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EasyGSH-DB: Sedimentologie (WMS)

Der Kartendienst EasyGSH-DB: Sediment (WMS), beinhaltet die Petrographischen Karten der Haupt- und Nebenkomponenten, den Median-Korndurchmesser d50, die Schiefe, die Sortierung und die Porosität für die Jahre 1996 (DB/AWZ), 2006 und 2016. Datenerzeugung: Die Basis für sedimentologische Auswertungen bilden Oberflächensedimentproben, die im Rahmen des Projektes EasyGSH mittels anisotroper Interpolationsverfahren und unter Berücksichtigung hydrodynamischer Faktoren und Erosions- und Sedimentationsprozesse von Einzelproben verschiedener Jahre auf ein für ein Jahr gültiges Raster interpoliert wurden. An jedem dieser Rasterknoten liegt die Sedimentverteilung daher als Summenkurve vor. Für die Deutsche Bucht liegt dieses Basisprodukt für die Jahre 1996, 2006 und 2016 im 100 m Raster, für die Ausschließliche Wirtschaftszone Deutschlands für das Jahr 1996 im 250 m Raster vor. Literatur: Sievers, J., Milbradt, P., Ihde, R., Valerius, J., Hagen, R., Plüß, A. (2021): An integrated marine data collection for the German Bight – Part 1: Subaqueous geomorphology and surface sedimentology (1996–2016). Earth System Science Data. https://doi.org/10.5194/essd-13-4053-2021 Zitat für diesen Datensatz (Daten DOI): Sievers, J., Rubel, M., Milbradt, P. (2020): EasyGSH-DB: Themengebiet - Bathymetrie. Bundesanstalt für Wasserbau. https://doi.org/10.48437/02.2020.K2.7000.0002

TrilaWatt: Sedimentologie (WMS)

Der Kartendienst TrilaWatt: Sedimentologie (WMS) beinhaltet die geologischen Karten der Haupt- und Nebenkomponenten, den Median-Korndurchmesser d50, phi50, die Schiefe, die Sortierung und die Porosität für die Jahre 2015-2022. Die geologischen Karten werden in unterschiedlichen Detailstufen angeboten. Die Namensbezeichnungen „short“ und „long“ der sedimentologischen Karten beziehen sich auf Anzahl und Detailgrad der einzelnen Komponenten. English: Sedimentology describes the formation, composition and distribution of sediments. Marine sedimentology is dedicated to the study of morphological, sediment and habitat dynamics on the seabed. This WMS map service contains maps of major and minor sediment components, median grain diameter d50, phi50, skewness, sorting and porosity for the years 2015-2022.

EasyGSH-DB: Sedimentologie (WCS)

Der Coveragedienst EasyGSH-DB: Sediment (WCS), beinhaltet den Median-Korndurchmesser d50, die Schiefe, die Sortierung und die Porosität für die Jahre 1996 (DB/AWZ), 2006 und 2016. Datenerzeugung: Die Basis für sedimentologische Auswertungen bilden Oberflächensedimentproben, die im Rahmen des Projektes EasyGSH mittels anisotroper Interpolationsverfahren und unter Berücksichtigung hydrodynamischer Faktoren und Erosions- und Sedimentationsprozesse von Einzelproben verschiedener Jahre auf ein für ein Jahr gültiges Raster interpoliert wurden. An jedem dieser Rasterknoten liegt die Sedimentverteilung daher als Summenkurve vor. Für die Deutsche Bucht liegt dieses Basisprodukt für die Jahre 1996, 2006 und 2016 im 100 m Raster, für die Ausschließliche Wirtschaftszone Deutschlands für das Jahr 1996 im 250 m Raster vor. Literatur: Sievers, J., Milbradt, P., Ihde, R., Valerius, J., Hagen, R., Plüß, A. (2021): An integrated marine data collection for the German Bight – Part 1: Subaqueous geomorphology and surface sedimentology (1996–2016). Earth System Science Data. https://doi.org/10.5194/essd-13-4053-2021 Zitat für diesen Datensatz (Daten DOI): Sievers, J., Rubel, M., Milbradt, P. (2020): EasyGSH-DB: Themengebiet - Bathymetrie. Bundesanstalt für Wasserbau. https://doi.org/10.48437/02.2020.K2.7000.0002

TrilaWatt: Sedimentologie (2015-2022)

