Nach hamburgischem Landesrecht werden Veröffentlichungen durch Abdruck im Hamburgischen Gesetz- und Verordnungsblatt vorgenommen. Rechtsverbindlich ist deshalb ausschließlich die gedruckte Ausgabe des Hamburgischen Gesetz- und Verordnungsblattes Teile I und II (Amtlicher Anzeiger). Eine Inhaltssuche kann nur über die Internetseite der <a href="http://www.luewu.de/anzeiger/">Firma Lütcke & Wulff</a> erfolgen.
Das Projekt "Technische Beratung bei der Erstellung der Verdingungsunterlagen und Begleitung des Vergabeverfahrens zur Beschaffung von grünem Strom" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von switch.on - energy + engineering, Ingenieurbüro für Energiewirtschaft durchgeführt.
Das Projekt "Teilvorhaben: Implementierung der Software" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hottgenroth Software AG durchgeführt. Im Rahmen des beantragten Vorhabens soll auf Basis der in den Projekten 'KaP-Kälteanlagen in der Praxis' (Förderkennzeichen: 03ET1066A) sowie 'KaP-Software' (Förderkennzeichen: 03ET1350A) entwickelten Verfahren zur Erfassung, Dokumentation und Optimierung von Kälteanlagen, ein Verfahren zur softwaregestützten Betriebsanalyse und -optimierung von Kältesystemen und RLT-Anlagen im Bestand entwickelt, umgesetzt und erprobt werden. Die Funktionalität der Anwendung soll dabei mit einer Software zur Durchführung der energetischen Inspektion für Klimaanlagen gem. DIN SPEC 15240 / EnEV §12 kombiniert sowie auf die Bewertung von Einzelkomponenten (Rückkühler, Pumpen, ...) erweitert werden. Die Aufnahme basiert auf Dokumentation des Bestandes, Erfassung von Betriebsparametern und ergänzenden Messungen. Der Kälteprozess selber wird nicht abgebildet. Hier stellt der Forschungsrat Kältetechnik e.V. eine entsprechende Anwendung zur Verfügung. Über eine zu entwickelnde Schnittstelle können beide Softwareanwendungen direkt gekoppelt oder über wechselseitig auszutauschende standardisierte Datensätze bzw. Kennlinienmodelle die Funktionalitäten erweitert werden. Im Hinblick auf eine verbesserte Handhabung und Verkürzung der Bearbeitungszeit soll eine automatisierte Generierung von vereinfachten Anlageschemen und die direkte Verknüpfung von Anlagendaten und Komponenten im Anlagenschema umgesetzt werden. Das entwickelte Werkzeug kann als Basis für die Erarbeitung eines Standard-Verfahrens zur Aufrechterhaltung der energetischen Effizienz von RLT- und Kälteanlagen im Bestand verwendet werden. Ggf. kann die Anwendung des Werkzeugs bzw. des entwickelten Verfahrens als Bedingung für die Vergabe von Fördermitteln zur energetischen Sanierung von Kälte- und/oder RLT-Anlagen berücksichtigt werden. Die Software soll innerhalb der Laufzeit des Vorhabens Feldtests unterzogen werden. In diesem Teilprojekt werden die im Projekt entwickelten Erweiterungen in die Software implementiert.
