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Smart Factories (oder intelligente Fertigung) setzen sich zum Ziel eine effiziente und variantenreiche Produktion zu niedrigen Kosten und mit geringen Ausschussquoten zu ermöglichen. Um dies zu erreichen, muss eine intelligente Batteriezellfertigung über eine bedarfsgerechte Nutzung der verfügbaren Datenquellen dazu befähigt werden Ursache-Wirkungszusammenhänge zwischen Prozessführung und Produktqualität eindeutig zu verstehen. Im Rahmen des TwinTRACE Projekts soll die bestehende CustomCells Tübingen (CCT) - KomVar Prozesskette zur Montage von variantenreichen Batteriezellen im Pouch-Format um verschiedene Digitalisierungswerkzeuge erweitert werden. Die zentrale Innovation im Projekt TwinTRACE ist der Aufbau von Modellen als digitaler Zwillinge sowie deren Nutzung bei der prozesskettenübergreifenden Steuerung einzelner Produktionsprozesse in einer variantenreichen Batteriezellfertigung. Hierzu sollen alle relevanten Produktionsdaten einer Batteriezelle von den Charakteristika des Elektrodenbandes bis zur Formation auf Basis des Verwaltungsschalen-Standards abgebildet werden. Zur Ermittlung idealer Prozessparameter je Batteriezelle für einzelne Prozessschritte (z.B. Elektrolytbefüllung und Lamination) werden KI-gestützte Qualitätsmodelle mit Charakterisierungsdaten jedes in der Zelle befindlichen Elektrodenbandabschnittes verknüpft, um Zell-individuell Zielparameter zu ermitteln. Hierzu werden Teilmodelle der AAS (Asset Administration Shell, dt.: Verwaltungsschale) für das Produkt 'individuelle Batteriezelle' entwickelt und umgesetzt. Die Technologie des digitalen Zwillings, die für die CCT-Produktionslinie und für das Produkt entwickelt wird, wird der Schlüssel für den weltweiten Übergang zur Qualität und Rückverfolgbarkeit der Produktion variantenreicher Batteriezellen sein.
<p>Beim Autokauf Elektroautos bevorzugen, auf geringen Energieverbrauch und CO2-Ausstoß achten</p><p>Worauf Sie beim umweltbewussten Autokauf achten sollten</p><p><ul><li>Kaufen Sie einen Pkw mit geringem Kraftstoff- bzw. Energieverbrauch und niedrigem CO2-Ausstoß – das Elektroauto ist hier die erste Wahl.</li><li>Es muss nicht immer das eigene Auto sein: Vor allem Wenig-Fahrer können beim Carsharing viel Geld sparen.</li></ul></p><p>Gewusst wie</p><p>Der größte Teil der Umweltbelastungen eines Autos wie Treibhausgase (CO2), Schadstoffe (Stickstoffdioxide, Feinstaub) und Lärm entsteht beim Fahren. Aber bereits beim Kauf entscheiden Sie über den spezifischen Kraftstoffverbrauch ihres Autos und damit über die zukünftigen Umweltbelastungen und Tank- bzw. Energiekosten.</p><p><strong>Sparsames Auto wählen:</strong> Die CO2-Emissionen eines Autos und damit seine Klimawirksamkeit hängen direkt vom Kraftstoffverbrauch ab: Pro Kilowattstunde Strom werden rund 0,4 kg CO2 (Deutscher Strommix), pro Liter Benzin rund 2,3 kg CO2 und pro Liter Diesel rund 2,6 kg CO2 freigesetzt. Auch die Kosten für das Tanken steigen linear mit dem Verbrauch. Mit Ihrer einmaligen Kaufentscheidung für ein bestimmtes Auto legen Sie in hohem Maße die Tank- bzw. Energiekosten und CO2-Emissionen für die gesamte langjährige Nutzungszeit fest. Es lohnt sich deshalb doppelt, ein Auto mit einem möglichst geringen Energieverbrauch zu wählen. Händler und Hersteller sind deshalb auch gesetzlich verpflichtet, den Kraftstoff- bzw. Stromverbrauch und die spezifischen CO2-Emissionen sowohl in der Werbung als auch im Autohaus anzugeben. Häufig weisen schon verschiedene Modellvarianten desselben Herstellers große Spannbreiten beim Energieverbrauch und CO2-Ausstoß auf.