweitens sind Abflussvorhersagen für das dortige Wassermanagement generell von höchster Wichtigkeit, und zwar über den gesamten Zeitbereich von täglichen bis zu saisonalen Vorhersagen: beispielsweise für die Hochwasserwarnung, die Steuerung mehrfach genutzter Speicher, sowie das Bewässerungsmanagement.