Das Projekt "Teilvorhaben: Entwicklung eines Betreiberfragebogens zu Effizienzpotenziale in Kälteanlagen und Bewertungsmethoden für Einzelkomponenten" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Steinbeis Innovation gGmbH - Steinbeis-Transferzentrum Energie-, Gebäude- und Solartechnik (EGS) durchgeführt. Im Rahmen des beantragten Vorhabens soll auf Basis der in den Projekten 'KaP-Kälteanlagen in der Praxis' (Förderkennzeichen: 03ET1066A) sowie 'KaP-Software' (Förderkennzeichen: 03ET1350A) entwickelten Verfahren zur Erfassung, Dokumentation und Optimierung von Kälteanlagen, ein Verfahren zur softwaregestützten Betriebsanalyse und -optimierung von Kältesystemen und RLT-Anlagen im Bestand entwickelt, umgesetzt und erprobt werden. Die Funktionalität der Anwendung soll im Rahmen der Bearbeitung mit einer Software zur Durchführung der energetischen Inspektion für Klimaanlagen gem. DIN SPEC 15240 / EnEV §12 kombiniert sowie auf die Bewertung von Einzelkomponenten (Rückkühler, Pumpen, ...) erweitert werden. Die Aufnahme basiert auf Dokumentation des Bestandes, Erfassung von Betriebsparametern im System und Durchführung von ergänzenden Messungen. Der Kälteprozess selber wird nicht abgebildet. Hier stellt der Forschungsrat Kältetechnik e.V. eine entsprechende Anwendung zur Verfügung. Über eine zu entwickelnde Schnittstelle können beide Softwareanwendungen direkt gekoppelt oder über wechselseitig auszutauschende standardisierte Datensätze bzw. Kennlinienmodelle die Funktionalitäten erweitert werden. Im Hinblick auf eine verbesserte Handhabung und Verkürzung der Bearbeitungszeit soll eine automatisierte Generierung von vereinfachten Anlageschemen und die direkte Verknüpfung von den Anlagendaten und den Komponenten im Anlagenschema umgesetzt werden. Das entwickelte Werkzeug kann als Basis für die Erarbeitung eines Standard-Verfahrens zur Aufrechterhaltung der energetischen Effizienz von RLT- und Kälteanlagen im Bestand verwendet werden. Ggf. kann die Anwendung des Werkzeugs bzw. des entwickelten Verfahrens als Bedingung für die Vergabe von Fördermitteln zur energetischen Sanierung von Kälte- und/oder RLT-Anlagen berücksichtigt werden. Die Software soll innerhalb der Laufzeit des Vorhabens an unterschiedlichen Objekten getestet werden.
Das Projekt "Rechtliche Beratung bei der Erstellung der Verdingungsunterlagen und Begleitung des Vergabeverfahrens zur Beschaffung von grünem Strom" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Rechtsanwaltskanzlei Schnutenhaus & Kollegen durchgeführt.
Das Projekt "Teilvorhaben: Entwicklung einer intelligenten hybriden Erkennungsroutine für ein Hyperspektral-Analysesystem unter Verwendung tiefer neuronaler Netze" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Ilmenau, Fachgebiet für Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung durchgeführt. Die Primärrohstoffindustrie benötigt schnellere Verfahren zur Beurteilung von Gesteinskörnungen und zur Vermeidung von Gesteinsarten mit Beton-schädlichen Eigenschaften, um eine vereinfachte und gleichzeitig abgesicherte Vergabe von Abbau-Lizenzen bei einer effizienteren Nutzung vorhandener Kieslagerstätten und Steinbrüche zu ermöglichen. Die damit verbundene deutliche Reduzierung von Betonschäden weist einen erheblichen volkswirtschaftlichen Nutzen auf. Das zu entwickelnde innovative Analyseverfahren zur Unterscheidung zwischen kritischen und unkritischen Gesteinskörnungen basiert im Kernstück auf einer intelligenten hybriden Erkennungsroutine unter Verwendung Neuronaler Netzwerkarchitekturen (Deep-Learning-Verfahren) sowie klassischer, auf innovativen Texturmerkmalen trainierter Machine-Learning-Algorithmen. Schwerpunkte sind die Entwicklung von innovativen algorithmischen Verfahren zur Bilderkennung hochkomplexer, nichtlinearer Erkennungsprobleme im aus VIS-Farbkamerabildinformationen und NIR-Hyperspektralbildinformationen bestehenden Hybrid-Datenkubus (Big-Data), die Entwicklung einer optischen Bildvorverarbeitung für die Anwendung eines Convolutional Neuronal Networks (CNN), die Implementierung einer intelligenten Sensordatenfusion (VIS-3CCD-Sensor- und NIR-Hyperspektral-Sensordaten) sowie die Entwicklung innovativer Visualisierungs- und Darstellungsverfahren für die gewonnenen hybriden Bildsignale zur Nutzbarmachung, besseren Visualisierung und erfolgreichen Datenanalyse für die Qualitätssicherung.
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