Das Projekt "Teilvorhaben: Smarte Microgrids als Ansatz zur Elektrifizierung in der Landwirtschaft" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von MicroEnergy International GmbH durchgeführt. Die Modernisierung einer wachsenden Landwirtschaft im Maghreb impliziert eine zunehmende Nachfrage nach Energie und Wasser. Letzteres ist ein knappes Gut in der Region, und erneuerbare Energien spielen, trotz des enormen Potentials, nur eine marginale Rolle. MicroEnergy International (MEI) ist einem Konsortium erfahrener Partner aus der EU, Algerien und Marokko beigetreten. Die Arbeitspakete umfassen unter anderem die Begleitung der wissenschaftlichen Forschung, die Organisation des Technologietransfers und der Kapazitätsentwicklung. Darüber hinaus wird MEI eigene Erfahrungen im Bereich Entwicklung, Implementierung und Betrieb von Mikronetzen einbringen um die Modellierung und Simulation der Systemleistung, den Bau von TRL4-Prototypen und deren Pilotierung im Maßstab von TRL6/7-Demonstratoren auf ausgewählten Projektfarmen zu unterstützen. Die Digitalisierung und das Monitoring dieser Systeme soll wiederrum Daten liefern, die eine Extrapolation der Ergebnisse zusammen mit der Entwicklung praktikabler Modelle für die Hochskalierung der Technologie in der MENA-Region ermöglichen soll. Um sicherzustellen, dass die Projektergebnisse nachhaltig sind, ist MEI für deren umfassende und akteursgerechte Kommunikation verantwortlich. MicroEnergy International GmbH hat sich sowohl als Beratungsunternehmen, als auch als Produkt und Softwareentwickler im Bereich Mikronetze im Globalen Süden bereits einen guten Ruf erarbeitet. Mit diesem Projekt wird sich MEI zum Einen auf Mikronetze im Landwirtschaftssektor spezialisieren und neue hybride Speichertechniken erforschen, die später in Form von Software und Regeltechnik vermarktet werden können, zum Anderen sollen Netzwerke und der Markt in der MENA Region für Beratungsleistungen erschlossen werden. MEI hat dabei nicht nur Akteure aus dem Energiesektor im Blick. Dieses NEXUS Projekt soll bewusst dafür eingesetzt werden, auch Kontakte, Netzwerke und zukünftige Kunden im Wasser und im Landwirtschaftssektor zu gewinnen.
Das Projekt "Teilvorhaben der ESA2 GmbH: Szenarien, Daten und Modellschnittstellen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Energy Systems Analysis Associates - ESA2 GmbH durchgeführt. TransHyDE-Sys ist ein Systemanalyseprojekt und ein Verbundvorhaben innerhalb des Leitprojekts TransHyDE. Neben der Systemanalyse existieren im Leitprojekt auch Umsetzungs- und Forschungsprojekte zum Thema H2-Transport. Die Systemanalyse nimmt als Querschnittsprojekt eine spezielle Funktion wahr: Einerseits wird mit Hilfe von eigenen Modellierungs- und Simulationsarbeiten sowie ökologische Analysen wesentliches Systemwissen für den zeitabhängigen Aufbau und die Kopplung der Energieinfrastrukturen generiert. Andererseits sollen Beobachtungen, Analysen und Anforderungen der Umsetzungs- und Forschungsprojekte aufgenommen sowie mit existierendem Wissen abgeglichen und übergreifend eingeordnet werden. Die Ergebnisse sollen in eine sich kontinuierlich entwickelnde Roadmap einfließen. Diese unterstützt fortlaufend die Forschungs- und Umsetzungsprojekt, identifiziert mögliche Forschungs- und Entwicklungsthemen für die nächsten Projektphasen und liefert als auch wichtige Handlungsempfehlungen für externe Stakeholder. Das Teilvorhaben der ESA2 GmbH unterstützt die Erstellung und Feinkonzeption eines konsistenten Energie-Modelle-Systems (EMS), welches durch die datenseitige Kopplung der einzelnen spezifischen Modelle und Analyse-Tools der Partner sowie durch einen Ablaufplan für die einzelnen Modellanwendungen definiert wird. Neben der Festlegung des EMS-Aufbaus und -Einsatzes beinhaltet dies auch Bereitstellung der erarbeiteten Szenariodaten bzw. deren Harmonisierung zwischen den Modellen sowie die Sicherstellung des iterativen Datenaustausches über das ESA2-Data-Warehouse (Cloudlösung) inklusive des erforderlichen Datenmappings zwischen den einzelnen Modellen.
