Das Projekt "FT-IR Spektroskopie als schnelle Methode zur Bestimmung der biochemischen Zusammensetzung pflanzlicher Biomasse" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Leipzig, Institut für Biologie I, Abteilung Pflanzenphysiologie durchgeführt. Will man in ökologischen Stoffkreisläufen auch die Energieumsätze bestimmen, ist es erforderlich, den Nahrungswert der einzelnen Stufen in der Nahrungskette zu kennen. Für aquatische Stoffkreisläufe sind die Energieumsätze bislang nicht genau genug untersucht, um einigermaßen genaue Bilanzen aufstellen zu können, da eine ausreichend empfindliche und genaue Analytik nicht verfügbar ist. In dem Vorhaben soll die quantitative spektroskopische Bestimmung von Fetten, Kohlenhydraten und Proteinen, wie sie aus der Lebensmittelanalytik bekannt ist, so verfeinert werden, daß sie auf Phytoplankton anwendbar wird.
Das Projekt "Teilvorhaben: Konzeptentwicklung einer vollautomatisierten 200MW Fabrik inklusive notwendiger Infrastruktur und CAPEX/OPEX Analysen sowie Optimierung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von imk Industrial Intelligence GmbH durchgeführt. Die Hochtemperaturelektrolyse (HTEL) zeichnet sich im Vergleich zu anderen Elektrolysetechnologien, wie der PEM und Alkalischen Elektrolyse durch einen hohen Wirkungsgrad und niedrige Betriebskosten aus. Aus diesem Grund stellt sie eine Schlüsseltechnologie für die kostengünstige Herstellung von grünem Wasserstoff dar. Unter HTEL-Modulen versteht man die Verschaltung von HTEL-Stacks aus SOEC-Zellen mit den Komponenten zur Führung von Edukt- und Produktströmen, inkl. thermoenergetischem Management und elektrischem Leistungsmanagement. Module können durch Multiplikation zu skalierbaren Elektrolyseanlagen zusammengeschaltet werden. Um den stark wachsenden Markt für Wasserelektrolyseure wirtschaftlich bedienen zu können, müssen neue Generationen von HTEL-Modulen entwickelt werden, die schnell in großem Volumen produzierbar sind und die gegenüber dem Stand der Technik erheblich günstiger hergestellt werden können. Um dies zu erreichen, sollen im Verbundvorhaben 'HTEL-Module - Ready for Gigawatt' innerhalb der Technologieplattform 'H2Giga' erhebliche Kosteneinsparungen durch Skaleneffekte erreicht werden, die mit einem Design-to-Cost-Ansatz für die Module in Verbindung mit neuen Produktionsprozessen sowie Betriebsstrategien entstehen. Das Vorhaben trägt damit einen entscheidenden Beitrag zur Realisierung der Ziele der Nationalen Wasserstoffstrategie und damit verbunden zur Hochskalierung der Elektrolysetechnologie in den Megawatt-Maßstab bei. Die IMK ist für das Teilvorhaben H2Giga-TP-HTm 2.2 verantwortlich. Dessen Ziel ist die Konzeptionierung einer skalierbaren und stufenweise ausbaubaren Fabrik zur Serienfertigung von HTEL-Modulen mit einer Leistung von ca. 200 MW pro Jahr. Zu diesem Zweck sind innovative Methoden zur schnellen und flexiblen Bewertung sowie Optimierung von automatisierten Anlagen zu entwickeln und in Softwaremodule zu überführen. Deren Evaluation erfolgt im Rahmen der Auslegung der Sunfire-Fabrik, um die wirtschaftliche Produktion abzusichern.
