This dataset presents detailed information on the sampling sites, dissolved organic carbon (DOC) concentrations, and molecular characteristics of solid-phase extracted DOC (SPE-DOC) from bottom water (BW) and porewater (PW) samples collected in the German Bight, North Sea, during RV Heincke cruises HE582 and HE595. The data include average elemental compositions (C, H, O, N, S, P) and relative abundances of major compound classes and structural groups derived from FT-ICR-MS analysis. These molecular-level results provide insights into compositional differences between BW and PW DOM and reveal the selective preservation and transformation processes governing organic matter across the sediment–water interface.
Dieses Vorhaben fokussiert hierbei auf die skalierbare Auslegung und Produktion kleiner bis mittelgroßer Anlagen. So ist es das Ziel des Vorhabens, ein Konzept zu entwickeln, anhand dessen Elektrolyseure im Leistungsbereich von 500 kW bis 5 MW in eine regionale Energieversorgung eingebracht werden können. Hierbei gilt es, die entstehenden Stoffströme integriert zu betrachten, um so dezentrale und nachhaltige Wasserstoffkonzepte in die Realität zu überführen. Um dieses Konzept skalierbar zu entwickeln und an weiteren Standorten ausrollen zu können, muss ein grundsätzliches Vorgehen entwickelt werden, anhand dessen eine modularisierbare Anlage auf den jeweiligen Anwendungsfall ausgelegt werden kann.
Rekultivierte Flächen ehemaliger Braunkohletagebaue sind für die Errichtung von Windparks aus verschiedenen Gründen attraktiv, setzt jedoch bisher eine Wartezeit von 10 bis 15 Jahren voraus. Ziel des Projekts ist es, die Gründung von WEA auf rekultivierten Flächen von Tagebaukippen deutlich früher als bisher zu ermöglichen. Auf der Basis eines Feldversuchs und numerischer Simulationen wird ein Konzept entwickelt, mit Hilfe dessen die Eignung eines Standortes für eine frühzeitige WEA-Gründung zuverlässig eingeschätzt werden kann. Kern dieses Konzepts ist eine zielführende optimierte Erkundung des Kippenuntergrundes sowie dessen Abbildung in einem adäquaten numerischen Modell, welches Prognosen der zeitlichen Entwicklung der Setzungen und Schiefstellungen unter Berücksichtigung aller relevanten Prozesse im Kippenkörper erlaubt. Neben den Konsolidierungs- und Kriechverformungen ist insbesondere die aus der dynamischen Windeinwirkung resultierende akkumulierte Verdichtung des Bodens im Nahbereich der Gründung zu nennen, die nur durch spezielle Akkumulationsmodelle abgebildet werden kann. Des Weiteren wird im Rahmen des Projekts numerisch untersucht, inwiefern Monopile-Gründungskonzepte aus dem Offshore-Bereich herangezogen werden können. JBO beteiligt sich an dem Vorhaben mit seinen Kompetenzen im Bereich der Offshore-Tragwerksplanung (z.B. Monopiles). JBO untersucht die Möglichkeit einer Gründung (z.B. Monopfahl) auf jungen Tagebaukippen unter den Gesichtspunkten der Standsicherheit, der Schiefstellungsbegrenzung und Aspekten der Umsetzbarkeit. Zuden bereitet JBO generische Markov-Matrizen von einer Windenergieanlage für die speziellen Standortbedingungen auf.
An breiten Fließgewässern besteht die Frage, ob eine Fischaufstiegsanlage an einer Uferseite nicht ausreicht, um den Fischaufstieg zu gewährleisten. In dem vorliegenden Projekt soll daher geklärt werden, inwieweit eine zweite Fischaufstiegsanlagen (FAA) den Fischaufstieg verbessern kann. Dabei ist vorgesehen, an Standorten mit einer neuen FAA und einer bestehenden alte FAA den Fischaufstieg durch beide Anlagen zu untersuchen. Zudem liefern Untersuchungen der räumlichen Verteilung und Bewegungsmuster von Fischen an den Staustufen Erkenntnisse über die Notwendigkeit von mehreren FAA.