Das Projekt "Teilvorhaben 1: Koordination und semi-airborne EM Exploration der Modellregion Oberharz" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Münster, Institut für Geophysik durchgeführt. Das übergeordnete Ziel des Verbundes ist der Aufbau eines Reallabors in der Modellregion Oberharz, in dem unter Betrachtung geologischer und altbergbaulicher Daten effiziente luftgestützte geophysikalische Explorationsmethoden zur Tiefenerkundung von Rohstoffen industrienah erprobt werden. Im Teilvorhaben der WWU steht die Auswertung von boden-luftgestützten elektromagnetischen Tiefensondierungen (semi-airborne EM) im Vordergrund. Es kommen dazu neben großflächigen Hubschrauberbefliegungen auch fokussierte Drohnenbefliegungen zum Einsatz. Das Hauptziel des Teilvorhabens ist die Ableitung eines drei-dimensionalen Modells der Verteilung der elektrischen Leitfähigkeit bis zu Tiefen von über 1000 m. Dieses Modell wird im Projektverlauf sukzessive unter Einbindung neuer Befliegungsdaten aufgebaut und geht in eine geologische Bewertung unter Betrachtung geologisch-lithologischer Strukturen, des Potenzials für Höffigkeiten und des hydrologischen Systems ein. Die WWU koordiniert das Gesamtvorhaben.
Das Projekt "Verbesserung der raum-zeitlichen Güte hydrologischer Modellierung auf der Mesoskala durch Fusion und Assimilation von multi-sensoralen Fernerkundungsdaten" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Trier, Fachbereich VI Raum- und Umweltwissenschaften, Fach Physische Geographie durchgeführt. Die erwarteten zukünftigen Auswirkungen des Klima- und Landnutzungswandels auf den terrestrischen Wasserkreislauf verlangen Modellierungsansätze, die in der Lage sind, hydrologische Prozesse auf den für lokales und regionales Wassermanagement relevanten Skalen zu simulieren. Physikalisch-basierte hydrologische Modelle auf der Mesoskala sollten alle lokalen Gegebenheiten berücksichtigen, die zur Steuerung der räumlichen Differenzierung des Niederschlag-Abfluss Transformationsprozesses beitragen. Zur Etablierung eines Modells, welches das Verhalten hydrologischer Systeme realitätsnah simuliert, werden wir einen 'integrierten' multikriteriellen Kalibrationsansatz entwickeln, der neben dem Gebietsabfluss auch detaillierte räumliche Informationen über die dominierenden Abflussbildungsprozesse und Tagesraten der Evapotranspiration (ETa), abgeleitet aus hochauflösenden Fernerkundungsdaten, beinhaltet. Wir werden unseren Ansatz für drei ausgewählte Einzugsgebiete im Nahe-Tal (Südwestdeutschland) im Rahmen des flexibel anpassbaren WaSiM-ETH Models entwickeln, um ein beispielhaftes Verhalten-erklärendes (behavioural) Modell zu erstellen, das die raumzeitliche Dynamik des Niederschlag-Abfluss Prozesses in stündlichen Zeitschritten abbildet. Dazu werden fernerkundlich erfasste Landoberflächenparameter und aus Thermaldaten abgeleitete ETa Karten mit einer Pixelgöße vonca. 30-100 m eingebunden. Zur Erstellung dieser Karten auf Tagesbasis werden wir Multi-Sensor Datenfusionsansätze und Methoden zum sogenannten 'Downscaling' der Landoberflächentemperatur, welche die Vorteile räumlich hoch-auflösender Fernerkundungssysteme wie z.B. Landsat-8/Sentinel-2 mit zeitlich hochauflösenden Erdbeobachtungssystemen wie MODIS und VIIRS verknüpfen. ETa Raten werden mit einer Reihe von etablierten Energiebilanzmodellen (SEBAL, METRIC, SSEB) ermittelt. Diese Prozessierungskette ermöglicht die für die Kopplung mit räumlich-distributiven hydrologischen Modellen auf der Mesoskala notwendige Ableitung von LST und ETa Karten auf der Feldskala. Diese Fernerkundungsprodukte können unmittelbar zur Kalibration des hydrologischen Modells WaSiM-ETH eingesetzt werden. Etabliert werden sowohl manuelle als auch automatisierte Kalibrationsansätze, welche die raumzeitliche Dynamik der ETa Muster innerhalb der Einzugsgebiete mit einer Reihe von räumlichen Metriken erfassen. Die Kombination von fernerkundlich-abgeleiteter ETa bei wolkenfreien Bedingungen mit Simulationsergebnissen der hydrologischen Modellierung erlaubt uns die Erstellung lückenloser, hochauflösender ETa Zeitreihen. Darüber hinaus wird ein physikalisch-basiertes 'behavioural' Modell fähig sein, korrekt auf veränderte Randbedingungen hinsichtlich des Klimas oder der Landnutzung zu reagieren, und so zum Verständnis von Veränderungen im Wasserkreislauf im Rahmen globaler Klimaszenarien beitragen (z.B. das RCP6.0 oder das RCP8.5 Szenario, beide mit deutlichen Änderungen von Temperatur- und Niederschlagsmustern).
