The POS (Process-Oriented Simulation) model can be seen as an extension of the BFR (Binominal Failure Rate) model carried out to overcome some of the shortcomings of this approach. In contrast to the BFR model the POS model explicitly distinguishes between immediate and delayed failures of components, does not assume that in each CCF (Common Cause Failure) event all components share the CC (Common Cause) but assigns probabilities to the different degrees of “extension” of the cause and is based on clearly formulated stochastic assumptions. This broader approach implies a more complex structure, however, the price paid in terms of greater complexity pays off due to a larger range of applicability. In particular the POS model can be applied to systems with high degree of redundancy. Another important advantage is the possibility to generate failure events using the POS simulation code. Simulating with known model parameters and estimating these from the generated failure events offers the possibility to test the framework for parameter estimation and, in addition, to obtain the uncertainties of the model results. No further assumptions beyond the model itself and the estimation procedure need to be introduced. Last but not least, the test of the estimation procedure demonstrated that the POS model works already quite well with only a small number of events as a basis. This makes it a candidate for plant specific CCF applications. In contrast to other approaches like MGL (Multiple Greek Letter) and Alpha Factor, the POS model comprises only a few parameters, beyond the frequency of CCEs (Common Cause Events) only three. The applications of the POS model carried out so far indicate that it can readily be applied to practical cases. The results obtained by benchmark tests are no outliers but are rather consistent with the majority of existing analyses. To summarize, the POS model represents an interesting alternative to established models with some new and unique model features. Looking ahead, two aspects are discussed and emphasized. The first is the still existing development potential of the model, the second is a proposal for the quantitative comparison between CCF models.
Übergeordnetes Ziel war die Entwicklung neuer strahlenepidemiologischer Tabellen. Das Vorhaben konzentrierte sich dabei auf die Methodenentwicklung und die Erstellung eines Computerprogramms für Krebs nach Gamma- und Röntgenstrahlungsexposition für diejenigen Organe, in denen Krebs besonders häufig auftritt oder die besonders strahlenempfindlich sind. Dieses sind der Dickdarm, die Lunge, der Magen und die weibliche Brust. Die Abschätzungen der Krebsrisiken beruhen auf den Inzidenzdaten für die Atombombenüberlebenden von Hiroshima und Nagasaki (LSS (Lite Span study)-Kohorte). Da verschiedene Modelle basierend auf den gleichen Daten unterschiedliche Aussagen machen können, wird die Methode der „Multi-model inference“ benutzt, um modellunabhängige Risikofaktoren abzuleiten. Für Brustkrebs sollen auch Ergebnisse anderer Studien als die der Atombombenüberlebenden berücksichtigt werden. Bei der Übertragung der Risikofaktoren von den Atombombenüberlebenden auf einen Krebsfall in Deutschland wurden aktuelle Daten zum Krebsrisiko in Deutschland und Unsicherheiten, die sich z. B. durch den geringen Kenntnisstand zum Krebsrisiko nach Expositionen mit niedrigen Dosisleistungen ergeben, berücksichtigt. Das Programm ProZES (Programm zur Berechnung der Zusammenhangswahrscheinlichkeit einer Erkrankung und einer Strahlenexposition) berechnet eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für den Zusammenhang der Erkrankung und einer Strahlenexposition. Die Entwicklung von ProZES wurde neben der Fachbetreuung durch das BfS begleitet von einer Arbeitsgruppe der SSK (Strahlenschutzkommission) (A 105) sowie einer internationalen Expertengruppe. //Introduction// Wide use of radiation and radioactivity in medicine, industry, science, and military applications leads to inevitable occupational exposures of personnel involved. Existing radiation protection limits for occupational exposure are set up to prevent deterministic effects of radiation and minimize potential harm of radiation due to stochastic effects (ICRP 2007). Stochastic effects include cancers and heredi-tary effects. Cancer is a common disease and development of cancer might result from either occupa-tional exposure or other cause not related to radiation exposure. Correspondingly, any decision on a compensation claim should investigate causal links between occupational exposure and observed dis-ease. Various implementations of compensation schemes have been developed in Argentina, France, Japan (for A-bomb survivors), Russia, UK, and US (ILO, 2010). In Germany, decision-making on compen-sation in the case of cancer after occupational radiation exposure is made using radiation-epidemiological tables (Chmelevsky et al. 1995), which neither reflect current state of knowledge on radiation-induced carcinogenesis nor account for inherent uncertainties of risk estimates and probabil-ity of cancer causation. Thus, existing tables need to be upgraded and replaced with modern, flexible approach, capable to account for details of personal occupational radiation exposure history as well as existing uncertainties in epidemiological data and models used to express risk of radiation exposure.