Rekultivierte Flächen ehemaliger Braunkohletagebaue sind für die Errichtung von Windparks besonders attraktiv, da diese üblicherweise in größerer Entfernung zu Wohnbebauung liegen und die Windenergieanlagen (WEA) daher eine größere Akzeptanz in der Bevölkerung erfahren. Allerdings müssen diese Flächen nach Herstellung durch den Tagebau in der Regel 10 bis 15 Jahre liegen, um bergschadensrelevante Setzungsprozesse auszuschließen. Das hier vorgeschlagene Forschungsvorhaben setzt sich zum Ziel, die Gründung von WEA auf rekultivierten Flächen von Tagebaukippen deutlich früher als bisher zu ermöglichen. Herausforderungen stellen dabei die großen Mächtigkeiten und der hinsichtlich des Materialbestands inhomogene Aufbau der Abraumschüttungen dar. Auf der Basis eines Feldversuchs und numerischer Simulationen wird ein Konzept entwickelt, mit Hilfe dessen die Eignung eines Standortes für eine frühzeitige WEA-Gründung zuverlässig eingeschätzt werden kann. Kern dieses Konzepts ist eine zielführende optimierte Erkundung des Kippenuntergrundes sowie dessen Abbildung in einem adäquaten numerischen Modell, welches Prognosen der zeitlichen Entwicklung der Setzungen und Schiefstellungen unter Berücksichtigung aller relevanten Prozesse im Kippenkörper erlaubt. Neben den Konsolidierungs- und Kriechverformungen sind insbesondere die aus der dynamischen Windeinwirkung resultierende akkumulierte Verdichtung des Bodens im Nahbereich der Gründung zu nennen, die nur durch spezielle Akkumulationsmodelle abgebildet werden kann. Des Weiteren wird im Rahmen des Projekts numerisch untersucht, inwiefern Gründungskonzepte aus dem Offshore-Bereich, insbesondere das Einvibrieren von Einzelpfählen großen Durchmessers (sog. Monopiles) in den Kippenboden, zur frühzeitigen Gründung von WEA herangezogen werden können. Bei diesen Untersuchungen ist es insbesondere erforderlich, die Änderungen des Zustands des locker gelagerten bzw. weichen Bodens infolge der Pfahlinstallation zu berücksichtigen.
In diesem Arbeitspaket soll ein spezifisches Bohrlochmesssystem entwickelt werden, mit welchem der Erfolg des DEEP MTD Verfahrens in der Tiefbohrung Mauerstetten gemessen werden soll, welches aber auch in anderen geothermischen Explorationsbohrungen eingesetzt werden kann. Die Solexperts GmbH wird zusammen mit der Solexperts AG im Unterauftrag dieses Bohrlochmesssystem für hydraulische In-Situ Versuche entwickeln, herstellen und testen. Die Messergebnisse in der Bohrung dienen als Grundlage der weiteren Verbesserung des MTD Verfahrens und liefern einen wertvollen Beitrag für das hydrogeologische Modell. Die Entwicklung umfasst eine elektrische downhole Steuerung (EHVU), downhole Ventile (SIT), eine Datenübertragung und Telemetrie, sowie ein System für die abschnittsweise Abdichtung von Bohrlochabschnitten (Doppelpackereinheit). Das System muss die Randbedingungen der etwa 4000 m tiefen Bohrung in Mauerstetten erfüllen (ca. 125 Grad C). Die unterbeauftragte Solexperts AG besitzt schon eine Systemdesignstudie (Bearbeitungszeit von ca. 1.5 Jahre) welches sie im Falle einer Förderung kostenneutral in das Projekt einbringen wird. Diese Studie umfasst das Gesamtsystem (kleinere Anpassungen sind pendent) und ein Grobdesign für die EHVU. Die zur Versuchsdurchführung nötige Mess- und Steuereinheit (EHVU) und der dazugehörende Downhole-Ventilblock (SIT) bilden das innovative Herzstück des Messsystems und befinden sich über der Doppelpackereinheit. Die EHVU und das SIT müssen noch entwickelt werden (Aufgabe Solexperts GmbH). Die Solexperts AG entwickelt das Gesamtsystem und baut den Protottyp. Die einzelnen Komponenten, sowie den Prototyp des Gesamtsystems wird die Solexperts GmbH im Autoklav in Bochum unter realistischen in-Situ Randbedingungen testen. Die Feldarbeit in Mauerstetten wird von beiden Firmen gemeinsam durchgeführt werden.