Das Projekt "Teilprojekt 1" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule Koblenz, Fachbereich bauen - kunst - werkstoffe, Fachrichtung Bauingenieurwesen - Siedlungswasserwirtschaft und Wasserbau durchgeführt. Starkregen bzw. hieraus resultierende Sturzfluten haben in den letzten Jahren vermehrt zu weitreichenden Schäden an technischen und sozialen Infrastrukturen geführt. Bei solchen Extremereignissen müssen die Wassermengen möglichst schadlos durch die urbane Bebauung abgeleitet werden. Gemeinsam mit fünf Pilotkommunen, die bereits von Starkregen betroffen waren, entwickelt das dreijährige Verbundprojekt Urban Flood Resilience - Smart Tool FloReST innovative, technologiebasierte Lösungen, die klassische und KI-Ansätze zur belastungsunabhängigen und -abhängigen Ausweisung von Notabflusswegen verfolgen. Ein intelligenter, dialog-orientierter Weg zur nachhaltigen Umsetzung von Hochwasservorsorgemaßnahmen in urbanen Räumen wird durch einen begleitenden Wissenstransfer eingeschlagen. So wird ein robotergestütztes System mit integrierter Positionierungs- und Mess-Sensorik entwickelt, KI-Technologie ersetzt den aufwändigen Einsatz hydraulisch-numerischer Modelle zum lokalen Nachweis von Notabflusswegen durch Machine-Learning-Verfahren, Hochwasservorsorgemaßnahmen werden durch den Einsatz von UAV-Drohnentechnik und Dotierversuchen zur experimentellen Ausweisung belastungsabhängiger Notabflusswege zielgenau umgesetzt und die Infrastruktur zur digitalen Daten- und Methodenbereitstellung in Form eines Geo-Data-Warehouse und einer Smart App wird entwickelt. Alle Smart Tools werden in einer vernetzten Risikokommunikation mit den Pilotkommunen und Betroffenen in einem Fünf-Phasen-Modell der Partizipation überprüft und getestet. Alle Smart Tools haben eine hohe Anwendungsorientierung, die durch Tests in Pilotkommunen und Austausch im Projektbeirat verifiziert wird.
Das Projekt "Teilprojekt 6" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Trier, Fachbereich VI Raum- und Umweltwissenschaften, Fach Hydrologie durchgeführt. Starkregen bzw. hieraus resultierende Sturzfluten haben in den letzten Jahren vermehrt zu weitreichenden Schäden an technischen und sozialen Infrastrukturen geführt. Bei solchen Extremereignissen müssen die Wassermengen möglichst schadlos durch die urbane Bebauung abgeleitet werden. Gemeinsam mit fünf Pilotkommunen, die bereits von Starkregen betroffen waren, entwickelt das dreijährige Verbundprojekt Urban Flood Resilience - Smart Tools FloReSt innovative, technologiebasierte Lösungen, die klassische und KI-Ansätze zur belastungsunabhängigen und -abhängigen Ausweisung von Notabflusswegen verfolgen. Ein intelligenter, dialog-orientierter Weg zur nachhaltigen Umsetzung von Hochwasservorsorgemaßnahmen in urbanen Räumen wird durch einen begleitenden Wissenstransfer eingeschlagen. So wird ein robotergestütztes System mit integrierter Positionierungs- und Mess-Sensorik entwickelt, KI-Technologie ersetzt den aufwändigen Einsatz hydraulisch-numerischer Modelle zum lokalen Nachweis von Notabflusswegen durch Machine-Learning-Verfahren, Hochwasservorsorgemaßnahmen werden durch den Einsatz von UAV-Drohnentechnik und Dotierversuchen zur experimentellen Ausweisung belastungsabhängiger Notabflusswege zielgenau umgesetzt und die Infrastruktur zur digitalen Daten- und Methodenbereitstellung in Form eines Geo-Data-Warehouse und einer Smart App wird entwickelt. Alle Smart Tools werden in einer vernetzten Risikokommunikation mit den Pilotkommunen und Betroffenen in einem Fünf-Phasen-Modell der Partizipation überprüft und getestet. Alle Smart Tools haben eine hohe Anwendungsorientierung, die durch Tests in Pilotkommunen und Austausch im Projektbeirat verifiziert wird.