Das Projekt "Teilprojekt (02) M02: Systematische multiskalige Modellierung und Analyse von geophysikalischen Strömungen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Hamburg, Fachbereich Erdsystemwissenschaften, Meteorologisches Institut durchgeführt. Unser Ziel ist es das Verständnis von Skaleninteraktionen zwischen verschiedenen dynamischen Regimen in geophysikalischen Strömungen durch Asymptotik sowie der Variations- und dynamischen Systemtheorie zu verbessern. Die spezifischen Ziele beinhalten die Entwicklung von Methoden um die Interaktion von schnellen und langsamen Prozessen nahe Regimeübergängen zu modellieren, um Wellen mit modernen, vollständig nichtlinearen Methoden zu studieren, um die Auswirkung von verschiedenen Formen der Dissipation auf die Lösungsstruktur zu untersuchen und um energetisch konsistente, stochastische Parametrisierungen von subskaligen Prozessen zu entwickeln.
Das Projekt "Teilvorhaben: Automatisierte Geometrieoptimierung am Bauteil" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Oechsler AG durchgeführt. Im Rahmen von Produktentwicklungen rücken Verkürzungen von Entwicklungszeiträumen sowie nachhaltige Prozesse zunehmend in den Fokus. Um dies zu realisieren werden für verschiedene Produktklassen vermehrt additive Fertigungsverfahren eingesetzt, die eine hohe geometrische Komplexität und ein erhebliches Leichtbaupotential bieten. Dabei gilt es, die Potentiale und Herausforderungen über verschiedene Produkte und Fertigungsverfahren hinweg zu erkennen, zu nutzen und händelbar zu machen. Jedoch stehen für die Wiederverwendung sowie die Recyclingstrategien am Ende des Produktlebenszyklus noch keine ausreichend nachhaltigen Lösungen zur Verfügung. Um die Entwicklung überhaupt sicher zu betreiben bzw. Entwicklungszeiten sogar noch weiter zu reduzieren, braucht es eine zuverlässige und schnelle Anwendbarkeit von z.B. Kennwerten, Methoden usw. Im Rahmen des betrachteten Forschungsvorhabens sollen diese Themenstellungen durch die gezielte Anpassung von Geometrien über innovative Auslegungsstrategien und geometrische Optimierung von Bauteilen erfolgen, um eine möglichst effiziente Strategie für die Wiederverwendung von Werkstoffen über einen kaskadierten Produktansatz ebenso wie den Wechsel von Produktionsverfahren zu ermöglichen. Durch eine gezielte lokale geometrische Anpassung von Bauteilen und insbesondere Strukturen können die Eigenschaften infolge der hohen geometrischen Freiheit der additiven Fertigungsverfahren bei einem Werkstoffsystem spezifisch angepasst werden. So sollen Bauteile aus unterschiedlichen Materialien adaptiert und mittels eines Materials hergestellt werden. Unterstützt wird dies durch die Kaskadierung der Bauteile hin zu Produkten mit variierenden mechanischen Anforderungen sowie einer verfahrenstechnischen Kaskadierung, die eine Weiterverwendung des Materials ebenfalls im Spritzgussprozess und somit eine vollumfängliche Nutzung ermöglichen soll. Dieser Ansatz wird zusätzlich hinsichtlich der CO2-Bilanz charakterisiert.