Zur Erreichung der von der Bundesregierung gesteckten Ausbauziele in der Windenergie ist die Erschließung einer Vielzahl neuer Flächen für Windparks in kurzer Zeit erforderlich. Grundlage für die Windparkplanung an einem neuen Standort ist die Abschätzung der zu erwartenden Energieerträge sowie die Auswahl geeigneter Windenergieanlagen. Derzeit ist die Ertragsabschätzung mit hohen Unsicherheiten behaftet. Zudem ist sie aufgrund der aktuell erforderlichen, einjährigen Windmessung zeit- und kostenintensiv. Ziel des Projektes ist es deshalb, durch Verbesserungen entlang der gesamten Prozesskette qualitativ bessere Ertragsabschätzungen in kürzerer Zeit und zu deutlich geringeren Kosten zu ermöglichen. Für die Zielerreichung werden Verfahren entwickelt, die eine bessere Datengrundlage für die Windbranche liefern. Darüber hinaus werden an verschiedenen Stellen innovative Verfahren aus dem Bereich der Data Science wie maschinelles Lernen oder Modellensembles verwendet, um eine genaue Abschätzung der Energieerträge in kürzerer Zeit zu ermöglichen. Das Zusammenführen der verschiedenen Verfahren und Daten zu einem Gesamtprozess ermöglicht neben der Qualitätssteigerung einen hohen Grad an Automatisierung von Ertragsgutachten. Letztendlich schafft das Projekt damit die Grundlage für eine Senkung der Projektrisiken für Planer und Projektierer. Darüber hinaus können die entwickelten Verfahren auch für genauere regionale Potenzialabschätzungen verwendet werden und so einen Beitrag zur besseren Planung des Windenergieausbaus leisten. anemos ist in dem Verbundprojekt maßgeblich an der Automatisierung des Gesamtprozesses beteiligt. Wissenschaftlich wird anemos ein Verfahren zur Bestimmung der standortspezifischen Leistungskennlinie und zeitreihenabhängige Verlustmodelle für verbesserte Ertragsabschätzungen entwickeln. Außerdem wird anemos die Datengrundlage im Hinblick auf den Langzeitbezug von Kurzzeitmessungen auf relevante saisonale Abweichungen analysieren und korrigieren.
Zur Erreichung der von der neuen Bundesregierung gesteckten Ausbauziele in der Windenergie ist die Erschließung einer Vielzahl neuer Flächen für Windparks in kurzer Zeit erforderlich. Grundlage für die Windparkplanung an einem neuen Standort ist die Abschätzung der zu erwartenden Energieerträge sowie die Auswahl geeigneter Windenergieanlagen. Derzeit ist die Ertragsabschätzung mit hohen Unsicherheiten behaftet. Zudem ist sie insbesondere aufgrund der aktuell erforderlichen, einjährigen Windmessung zeit- und kostenintensiv. Ziel des Projektes ist es deshalb, durch Verbesserungen entlang der gesamten Prozesskette qualitativ bessere Ertragsabschätzungen in kürzerer Zeit und zu deutlich geringeren Kosten zu ermöglichen. Für die Zielerreichung werden Verfahren entwickelt, die eine bessere Datengrundlage (z.B.Reanalysen, Rauhigkeitsdaten) für die Windbranche liefern. Darüber hinaus werden an verschiedenen Stellen innovative Verfahren aus dem Bereich der Data Science wie maschinelles Lernen oder Modellensembles verwendet, um eine genaue Abschätzung der Energieerträge in kürzerer Zeit zu ermöglichen. Das Zusammenführen der verschiedenen Verfahren und Daten zu einem Gesamtprozess ermöglicht neben der Qualitätssteigerung einen hohen Grad an Automatisierung von Ertragsgutachten. Letztendlich schafft das Projekt damit die Grundlage für eine Senkung der Projektrisiken für Planer und Projektierer. Darüber hinaus können die entwickelten Verfahren auch für genauere regionale Potenzialabschätzungen verwendet werden und so einen Beitrag zur besseren Planung des Windenergieausbaus leisten. Das Fraunhofer IEE koordiniert das Verbundprojekt. Wissenschaftlich fokussiert sich das Fraunhofer IEE im Rahmen ihrer Forschungsarbeiten auf die Entwicklung von Verfahren zur Detektion von Rauhigkeitsänderungen auf Basis von Erdbeobachtungsdaten und entwickelt zeitreihenabhängige Verlustmodelle für verbesserte Ertragsabschätzungen.