Schwerpunkt des Vorhabens war die Untersuchung und vergleichende Bewertung von Methoden zur Berücksichtigung von Parameterunsicherheiten durch konservative deterministische Ansätze bzw. durch probabilistische Modellrechnungen mit Hilfe von Monte-Carlo-Simulationen und Bayes-Verfahren. Darüber hinaus wurden alternative Methoden wie die Evidenz- und Possibilitätstheorie zur Modellierung von Unsicherheiten sowie konzeptionelle Unterschiede von probabilistischen und stochastischen Modellierungsansätzen behandelt. Es wurde untersucht, unter welchen Randbedingungen (Fragestellung, Zweck, Expositionssituation, Qualität der Eingangsdaten etc.) radioökologischen Modellen zur Expositionsberechnung deterministische bzw. probabilistische Ansätze zu Grunde gelegt werden können oder sollten. Zur probabilistischen Modellierung wurden Mindestanforderungen an die Qualität der Eingangsdaten und weitere methodische Aspekte untersucht sowie die Belastbarkeit dieser Ansätze im Vergleich zur deterministischen Expositionsmodellierung bewertet. //ABSTRACT// The estimation of radiation exposures may exhibit uncertainties concerning the scenario, the model structure and the parameters of exposure models. The project focused on the investigation and comparative assessment of techniques for the consideration of parameter uncertainties by means of conservative deterministic approaches and probabilistic model calculations using Monte Carlo simulations and Bayesian methods, respectively. In addition, alternative methods for uncertainty modelling were considered like evidence and possibility theory, and the conceptual disparities between probabilistic and stochastic modelling approaches. It was investigated under which conditions (objective, purpose, exposure situation, input data quality etc.) radioecological models for exposure calculations can or should be based on deterministic or probabilistic approaches. The probabilistic modelling of uncertainties was investigated with respect to minimum requirements concerning the quality of input data and further methodical aspects, and its reliability was compared to the deterministic exposure modelling.
Das Projekt "Teil 2" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule Reutlingen, Reutlingen Research Institute (RRI) durchgeführt. Das zentrale Ziel des Projektes ist es zu untersuchen, ob sich ein größerer Anteil erneuerbarer Wärme in Baden-Württemberg mithilfe von Wärmepumpen realisieren lässt und wie das Verteilnetz durch eine netzdienliche Steuerung dieser PV- und Wärmepumpensysteme entlastet werden kann. Hierzu wird zum einen eine Potenzialanalyse durchgeführt, und zum zweiten liegt ein wichtiges Augenmerk des Projektes auf der Entwicklung einer intelligenten dezentralen Steuerung für lokale Gebäude-systeme mit Wärmepumpe. Entscheidend ist, dass mit Hilfe von zu entwickelnden Prognosealgorithmen und effizienten stochastischen Optimierungsmodellen zeitliche Freiheitsgrade der einzelnen lokalen Wärmepumpensysteme genutzt werden. Ausgehend von dem so ermittelten Flexibilitätspotential und vom prognostizierten Wärmebedarf für Baden-Württemberg wird eine kostenoptimale zukünftige Energieversorgungsstruktur berechnet und zudem abgeschätzt, in welchem Umfang Wärmepumpen-systeme zukünftig in Baden-Württemberg nicht nur zur Deckung des Wärmebedarfs, sondern auch zur Flexibilisierung der Stromnachfrage und damit zur Entlastung des Verteilnetzes beitragen können. Ein weiteres wichtiges Ergebnis bilden zudem Leitlinien für die technische Realisierung von Wärmepumpensystemen und im Hinblick auf netzdienliche Anreize für Wärmepumpenbetreiber Empfehlungen hinsichtlich der Gestaltung von Tarifstrukturen und rechtlichen.