Das Projekt "Teilprojekt 5" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Ingenieurgesellschaft Dr. Siekmann & Partner mbH durchgeführt. Starkregen bzw. hieraus resultierende Sturzfluten haben in den letzten Jahren vermehrt zu weitreichenden Schäden an technischen und sozialen Infrastrukturen geführt. Bei solchen Extremereignissen müssen die Wassermengen möglichst schadlos durch die urbane Bebauung abgeleitet werden. Gemeinsam mit fünf Pilotkommunen, die bereits von Starkregen betroffen waren, entwickelt das dreijährige Verbundprojekt Urban Flood Resilience - Smart Tool FloReSt innovative, technologiebasierte Lösungen, die klassische und KI-Ansätze zur belastungsunabhängigen und -abhängigen Ausweisung von Notabflusswegen verfolgen. Ein intelligenter, dialog-orientierter Weg zur nachhaltigen Umsetzung von Hochwasservorsorgemaßnahmen in urbanen Räumen wird durch einen begleitenden Wissenstransfer eingeschlagen. So wird ein robotergestütztes System mit integrierter Positionierungs- und Mess-Sensorik entwickelt, KI-Technologie ersetzt den aufwändigen Einsatz hydraulisch-numerischer Modelle zum lokalen Nachweis von Notabflusswegen durch Machine-Learning-Verfahren, Hochwasservorsorgemaßnahmen werden durch den Einsatz von UAV-Drohnentechnik und Dotierversuchen zur experimentellen Ausweisung belastungsabhängiger Notabflusswege zielgenau umgesetzt und die Infrastruktur zur digitalen Daten- und Methodenbereitstellung in Form eines Geo-Data-Warehouse und einer Smart App wird entwickelt. Alle Smart Tools werden in einer vernetzten Risikokommunikation mit den Pilotkommunen und Betroffenen in einem Fünf-Phasen-Modell der Partizipation überprüft und getestet. Alle Smart Tools haben eine hohe Anwendungsorientierung, die durch Tests in Pilotkommunen und Austausch im Projektbeirat verifiziert wird.
Das Projekt "Teilprojekt 3" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von disy Informationssysteme GmbH durchgeführt. Starkregen bzw. hieraus resultierende Sturzfluten haben in den letzten Jahren vermehrt zu weitreichenden Schäden an technischen und sozialen Infrastrukturen geführt. Bei solchen Extremereignissen müssen die Wassermengen möglichst schadlos durch die urbane Bebauung abgeleitet werden. Gemeinsam mit fünf Pilotkommunen, die bereits von Starkregen betroffen waren, entwickelt das dreijährige Verbundprojekt Urban Flood Resilience - Smart Tool FloReSt innovative, technologiebasierte Lösungen, die klassische und KI-Ansätze zur belastungsunabhängigen und -abhängigen Ausweisung von Notabflusswegen verfolgen. Ein intelligenter, dialog-orientierter Weg zur nachhaltigen Umsetzung von Hochwasservorsorgemaßnahmen in urbanen Räumen wird durch einen begleitenden Wissenstransfer eingeschlagen. So wird ein robotergestütztes System mit integrierter Positionierungs- und Mess-Sensorik entwickelt, KI-Technologie ersetzt den aufwändigen Einsatz hydraulisch-numerischer Modelle zum lokalen Nachweis von Notabflusswegen durch Machine-Learning-Verfahren, Hochwasservorsorgemaßnahmen werden durch den Einsatz von UAV-Drohnentechnik und Dotierversuchen zur experimentellen Ausweisung belastungsabhängiger Notabflusswege zielgenau umgesetzt und die Infrastruktur zur digitalen Daten- und Methodenbereitstellung in Form eines Geo-Data-Warehouse und einer Smart App wird entwickelt. Alle Smart Tools werden in einer vernetzten Risikokommunikation mit den Pilotkommunen und Betroffenen in einem Fünf-Phasen-Modell der Partizipation überprüft und getestet. Alle Smart Tools haben eine hohe Anwendungsorientierung, die durch Tests in Pilotkommunen und Austausch im Projektbeirat verifiziert wird. Hauptziel des vorliegenden Teilprojekts sind Entwurf, prototypische Entwicklung, Demonstration und Test des Geo Data Warehouse als zentraler Datenplattform zwischen Teilprojekten, Datenbereitstellern, Anwendern und Bürgern sowie allgemein die Unterstützung der geoinformatischen Aufgaben im Gesamtvorhaben.