Zur Erreichung der von der neuen Bundesregierung gesteckten Ausbauziele in der Windenergie ist die Erschließung einer Vielzahl neuer Flächen für Windparks in kurzer Zeit erforderlich. Grundlage für die Windparkplanung an einem neuen Standort ist die Abschätzung der zu erwartenden Energieerträge sowie die Auswahl geeigneter Windenergieanlagen. Derzeit ist die Ertragsabschätzung mit hohen Unsicherheiten behaftet. Zudem ist sie insbesondere aufgrund der aktuell erforderlichen, einjährigen Windmessung zeit- und kostenintensiv. Ziel des Projektes ist es deshalb, durch Verbesserungen entlang der gesamten Prozesskette qualitativ bessere Ertragsabschätzungen in kürzerer Zeit und zu deutlich geringeren Kosten zu ermöglichen. Für die Zielerreichung werden Verfahren entwickelt, die eine bessere Datengrundlage (z.B.Reanalysen, Rauhigkeitsdaten) für die Windbranche liefern. Darüber hinaus werden an verschiedenen Stellen innovative Verfahren aus dem Bereich der Data Science wie maschinelles Lernen oder Modellensembles verwendet, um eine genaue Abschätzung der Energieerträge in kürzerer Zeit zu ermöglichen. Das Zusammenführen der verschiedenen Verfahren und Daten zu einem Gesamtprozess ermöglicht neben der Qualitätssteigerung einen hohen Grad an Automatisierung von Ertragsgutachten. Letztendlich schafft das Projekt damit die Grundlage für eine Senkung der Projektrisiken für Planer und Projektierer. Darüber hinaus können die entwickelten Verfahren auch für genauere regionale Potenzialabschätzungen verwendet werden und so einen Beitrag zur besseren Planung des Windenergieausbaus leisten. Die Universität Kassel fokussiert sich im Rahmen ihrer Forschungsarbeiten auf die Entwicklung von Verfahren zur Langzeitkorrektur von Kurzzeitwindmessungen mittels Methoden von künstlicher Intelligenz und die verbesserte Abschätzung der Designwindbedingungen.
Zur Erreichung der von der neuen Bundesregierung gesteckten Ausbauziele in der Windenergie ist die Erschließung einer Vielzahl neuer Flächen für Windparks in kurzer Zeit erforderlich. Grundlage für die Windparkplanung an einem neuen Standort ist die Abschätzung der zu erwartenden Energieerträge sowie die Auswahl geeigneter Windenergieanlagen. Derzeit ist die Ertragsabschätzung mit hohen Unsicherheiten behaftet. Zudem ist sie insbesondere aufgrund der aktuell erforderlichen, einjährigen Windmessung zeit- und kostenintensiv. Ziel des Projektes ist es deshalb, durch Verbesserungen entlang der gesamten Prozesskette qualitativ bessere Ertragsabschätzungen in kürzerer Zeit und zu deutlich geringeren Kosten zu ermöglichen. Für die Zielerreichung werden Verfahren entwickelt, die eine bessere Datengrundlage (z.B.Reanalysen, Rauhigkeitsdaten) für die Windbranche liefern. Darüber hinaus werden an verschiedenen Stellen innovative Verfahren aus dem Bereich der Data Science wie maschinelles Lernen oder Modellensembles verwendet, um eine genaue Abschätzung der Energieerträge in kürzerer Zeit zu ermöglichen. Das Zusammenführen der verschiedenen Verfahren und Daten zu einem Gesamtprozess ermöglicht neben der Qualitätssteigerung einen hohen Grad an Automatisierung von Ertragsgutachten. Letztendlich schafft das Projekt damit die Grundlage für eine Senkung der Projektrisiken für Planer und Projektierer. Darüber hinaus können die entwickelten Verfahren auch für genauere regionale Potenzialabschätzungen verwendet werden und so einen Beitrag zur besseren Planung des Windenergieausbaus leisten. Das Fraunhofer IEE koordiniert das Verbundprojekt. Wissenschaftlich fokussiert sich das Fraunhofer IEE im Rahmen ihrer Forschungsarbeiten auf die Entwicklung von Verfahren zur Detektion von Rauhigkeitsänderungen auf Basis von Erdbeobachtungsdaten und entwickelt zeitreihenabhängige Verlustmodelle für verbesserte Ertragsabschätzungen.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1206 |
| Europa | 41 |
| Kommune | 39 |
| Land | 109 |
| Weitere | 1 |
| Wirtschaft | 9 |
| Wissenschaft | 398 |
| Zivilgesellschaft | 23 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 9 |
| Förderprogramm | 1182 |
| Text | 20 |
| unbekannt | 8 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 24 |
| Offen | 1192 |
| Unbekannt | 3 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1108 |
| Englisch | 209 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 4 |
| Bild | 1 |
| Datei | 3 |
| Dokument | 14 |
| Keine | 831 |
| Webdienst | 1 |
| Webseite | 367 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 773 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1054 |
| Luft | 613 |
| Mensch und Umwelt | 1215 |
| Wasser | 513 |
| Weitere | 1219 |