Ultrafeine Partikel (UFP) mit einem aerodynamischen Durchmesser kleiner als 100 nm stehen unter dem Verdacht die menschliche Gesundheit zu schädigen, allerdings fehlt bisher die abschließende wissenschaftliche Evidenz aus epidemiologischen Studien. Zur Herleitung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP wurden zum Teil statistische Modellierungsverfahren genutzt um UFP-Anzahlkonzentrationen vorherzusagen. Ein häufig genutztes Verfahren ist eine auf Flächennutzung basierte lineare Regression („land-use regression“, LUR). Allerdings wurden in luftqualitativen Studien auch andere, ausgefeiltere Modellansätze benutzt, z.B. „machine learning“ (ML) oder „deep learning“ (DL), die eine bessere Vorhersagegenauigkeit versprechen. Das Ziel des Projekts ist die Modellierung von UFP-Anzahlkonzentration in urbanen Räumen basierend auf ML- und DL-Algorithmen. Diese Algorithmen versprechen eine bessere Vorhersagegenauigkeit gegenüber linearen Modellansätzen. Mit unserem Modellansatz wollen wir sowohl räumliche als auch zeitliche Variabilität der UFP-Anzahlkonzentrationen abbilden. In einem ersten Schritt werden die Messergebnisse aus mobilen Messkampagnen genutzt um ein ML-basiertes LUR Modell zu kalibrieren. Zusätzlich werden urbane Emissionen aus lokalen Quellen, abseits vom Straßenverkehr, identifiziert und explizit in das Modell einbezogen. In einem zweiten Schritt wird ein DL-Modellansatz basierend auf Langzeit-UFP-Messungen mit dem ML-Modell gekoppelt um die Repräsentierung der zeitlichen Variabilität zu verbessern. Unser vorgeschlagenes Arbeitsprogramm besteht aus fünf Arbeitspaketen (WP): WP 1 beinhaltet mobile Messungen mittels eines mobilen Labors und eines Messfahrads. WP 2 besteht aus stationären Messungen, die an Stationen des German Ultrafine Aerosol Network durchgeführt werden. In WP 3 werden wichtige UFP-Emissionsquellen, insbesondere Nicht-Verkehrsemissionen, mit Hilfe von zusätzlichen kurzzeitigen stationären Messungen identifiziert und quantifiziert. In WP 4 werden ML-Algorithmen genutzt um ein statistisches Modell aufzubauen. Als Kalibrierungsdatensatz werden die Messungen aus WP 1 benutzt. Das Modell wird UFP-Anzahlkonzentrationen mit Hilfe eines Datensatzes aus erklärenden Variablen, u.a. meteorologische Größen, Flächennutzung, urbaner Morphologie, Verkehrsmengen und zusätzlichen Informationen zu UFP-Quellen nach WP 3, vorhersagen. In WP 5 werden die UFP-Anzahlkonzentrationen aus WP 2 für einen DL-Modellansatz genutzt, der die zeitliche Variabilität repräsentieren wird. Dieser wird dann mit dem ML-Modell aus WP 4 gekoppelt. Der Nutzen der Modellkopplung wird mit dem Datensatz aus WP 3 validiert. Aus unserem Projekt wird ein Modell hervorgehen, das in der Lage ist die räumliche und zeitliche Variabilität urbaner UFP-Anzahlkonzentrationen in einer hohen Genauigkeit zu repräsentieren. Damit wird unsere Studie einen Beitrag zur Quantifizierung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP z.B. in epidemiologischen Studien leisten.
Im Vergleich zu erdgasbetriebenen Aggregaten können mit baugleichen Wasserstoffmotoren bisher nur geringere spezifische Leistungen erbracht werden, wodurch sich der Wirkungsgrad des Systems verringert, sodass die Technologie noch nicht als wirtschaftliche Alternative zu Erdgassystemen in Frage kommt. Im vorliegenden Teilvorhaben soll eine Erhöhung der spezifischen Leistung mittels aufwendiger messtechnischer sowie simulativer Methoden erreicht werden. Auf Basis der optischen Analyse von Gemischbildung und Verbrennung im aktuellen Entwicklungsstand des H2-BHKW von 2G soll durch numerische Strömungssimulation (CFD, computational fluid dynamics) ein optimiertes Brennraumdesign sowie eine optimierte Form der Brenngaseinbringung gefunden und am Prüfstand umgesetzt und validiert werden. Bei erfolgreicher Leistungs- und Effizienzerhöhung können die gewonnenen Erkenntnisse durch 2G in den nächsten Modellgenerationen übernommen und somit wirtschaftlich verwertet werden.
Riveting is the defacto method for the assembly of aluminium aerostructures, with large commercial aircraft fuselages typically containing 100'000s of rivets. However, riveting is known as a time-consuming, expensive and weight-adding operation. From a design perspective, it also places holes and point loads in a cyclically pressurised structure, subject to long-term fatigue loading and corrosion. Thus is not an ideal solution for these types of structures.
With developments in precision laser beam welding (LBW) and friction stir welding (FSW), it is now possible to fabricate 'rivetless' aluminium aerostructures using welding processes. These new processes produce a lighter weight, distributed load path with the potential for enhanced strength and structural stiffness, 'no holes' and a smoother (more aerodynamic) surface. In addition to being more structurally efficient, the new processes are cheaper and reduce inspection & maintenance requirements.
The OASIS project will establish and demonstrate the cost-effectiveness of manufacturing aluminium aircraft structures using the latest developments in LBW and FSW (with appropriate inspection to aerospace standards). The project is led by TWI, who are leaders in both LBW and FSW techniques. Together with 6 other European organisations, we will design, demonstrate and evaluate the suitability of a range of process variants in creating optimised aluminium aircraft structures, including appropriateness for emerging alloys (e.g. 3rd generation Al-Li, 2nd gen Scalmalloy®). ESAB who will offer a commercial route for adoption of suitable processes; as suppliers of both LBW and FSW solutions to the European aerospace supply-chain (and who hold unique FSW IP).
The impact of OASIS will ultimately allow improved design and manufacture of lighter-weight aluminium aircraft structures. This will contribute to the flightpath 2050 goals of reduced fuel burn, superior operating efficiencies and reduced emissions.
The Total Exchange Flow analysis framework computes consistent bulk values quantifying the estuarine exchange flow using salinity coordinates since salinity is the main contributor to density in estuaries and the salinity budget is entirely controlled by the exchange flow.
For deeper and larger estuaries temperature may contribute equally or even more to the density. That is why we included potential temperature as a second coordinate to the Total Exchange Flow analysis framework which allows gaining insights in the potential temperature-salinity structure of the exchange flow as well as to compute consistent bulk potential temperature and therefore heat exchange values with the ocean.
We applied this theory to the exchange flow of the Persian Gulf, a shallow, semi-enclosed marginal sea, where dominant evaporation leads to the formation of hyper-saline and dense Gulf water. This drives an inverse estuarine circulation which is analyzed with special interest on the seasonal cycle of the exchange flow. The exchange flow of the Persian Gulf is numerically simulated with the General Estuarine Transport Model (GETM) from 1993 to 2016 and validated against observations. Results show that a clear seasonal cycle exists with stronger exchange flow rates in the first half of the year. Furthermore, the composition of the outflowing water is investigated using passive tracers which mark different surface waters. The results show that in the first half of the year, most outflowing water comes from the southern coast, while in the second half most water originates from the north-western region.