Das Projekt "Vorhaben: Ko-Selektion von antimikrobieller Resistenz durch Biozide in komplexen aquatischen Gemeinschaften" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung durchgeführt. Das übergeordnete Ziel des Verbundprojektes BIOCIDE ist es festzustellen, wie antibakterielle Biozide zur Verbreitung von antibiotikaresistenten Bakterien in aquatischen Ökosystemen beitragen. Die Teilziele umfassen: 1) Das Messen von Expositionswerten in Wasser; 2) Die Ermittlung von Biozid-Konzentrationen, die zur Ko-Selektion von Antibiotikaresistenzen führen; 3) Die Identifikation von genetischen Mechanismen für die Ko-Selektion; und 4) Eine erneuerte Datenbank, ein Bewertungsschema und eine Risikobewertung für Biozidresistenz. Der Hauptbeitrag aus dem von der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) durchgeführten Teilprojekt ist es, Konzentrationen von ausgewählten Bioziden zu ermitteln, die zur Ko-Selektion von Antibiotikaresistenz in aquatischen, mikrobiellen Gemeinschaften führen. Speziell wird untersucht, ob diese Biozide Unterschiede in der Selektion von verschiedenen antibiotika- und biozidresistenten Bakterienstämmen der Art Escherichia coli im Abwasser bewirken. Um dies zu erreichen, wird eine neue molekulare Methode entwickelt, die auf der Sequenzierung von speziell-markierten Transposonmutanten natürlicher E. coli Isolate in natürlichen Proben basiert. Die Methode wird es erlauben, Predicted No-Effect Concentrations (PNECs) für Resistenzselektion zu validieren, die mit einer deutlich einfacheren Methode für viele Biozide schnell generiert werden kann. Basierend auf der Validierung sollen zukünftig Daten mit der einfachen, Hochdurchsatz-Methode die Zulassungsentscheidung und Risikominderungsmaßnahmen bei der Zulassung von Bioziden unterstützen. Zudem wird die BAM mit den Verbundpartnern und mit regulatorischen Behörden zusammenarbeiten, um die Bewertung des Risikos von Biozidresistenz wissenschaftlich-fundiert zu implementieren. Dafür soll ein Bewertungsschema für Biozidresistenz erarbeitet und angewendet werden, welches zukünftig als Basis für eine Richtline zur Bewertung von Biozidresistenz weiterentwickelt werden soll.
Das Projekt "KIBa - Künstliche Intelligenz für eine systematische und effiziente Herstellung von Batteriematerialien" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Netzsch-Feinmahltechnik GmbH durchgeführt. Der Bereich der Künstlichen Intelligenz erlebt aufgrund der jüngsten Durchbrüche bei Rechenleistung, KI-Techniken und Software-Architekturen in den letzten Jahren einen Boom. Unter den vielen Bereichen, die von diesem Paradigmenwechsel betroffen sind, sind auch die Anwendungsmöglichkeiten in der Batterieverfahrenstechnik vielfältig und bergen eine Menge ungenutztes Potenzial, z.B. im Bereich der prädiktiven Modellierung, Prozess- und Formulierungsoptimierung, Fehlererkennung und Unsicherheitsbetrachtung, intelligenter Prozesssteuerung, Maßstabsübertragung und mechanistischer Modellierung. Das Ziel dieses Projektverschlages ist es über eine skalierbare, schnelle und einfache Prozessgestaltung reproduzierbare Daten zur Herstellung von Batteriematerialien zu erfassen und als Basis für eine intelligente Hybridmodellierung durch den Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens zu verwenden. Dabei soll sowohl der Batteriematerialsyntheseprozess als auch die Zerkleinerung von partikulären, kalzinierten Batteriematerialien fokussiert werden, um die Herstellungsprozesskette produktoptimierend zu betrachten. Die Prozessierung und Datenerfassung erfolgt dabei sowohl über Inline-Analytik hinsichtlich der Produkteigenschaften als auch über die Implementierung von Sensorik zur Bestimmung von Prozessparametern. Zudem erfolgt eine Parameterstudie, um geeignete Daten für Hybridmodellierung zu erzeugen. Die Hybridmodellierung wird über eine Kombination von Neuronalen Netzen (Black-Box-Modellierung) mit einer nachgeschalteten intelligenten Netzanalyse über genetische Programmierung erfolgen. Die genetische Programmierung fußt dabei auf einer automatisierten Auswahl, Bewertung, Kombination und Anpassung mechanistischen Short-cut-Modellen und physikalischen Abhängigkeiten und liefert das Hybridmodell, dass zu einer nachhaltigen Batterieprozess- und Materialentwicklung, der Erhöhung der Prozesseffizienz und zur Maßstabsübertragung genutzt werden kann.
