API src

Found 1264 results.

Related terms

Wassergütemessnetz 2 des Landes Brandenburg

Das Wassergütemessnetz 2 (WGMN2) stellt im Rahmen der nationalen und internationalen Meldepflichten aktuelle Daten der interessierten Öffentlichkeit zur Verfügung. Bürger, Schulen und Behörden haben ein reges Interesse an den Daten des WGMN. Deshalb werden die Daten in sechs stationären Gewässergütemessstationen im Zehn-Minuten-Takt aktualisiert. So stehen die erhobenen Parameter in Echtzeit zur Verfügung. Hierbei werden physikalische, hydrologische, meteorologische und biologische Messgrößen erfasst, die eine dynamische Sicht auf die Gewässerbeschaffenheit ermöglichen. Die Messstationen sind an ausgewählten Standorten an der Elbe, Havel, Teltowkanal, Oder und Neiße positioniert. Die Gewässergütemessstationen sind Bestandteil langfristig konzipierter Sanierungsmaßnahmen und dienen dem Nachweis der Gewässergüte und ihrer zeitlichen Veränderung im Rahmen von international abgestimmten Mess- und Untersuchungsprogrammen, der aktuellen Gewässerüberwachung (Warndienste), der Beweissicherung und der Gewinnung von wasserwirtschaftlichen Informationen. Das WGMN trägt dazu bei, dass Auswirkungen von Störfällen bei Industriebetrieben oder von Schiffsunglücken zeitnah ermittelt und zügig Maßnahmen ergriffen werden können. Aber auch kleinere Verunreinigungen wie illegal entsorgtes Altöl vom Auto fallen durch die Messungen schnell auf. Mit der Erkennung von akuten Verschmutzungen und dem Erfassen langfristiger Trends dient das WGMN auch dazu, entsprechende Forderungen der Europäischen Wasserrahmenrichtlinie in Brandenburg umzusetzen. Hier können alle Datensätze abgerufen werden. Derzeit werden die Messwerte im Netz als Grafiken dargestellt.

Achtungsabstand nach SEVESO SL (Seveso III Richtlinie, 2012/18/EU)

Achtungsabstand der Betriebsbereiche nach SEVESO SL (Seveso III Richtlinie, 2012/18/EU). Die europäische Richtlinie 2012/18/EU vom 04.07.2012 (Seveso- III-Richtlinie) dient der Beherrschung von Gefahren bei schweren Unfällen mit gefährlichen Stoffen. Diese mit der Störfallverordnung (12. BImSchV) in deutsches Recht umgesetzte Richtlinie regelt insbesondere die Pflichten von Betreibern besonders gefahrenrelevanter Industrieanlagen. Artikel 13 der Seveso-III- Richtlinie („Land-Use-Planning“ oder passiv planerischer Störfall schutz) nimmt über ein Abstandsgebot zwischen einem Betriebsbereich nach § 3 Abs. 5a BImSchG und verschiedenen Umgebungsnutzungen wie Wohnbebauung oder öffentlich genutzten Gebäuden auf Verfahren der Bauleitplanung Einfluss.

ZEMA - Zentrale Melde- und Auswertestelle für Störfälle und Störungen in verfahrenstechnischen Anlagen

Im Jahr 1993 hat die ZEMA im Umweltbundesamt ihre Arbeit aufgenommen. In der ZEMA werden alle nach der Störfall-Verordnung (12. BImSchV) meldepflichtigen Ereignisse erfasst, ausgewertet und in Jahresberichten veröffentlicht. Die meldepflichtigen Ereignisse werden entsprechend ihrem Gefahrenpotential in Störfälle und in Störungen des bestimmungsgemäßen Betriebs unterteilt. Die systematische Erfassung und Auswertung der Ereignisse soll Erkenntnisse liefern, die als wichtige Grundlage einer Weiterentwicklung des Standes der Sicherheitstechnik dienen. Im Zeitraum von 1980 bis 2002 wurden in der Datenbank der ZEMA 392 Ereignisse aus Deutschland registriert. Statistische Auswertungen liegen für den Zeitraum von 1991-2001 vor und sind im Internet zugänglich.

Gefahrstoffschnellauskunft (GSA) - Web (Applikation)

Die Gefahrstoffschnellauskunft ist ein Teildatenbestand von ChemInfo und wird mittels Konfiguration für die Zielgruppen Feuerwehren, Fachberater, Rettungsdienst und THW entsprechend aufbereitet angezeigt. Die GSA ist ein Online-Rechercheprodukt.

Digitale Anlagensicherheit für spezifische Anlagentypen: Biogasanlagen und Ammoniakkälteanlagen

Die fortschreitende, durchgängige Digitalisierung der industriellen Produktion führt immer stärker zu einer Digitalisierung von Prozesssteuerung und vor allem zur einer Fernsteuerung/-wartung von Anlagen über das Internet. Diese neu gewonnene Flexibilität kann aber auch erhebliche Auswirkungen auf die Anlagensicherheit haben. Darüber hinaus hat bereits die weitreichende Digitalisierung industrieller Prozesse in den vergangenen Jahrzehnten erhebliche Herausforderungen an die Anlagensicherheit (Schutz vor Eingriffen Unbefugter) hervorgerufen. Zusätzlich führt die stärkere Verknüpfung von IT (Informationstechnologie) mit der Operationstechnologie (OT) dazu, dass Fehler in der Prozesssteuerung auch durch Fehler in der Software entstehen, die zu potentiell zu außer Kontrolle geratenen Prozessen bzw. Störfällen führen können. In diesem Vorhaben sollen die 'Best Practies' Beispiele für den Aufbau einer Hard- und Softwaresteuerung anhand von zwei Beispiel-Anlagentypen disskutiert werden: - Biogasanlagen - Ammoniakkälteanlagen Diese Anlagentypen sind weitverbreitet und ihre Prozesssteuerung/Netzwerkarchitektur lässt sich gut standardisieren. Anhand dieser Anlagentypen sollen auch IT-Riskoanalysen diskutiert werden.

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.

Performante Open Source Software Suite für die Forschung zur Dynamik von Stromnetzen, Teilprojekt: Koordination, Community Building, Backend Entwicklung und erste Forschungsvorhaben

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.

Skalenübergreifende Bewertung der Spannungszustandsabhängigkeit von Spaltbruchereignissen mittels Phasenfeldsimulation

Weiterführende Arbeiten zum Brennstabverhalten im Betrieb und bei Störfällen (BSVBUS-III)

Weiterentwicklung des Werkzeugs MCDET zur Durchführung integrierter deterministisch-probabilistischer Sicherheitsanalysen (MCDET-III)

1 2 3 4 5 … 125 126 127