Das Projekt "Teilvorhaben: 1.1, 1.4b und 3.2b" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Dresden, Institut für Strömungsmechanik, Professur für Turbomaschinen und Flugantriebe durchgeführt. Dieses Vorhaben ist Teil des Verbundprojektes AG Turbo OptiSysKom und zielt auf Verbesserungen des Sekundärluftsystems von Gasturbinen (AP1, AP2) bzw. des thermomechanischen Verhaltens von Dampfturbinen (AP3) und damit auf eine signifikante Steigerung der Lastwechselflexibilität unter Beibehaltung hoher Effizienz. Insgesamt wird eine maßgebliche Reduzierung des CO2-Ausstoßes bewirkt. Die Entwicklung derartig verbesserter Komponenten erfordert genaue Kenntnis von Strömung, Wärmeübergang (WÜ) und sekundärer Effekte in kühlluftführenden Strukturen von Gasturbinen (GT) bzw. in Toträumen von Dampfturbinen (DT). Auf Basis dieser Ergebnisse können Entwickler Modifikationen vornehmen, die zielsicher den Kühlluftverbrauch mindern (GT) bzw. schnelle Lastwechsel ermöglichen (DT & GT) ohne Beeinträchtigung der Betriebssicherheit. Diese Auslegungssicherheitssteigerung ist nur durch experimentelle Untersuchungen bestenfalls gestützt von probabilistischer Modellierung zu erlangen. Diese Ergebnisse fließen in konjugierte CFD-WÜ Modellierungen ein, die Industriepartner zur wärmetechnischen Auslegung nutzen. Ein erstes Teilvorhaben (AP1, TFA) hat zum Ziel Verfahren aus der Probabilistik bzw. Stochastik zur Beschreibung von Unsicherheit des Kühlluftsystems von GT zu quantifizieren und diese Verfahren industrietauglich zu machen. Die resultierenden zeitabhängigen Erkenntnisse werden maßgeblich zum besseren Verständnis und zur Robustheitseinschätzung der Maschine bei stark schwankenden Belastungen beitragen. Neben der Entwicklung bzw. Anwendung geeigneter Methoden aus dem Bereich der Probabilistik steht ebenfalls die Adaption und Applikation der Verfahren auf ingenieurtechnische Problemstellungen im Vordergrund. Ziel des Teilvorhabens (AP2, MFD) ist die Untersuchung des WÜ in einem realitätsnahen rotierenden Zweikammer-System mit umfassender Instrumentierung, der Teile eines GT-Verdichters abbildet. Das 3. Teilvorhaben (AP3, TEA) modelliert in versch. Aufbauten generische Toträume von DT.