<span><strong>Definitionen:</strong> In den Geowissenschaften beschreibt die Sedimentologie die Entstehung, Zusammensetzung und Verbreitung von Sedimenten. Die marine Sedimentologie widmet sich der Erforschung von Morpho-, Sediment- und Habitatdynamik in marinen Systemen.</span> <span><strong>Datenerzeugung:</strong> Auf der Basis von einer Vielzahl von Oberflächensedimentproben unterschiedlicher Jahre wurden im Rahmen des Projektes TrilaWatt mit einem prozessorientierten Interpolationsverfahren unter Berücksichtigung hydrodynamischer Effekte (Strömung, Seegang, Bodenschubspannungen) und Erosions- und Sedimentationsmustern reguläre Raster der Oberflächensedimentologie berechnet. An jedem dieser Rasterknoten liegt die Sedimentverteilung als Kornsummenkurve, als Eigenschaften der Summenkurve oder als abgeleitete Größe (bspw. Porosität) vor.</span> <span><strong>Produkte:</strong> Der Datensatz "TrilaWatt: Sedimentologie" beinhaltet Korngrößenverteilungen, sedimentologische Karten der Haupt- und Nebenkomponenten und GeoTiffs des Median-Korndurchmessers d50 bzw. phi50, der Schiefe, der Sortierung (beide nach Folk and Ward, 1957) und der Porosität für die Jahre 2015-2022. Die Datenprodukte liegen im trilateralen Wattenmeer als Basisprodukt im 10 m Raster vor. Die Karten werden in unterschiedlichen Detailstufen angeboten. Die Namensbezeichnungen „short“ und „long“ der sedimentologischen Karten beziehen sich auf Anzahl und Detailgrad der einzelnen Komponenten. Eine CSV-Tabelle mit den Daten der Korngrößenverteilungen und den Koordinaten für jeden Rasterknoten ist vorhanden.</span> <span><strong>English:</strong> Sedimentology describes the formation, composition and distribution of sediments. Marine sedimentology is dedicated to the study of morphological, sediment and habitat dynamics on the seabed. The dataset contains maps of major and minor sediment components and grid data of median grain diameter d50, phi50, skewness, sorting, and porosity for the years 2015-2022. Data are distributed on regular 10 m grids as GeoTIFFs. A table in CSV-format with the grain size distribution and the coordinates for each grid node is also available.</span> <span><strong>Download:</strong> A download is located under references (in German: "Verweise und Downloads"). </span>

Digitalisierung und Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch interoperable und materialerkennende Sortierung und innovative Zerkleinerungsverfahren, Teilvorhaben 1: Erkennung von Störstoffen in Altholz mittels bildgebender NIR-Spektroskopie

Das Gesamtziel des Vorhabens besteht in einer Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch - Entwicklung altholzgerechter, innovativer Sortier- und Zerkleinerungsverfahren - Generelle Steigerung der Wirtschaftlichkeit der stofflichen Altholznutzung durch eine maßgeschneiderte, auf den Rohstoffeigenschaften basierende Weiterverarbeitung - Orientierende Versuche zur Erhöhung der Rohstoffqualität als Voraussetzung für die Produktion von Holzwerkstoffplatten - Erprobung innovativer Sortierverfahren zur Entfernung kritischer Fehlwürfe aus ansonsten stofflich zu verwertenden Altholzsortimenten Das vorgeschlagene Konzept - Fusion der Signale optischer bildgebender Verfahren (Farbkameratechnik) mit NIR-Spektroskopie bei Auswertung durch Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (Deep Learning) in Kombination mit innovativer Zerkleinerungstechnik - hat das Potenzial, die Sortierung und Verwendung von Altholz deutlich zu verbessern. Methoden der künstlichen Intelligenz haben bereits in zahlreichen anderen Anwendungsgebieten, z.B.im maschinellen Bildverstehen, autonomen Fahren und in der Spracherkennung, zu signifikanten Fortschritten geführt.

Batterieaussonderung bei Elektronikprodukten, Teilvorhaben: Digitale Assistenz für Mitarbeiter im Aussonderungsprozess

Batterieaussonderung bei Elektronikprodukten, Teilvorhaben: Gesamtkoordination, Entwicklung und Einbettung der maschinellen Lernverfahren sowie die Systemintegration

Batterieaussonderung bei Elektronikprodukten, Teilvorhaben: Feldtest und Evaluation aus der Perspektive einer Erstbehandlungsanlage

Digitalisierung und Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch interoperable und materialerkennende Sortierung und innovative Zerkleinerungsverfahren

Das Gesamtziel des Vorhabens besteht in einer Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch - Entwicklung altholzgerechter, innovativer Sortier- und Zerkleinerungsverfahren - Generelle Steigerung der Wirtschaftlichkeit der stofflichen Altholznutzung durch eine maßgeschneiderte, auf den Rohstoffeigenschaften basierende Weiterverarbeitung - Orientierende Versuche zur Erhöhung der Rohstoffqualität als Voraussetzung für die Produktion von Holzwerkstoffplatten - Erprobung innovativer Sortierverfahren zur Entfernung kritischer Fehlwürfe aus ansonsten stofflich zu verwertenden Altholzsortimenten Das vorgeschlagene Konzept - Fusion der Signale optischer bildgebender Verfahren (Farbkameratechnik) mit NIR-Spektroskopie bei Auswertung durch Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (Deep Learning) in Kombination mit innovativer Zerkleinerungstechnik - hat das Potenzial, die Sortierung und Verwendung von Altholz deutlich zu verbessern. Methoden der künstlichen Intelligenz haben bereits in zahlreichen anderen Anwendungsgebieten, z.B.im maschinellen Bildverstehen, autonomen Fahren und in der Spracherkennung, zu signifikanten Fortschritten geführt.

Batterieaussonderung bei Elektronikprodukten, Teilvorhaben: Entwicklung eines Erkennungssystems - Prototyp zur Verifizierung von Elektroaltgeräten sowie Geschäftsmodellentwicklung

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