Das Projekt "Teilprojekt 4: Diversität der hydraulisch-funktionalen Eigenschaften und Strategietypen der Waldökosysteme im Einzugsbereich des ATTO-Turmes in Zeiten des hydrologischen Klimawandels" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Instituts für Geographie und Geoökologie (IfGG), Bereich WWF-Auen-Institut durchgeführt. Dieses Vorhaben soll die Vulnerabilität Bestandes bildender Baumarten der wichtigsten Ökosysteme des zentralen und östlichen und nordöstlichen Amazonasbeckens entlang eines klimatischen Gradienten untersuchen. Neben dem Untersuchungsgebiet am ATTO-Turm werden drei Untersuchungsgebiete entlang eines longitudinalen, klimatischen Gradienten mit kontinuierlicher Zunahme der Anzahl an konsekutiven Monaten mit weniger als 100 mm Niederschlagsumme in E- und NE-Amazonien eingerichtet, an denen floristische Aufnahmen und Biomasseerhebungen in den jeweils wichtigsten Regenwald-Ökosystemen erfolgen. Alle Untersuchungsgebiete befinden sich im Einflussbereich ('footprint area') des ATTO-Turms. Die Indikatorbaumarten jedes Untersuchungsgebietes und Ökosystems werden mittels konventioneller Methoden hinsichtlich wesentlicher, hydraulisch-funktionaler Eigenschaften, auf Blatt-, Ast/Stamm- und Holzebene untersucht. Zeitgleich erfolgt die Erstellung spektraler Bibliotheken von Blatt-, Stammrinden- und Holzgeweben mittels Feldspektroskopie des nahen Infrarotbereichs (NIRS). Spektrale Modelle von frischen und getrockneten Geweben werden mit den Feldaufnahmen kalibriert, um eine schnelle und innovative Methode zur Erfassung der hydraulisch-funktionalen Eigenschaften der Baumarten zu entwickeln. Mit dem interspezifischen und inter-ökosystemaren Vergleich der Diversität an hydraulisch-funktionalen Eigenschaften entlang des klimatischen Gradienten erwarten wir eine zuverlässige Abschätzung zu den potentiellen Veränderungen an Strategietypen, Baumarten, und deren ökologischen Funktion im Zuge des extremer werdenden Klimas und insbesondere den hydrologischen Klimaänderungen.
Das Projekt "KIBa - Künstliche Intelligenz für eine systematische und effiziente Herstellung von Batteriematerialien" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Carolo-Wilhelmina zu Braunschweig, Institut für Partikeltechnik durchgeführt. Der Bereich der Künstlichen Intelligenz erlebt aufgrund der jüngsten Durchbrüche bei Rechenleistung, KI-Techniken und Software-Architekturen in den letzten Jahren einen Boom. Unter den vielen Bereichen, die von diesem Paradigmenwechsel betroffen sind, sind auch die Anwendungsmöglichkeiten in der Batterieverfahrenstechnik vielfältig und bergen eine Menge ungenutztes Potenzial, z.B. im Bereich der prädiktiven Modellierung, Prozess- und Formulierungsoptimierung, Fehlererkennung und Unsicherheitsbetrachtung, intelligenter Prozesssteuerung, Maßstabsübertragung und mechanistischer Modellierung. Das Ziel dieses Projektverschlages ist es über eine skalierbare, schnelle und einfache Prozessgestaltung reproduzierbare Daten zur Herstellung von Batteriematerialien zu erfassen und als Basis für eine intelligente Hybridmodellierung durch den Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens zu verwenden. Dabei soll sowohl der Batteriematerialsyntheseprozess als auch die Zerkleinerung von partikulären, kalzinierten Batteriematerialien fokussiert werden, um die Herstellungsprozesskette produktoptimierend zu betrachten. Die Prozessierung und Datenerfassung erfolgt dabei sowohl über Inline-Analytik hinsichtlich der Produkteigenschaften als auch über die Implementierung von Sensorik zur Bestimmung von Prozessparametern. Zudem erfolgt eine Parameterstudie, um geeignete Daten für Hybridmodellierung zu erzeugen. Die Hybridmodellierung wird über eine Kombination von Neuronalen Netzen (Black-Box-Modellierung) mit einer nachgeschalteten intelligenten Netzanalyse über genetische Programmierung erfolgen. Die genetische Programmierung fußt dabei auf einer automatisierten Auswahl, Bewertung, Kombination und Anpassung mechanistischen Short-cut-Modellen und physikalischen Abhängigkeiten und liefert das Hybridmodell, dass zu einer nachhaltigen Batterieprozess- und Materialentwicklung, der Erhöhung der Prozesseffizienz und zur Maßstabsübertragung genutzt werden kann.