Das Projekt "Teil 1" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Stuttgart, Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung durchgeführt. Das zentrale Ziel des Projektes ist es zu untersuchen, ob sich ein größerer Anteil erneuerbarer Wärme in Baden-Württemberg mithilfe von Wärmepumpen realisieren lässt und wie das Verteilnetz durch eine netzdienliche Steuerung dieser PV- und Wärmepumpensysteme entlastet werden kann. Hierzu wird zum einen eine Potenzialanalyse durchgeführt, und zum zweiten liegt ein wichtiges Augenmerk des Projektes auf der Entwicklung einer intelligenten dezentralen Steuerung für lokale Gebäudesysteme mit Wärmepumpe. Entscheidend ist, dass mit Hilfe von zu entwickelnden Prognosealgorithmen und effizienten stochastischen Optimierungsmodellen zeitliche Freiheitsgrade der einzelnen lokalen Wärmepumpensysteme genutzt werden. Ausgehend von dem so ermittelten Flexibilitätspotential und vom prognostizierten Wärmebedarf für Baden-Württemberg wird eine kostenoptimale zukünftige Energieversorgungsstruktur berechnet und zudem abgeschätzt, in welchem Umfang Wärmepumpensysteme zukünftig in Baden-Württemberg nicht nur zur Deckung des Wärmebedarfs, sondern auch zur Flexibilisierung der Stromnachfrage und damit zur Entlastung des Verteilnetzes beitragen können. Ein weiteres wichtiges Ergebnis bilden zudem Leitlinien für die technische Realisierung von Wärmepumpensystemen und im Hinblick auf netzdienliche Anreize für Wärmepumpenbetreiber Empfehlungen hinsichtlich der Gestaltung von Tarifstrukturen und rechtlichen Rahmenbedingungen.
Das Projekt "Space-time modelling of rainfall using Copulas - a quasi meta-gaussian approach" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Stuttgart, Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung durchgeführt. Stochastic space time modelling of precipitation is a scientific challenge with great practical importance. There are two key challenges: Firstly, rainfall is highly variable in its spatial and temporal distribution. Secondly, within a rain-field there are locations where the rainfall intensity is zero (a property referred to as 'intermittence'). The practical importance lies in the fact that spatially distributed rainfall fields are of key importance for designers and planners for flood protection. Moreover, the field of weather forecasting is more and more interested in correct spatially-distributed rainfall fields to enhance weather forecasts. Currently, there are no methods available which take these two properties adequately into account. We are suggesting the development of a method that can describe the spatial and temporal variability of rain fields and correctly takes intermittence into account. The purpose of this proposal is to develop a novel methodology for multisite precipitation modelling which is based on Copulas. Copulas are the method of choice to describe spatial and temporal dependence structures, because Copulas allow to describe such a dependence in its purest form. This methodology should be applied to different climatic conditions in Germany and in South-Africa. Different climatic conditions imply a different spatial and temporal distribution of rainfall, and applying the proposed model there will be an ultimate test for the model. First step of the development is to create and test the model for the daily time scale using conventional observations. Subsequently, the model will be tested for smaller time steps, as small as one hour. The model should serve both as a precipitation generating procedure and as the basis for an interpolator and a conditional simulator. The research is planned to be conducted bilaterally in Germany and South Africa and is aimed to complement present research activities both on Copulas and precipitation modelling.
Das Projekt "Teilprojekt E" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Ulm, Institut für Stochastik durchgeführt. Übergeordnetes Ziel ist die Entwicklung eines wasserhydraulischen, selektiv arbeitenden Unkrautbekämpfungsgerätes für Grünland. Es wird an den genormten Schnittstellen an den Traktor gekoppelt: Dreipunktaufnahme im Frontanbau, Antrieb über die Zapfwelle, ISOBUS-Steuerung. Innerhalb der Projektlaufzeit soll mit Hilfe von Kameras und künstlicher Intelligenz eine online-Detektion von Herbstzeitlosen und weiteren Schadpflanzen im Grünland erreicht werden. Dabei sollen die neuronalen Netze eines offline Ansatzes, die im Vorläuferprojekt SELBEX für die maschinelle Analyse von Drohnenbildern entwickelt wurden, weiter optimiert und mit dem jetzt angestrebten online Ansatz kombiniert werden. Die Schadpflanzen sollen durch gezielt applizierte Wasserstrahlen zurückgedrängt werden. Auch dieses bereits im Vorläuferprojekt entwickelte Prinzip soll weiter optimiert und das Verfahren auf weitere Pflanzen ausgeweitet werden. Damit kann dieses Gerät für eine selektive und nicht-chemische Unkrautbekämpfung eingesetzt werden und stellt eine einzigartige, bisher nicht verfügbare Lösung dar. Sie wird für landwirtschaftliche Betriebe interessant, die Grünland mit hohen naturschutzfachlich begründeten Auflagen bewirtschaften, nach Ökostandards arbeiten oder im Grünland den Einsatz von chemischen Pflanzenschutzmitteln reduzieren wollen. Das Gerät soll so konstruiert werden, dass Arbeitsbreiten von 2,50 m und 6,0 m möglich sind. So können für verschiedene Flächenstrukturen und Erfordernisse der Kunden wettbewerbsfähige Geräte angeboten werden.