Das Projekt "Teilprojekt 4" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule Trier - Trier University of Applied Sciences, Umwelt-Campus Birkenfeld, Institut für Softwaresysteme in Wirtschaft, Umwelt und Verwaltung (ISS) durchgeführt. Starkregen bzw. hieraus resultierende Sturzfluten haben in den letzten Jahren vermehrt zu weitreichenden Schäden an technischen und sozialen Infrastrukturen geführt. Bei solchen Extremereignissen müssen die Wassermengen möglichst schadlos durch die urbane Bebauung abgeleitet werden. Gemeinsam mit fünf Pilotkommunen, die bereits von Starkregen betroffen waren, entwickelt das dreijährige Verbundprojekt Urban Flood Resilience - Smart Tool FloReSt innovative, technologiebasierte Lösungen, die klassische und KI-Ansätze zur belastungsunabhängigen und -abhängigen Ausweisung von Notabflusswegen verfolgen. Ein intelligenter, dialog-orientierter Weg zur nachhaltigen Umsetzung von Hochwasservorsorgemaßnahmen in urbanen Räumen wird durch einen begleitenden Wissenstransfer eingeschlagen. So wird ein robotergestütztes System mit integrierter Positionierungs- und Mess-Sensorik entwickelt, KI-Technologie ersetzt den aufwändigen Einsatz hydraulisch-numerischer Modelle zum lokalen Nachweis von Notabflusswegen durch Machine-Learning-Verfahren, Hochwasservorsorgemaßnahmen werden durch den Einsatz von UAV-Drohnentechnik und Dotierversuchen zur experimentellen Ausweisung belastungsabhängiger Notabflusswege zielgenau umgesetzt und die Infrastruktur zur digitalen Daten- und Methodenbereitstellung in Form eines Geo-Data-Warehouse und einer Smart App wird entwickelt. Alle Smart Tools werden in einer vernetzten Risikokommunikation mit den Pilotkommunen und Betroffenen in einem Fünf-Phasen-Modell der Partizipation überprüft und getestet. Alle Smart Tools haben eine hohe Anwendungsorientierung, die durch Tests in Pilotkommunen und Austausch im Projektbeirat verifiziert wird.
Das Projekt "Teilvorhaben: Bekämpfung mikrobieller Belastungen in großskaligen Photobioreaktoren" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Institut für Lebensmittel- und Umweltforschung e.V. durchgeführt. Der Durchbruch in der Kultivierung von Mikroalgen im industriellen Maßstab wird von der mikrobiellen Belastung durch Bakterien und Protozoen zurückgehalten. Fehlende Erkennungsmöglichkeiten und langsame offline Analytik führen zu verzögerten Gegenmaßnahmen, welche die Produktivität stark einschränken. 'optiPBR' setzt hier an und entwickelt eine Sensorplattform aus neuer, bisher nicht im Bereich der Mikroalgen eingesetzter photonischen Messtechnik. Aufbauend auf den neuen Erkennungstechniken sollen durch das Institut für Lebensmittel- und Umweltforschung (ILU) e.V. Maßnahmen entwickelt werden, die gegen eine Vielzahl von mikrobiellen Belastungen wirken. Dafür wird eine Kaskade von gleichzeitigen Änderungen von CO2-Partialdruck, Temperatur und pH-Wert sowie Nährstoffkonzentrationen getestet. Mit Hilfe von Modellen, neuartigen Gegenmaßnahmen und Reglungstechnik wird im Verbund so eine optische Softsensorik aufgebaut, welche speziell für den Einsatz in biotechnologischen Systemen optimiert ist und eine Automatisierung ermöglicht. Die wesentliche Innovation des Teilvorhabens ist ein Verfahren zur speziesunabhängigen Bekämpfung mikrobieller Belastungen. Damit wird letztendlich das Gesamtziel von 'optiPBR' erreicht: die Prozesse und Abläufe innerhalb großskalierter PBR in nahezu Echtzeit zu optimieren und die Produktionserträge einer hochwertigen Biomasse zu erhöhen.