Das Projekt "Teilprojekt A" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Landwirtschaftliches Technologiezentrum Augustenberg durchgeführt. Nach der Etablierung invasiver Käferarten können ernstzunehmende, ökonomische und ökologische Schäden entstehen. Dabei stellen vor allem nicht-heimische, Holz schädigende Käfer, die im Rahmen des internationalen Handels nach Europa gelangen, eine der größten Gefahren für die Pflanzengesundheit in Deutschland dar. Für diese oft rechtlich geregelten, potentiell invasiven Käferarten stehen keine effektiven Bekämpfungsmaßnahmen außer Baumfällungen zur Verfügung. Der vorsorglichen Kontrolle importierter Gehölze kommt daher eine übergeordnete Bedeutung zuteil. Damit nicht-heimische Arten zügiger erkannt, Risikoanalysen zeitnah erstellt und Maßnahmen ergriffen werden können, müssen praxistaugliche Methoden für eine schnelle und exakte Bestimmung entwickelt werden. Das Projekt PHID-Coleo II hat zum Ziel, solche neuen Methoden für die Diagnose nicht-heimischer Käferarten an Lebendholz (v.a. Prachtkäfer, Borkenkäfer) zu entwickeln, sowie durch populationsgenetische Untersuchungen an invasiven Bockkäfer-Arten (Citrus-Laubholzbock und Asiatischer Moschusbock) mögliche Einschleppungswege nachzuvollziehen.
Das Projekt "Teilprojekt B" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Hohenheim, Institut für Nutztierwissenschaften, Fachgebiet Populationsgenomik bei landwirtschaftlichen Nutztieren (460h) durchgeführt. Nach der Etablierung invasiver Käferarten können ernstzunehmende, ökonomische und ökologische Schäden entstehen. Dabei stellen vor allem nicht-heimische, Holz schädigende Käfer, die im Rahmen des internationalen Handels nach Europa gelangen, eine der größten Gefahren für die Pflanzengesundheit in Deutschland dar. Für diese oft rechtlich geregelten, potentiell invasiven Käferarten stehen keine effektiven Bekämpfungsmaßnahmen außer Baumfällungen zur Verfügung. Der vorsorglichen Kontrolle importierter Gehölze kommt daher eine übergeordnete Bedeutung zuteil. Damit nicht-heimische Arten zügiger erkannt, Risikoanalysen zeitnah erstellt und Maßnahmen ergriffen werden können, müssen praxistaugliche Methoden für eine schnelle und exakte Bestimmung entwickelt werden. Das Projekt PHID-Coleo II hat zum Ziel, solche neuen Methoden für die Diagnose nicht-heimischer Käferarten an Lebendholz (v.a. Prachtkäfer, Borkenkäfer) zu entwickeln, sowie durch populationsgenetische Untersuchungen an invasiven Bockkäfer-Arten (Citrus-Laubholzbock und Asiatischer Moschusbock) mögliche Einschleppungswege nachzuvollziehen.
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