Das Projekt "Globales Klima und CO2: Die Rolle der Ozeanzirkulation" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Max-Planck-Institut für Meteorologie durchgeführt. Objective: To enhance our understanding of the role of ocean circulation changes in controlling the equilibrium concentration of carbon dioxide in the atmosphere. General information: The data from Cambridge and gif-sur-yvette will constitute an unique data base to compare with the simulations provided by the Hamburg ocean GCM. The modelling project planned by the MPI consists of the following activities: 1) computation of the mean ocean circulation for the various climatic epochs (18000 b.p., last glacial to interglacial transition, 125000 b.p.) using reconstructed or assumed boundary values as input data. 2) sensitivity studies to determine the sensitivity of computed ocean circulation states on boundary values (e.g. extent of sea ice, wind forcing, air temperature, fresh water influx from glacier) and on parametrization of physical processes (e.g. deep water formation). 3) repeat of the studies (1) and (2) with the ocean carbon cycle model to estimate earlier CO2 levels in the atmosphere and ocean, 13c/12c ratios,.....(the m.p.i. model is based on a 7 component carbon chemistry plus phytoplancton, detritus, nutrient and oxygen). 4) theoretical and numerical model studies of the interactions between ice sheets, ocean, atmosphere and the carbon cycle to ascertain the inherent stability or instability of the coupled system on a 10 3 to 10 5 time scale. These studies will include milankovitch and stochastic forcing. The goal is to test various published hypothesis and possibly gain new insights into the causes of climate variability on these time scales.
Das Projekt "Teilprojekt 3" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Augsburg, Institut für Geographie, Lehrstuhl für Regionales Klima und Hydrologie durchgeführt. Im Rahmen von TP 2.3 werden raumzeitlich hochaufgelöste Felder meteorologischer Größen zur weiteren Verwendung im Gesamtvorhaben SYNOPSE bereitgestellt. Die besondere Herausforderung besteht darin, die für stadthydrologische Simulationen notwendige Auflösung sicherzustellen. Dazu sollen modellierte Felder mit Hilfe Copula-basierter Verfahren geeignet verfeinert werden. Im Fokus der entwickelten dynamisch-stochastischen Methoden steht dabei die Erzeugung raumzeitlich kohärenter Niederschlagsfelder. Zusätzliche hochaufgelöste Modellläufe sollen in Bezug auf direkte Verwendung getestet und als Referenz für die erarbeiteten Verfeinerungsverfahren verwendet werden. Die Potentiale und Grenzen regionaler Klimamodellierung werden anhand dieser Simulationen bewertet und die Eignung der dynamisch-stochastisch generierten Felder schließlich mit der statistisch erzeugter Zeitreihen verglichen (TP 2.1 und 2.2). Die Modellierung wird mit Hilfe des Klimamodells WRF, sowohl für gegenwärtiges als auch zukünftiges Klima (ECHAM5, A1B) durchgeführt. Auf Basis bereits vorhandener Klimasimulationen werden mit Hilfe neuentwickelter, Copula-basierter Verfahren zur Bias Korrektur und lokalen Verfeinerung raumzeitlich extrem hochaufgelöste (1x1 km, 5 min) Felder meteorologischer Variablen generiert und innerhalb des Projektes SYNOPSE zur Verfügung gestellt. Für Teilbereiche, (Braunschweig, Hamburg und Freiburg) werden zusätzlich extrem hochaufgelöste Simulationen durchgeführt (WRF, 1x1 km, 5 min).