</p><p><strong>Elektroantrieb bevorzugen:</strong> Die klimaschonendste Antriebsvariante beim Autokauf ist das Elektroauto. Die CO2-Einsparungen während der Nutzung übersteigen die höheren Treibhausgasemissionen bei der Herstellung durch den zusätzlichen Aufwand für Batterien deutlich. Ein Vorteil des Elektroantriebs ist auch, dass lokal keine Schadstoffe durch Abgase emittiert werden. Zudem wird die Lärmbelastung reduziert. Bei Elektrofahrzeugen hängen die Emissionen bei der Fahrzeugherstellung und beim Betrieb (Abriebemissionen von Reifen) sowie das Gewicht des Fahrzeuges stark von der Größe bzw. Kapazität der verbauten Antriebsbatterie ab. Deshalb sollte die Antriebsbatterie bedarfsgerecht ausgewählt werden, auch um ein unnötiges Mitschleppen von zusätzlichem Gewicht zu vermeiden. Hierdurch können sowohl Emissionen als auch der Energieverbrauch des Fahrzeuges verringert werden. Wenn man sich nichtdestotrotz zum Kauf eines Verbrenner-Pkw entscheidet, sollte das Neufahrzeug bei einem Dieselantrieb mindestens die Euro 6d-TEMP Abgasnorm einhalten. Ein Otto-Pkw mit Direkteinspritzung muss mindestens die Euro 6c-Norm erfüllen. So wird sichergestellt, dass auch die Partikelemissionen des Otto-Direkteinspritzers gering sind. </p><p>Auf dem Pkw-Label werden Neuwagen in sieben CO2-Effizienzklassen eingeteilt: von „A“ (grün, beste) bis „G“ (rot, schlechteste).</p><p><strong>Auf Pkw-Label achten:</strong> Wie klimafreundlich und kostengünstig ein Neuwagen im Betrieb ist, lässt sich einfach am <a href="https://www.alternativ-mobil.info/pkw-label">Pkw-Label</a> erkennen, mit dem jeder Neuwagen ausgezeichnet sein muss. Das Pkw-Label enthält Informationen zum Energieverbrauch und zum CO2-Ausstoß neuer Autos. Außerdem beinhaltet es Kostenrechnungen für die Kraftstoff-/Energie- und CO2-Kosten. Somit erhalten Verbraucherinnen und Verbraucher auch Informationen darüber, wie sich die CO2-Bepreisung fossiler Kraftstoffe bei den Kosten an der Tankstelle auswirken wird. Die Darstellung des Labels ist analog zum bekannten EU-Energielabel und stuft die Autos nach CO2-Klassen (A bis G bzw. dunkelgrün bis rot) ein (siehe Abbildung). Die Einstufung nach CO2-Klassen erfolgt in Abhängigkeit von der Antriebsart.</p><p><strong>Sparsam bei der Ausstattung sein:</strong> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/umwelttipps-fuer-den-alltag/mobilitaet/autoklimaanlage">Klimaanlage</a>, elektrische Fensterheber oder beheizbare Sitze und Heckscheiben sind heute oft Standard. Sie treiben aber auch den Energieverbrauch des Fahrzeugs in die Höhe. Die Klimaanlage ist dabei der größte Spritfresser: Sie erhöht beispielsweise den Verbrauch im Stadtverkehr um bis zu 30 %. Leider wird der Verbrauch durch die Nebenaggregate bei den normierten Verbrauchsangaben der Autohersteller nicht berücksichtigt. Verzichten Sie deshalb beim Kauf nach Möglichkeit auf solche verbrauchssteigernden Nebenaggregate bzw. verwenden Sie diese – insbesondere die Klimaanlage – sparsam.</p><p><strong>Carsharing nutzen:</strong> Oft geht es auch ohne eigenen Pkw. Insbesondere dann, wenn Sie Ihr Auto nicht täglich benötigen. Mit Carsharing können Sie zudem richtig viel Geld sparen. Wenn Sie nicht mehr als 10.000 bis 14.000 km pro Jahr fahren, ist <a href="https://www.umweltbundesamt.de/umwelttipps-fuer-den-alltag/mobilitaet/carsharing">Carsharing</a> in der Regel kostengünstiger als ein eigenes Auto. Die hohen Fixkosten für Anschaffung und Versicherung entfallen. Außerdem müssen Sie sich nicht mehr um die Wartung des Fahrzeugs kümmern. </p><p><strong>Was Sie noch tun können:</strong></p><p>Hintergrund</p><p><strong>Umweltsituation:</strong> Der Anteil des Verkehrs an den Treibhausgasemissionen in Deutschland ist seit 1990 von etwa 13 % auf 19,4 % im Jahr 2021 gestiegen. Das lag vor allem am stetig wachsenden Straßengüterverkehr und dem Motorisierten Individualverkehr. Technische Effizienzsteigerungen werden durch höhere Fahrleistungen und dem Trend zu größeren und schwereren Fahrzeugen aufgehoben. Mehr Informationen dazu finden Sie auf unserer Seite <a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/verkehr/emissionen-des-verkehrs">Emissionen des Verkehrs</a>. </p><p>Bezüglich <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/k?tag=Klimawirkung#alphabar">Klimawirkung</a> haben Elektrofahrzeuge die Nase vorn. Gemäß einer Studie im Auftrag des <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/u?tag=UBA#alphabar">UBA</a> sind im Jahr 2020 zugelassene Elektroautos um etwa 40% klimafreundlicher in ihrer Wirkung als Pkw mit Benzinmotor (UBA 2024). Bei einigen Umweltwirkungen wie die Auswirkungen auf Wasser (aquatische Eutrophierung) und Böden (Versauerung) ergeben sich für E‑Pkw aktuell noch Nachteile, die größtenteils auf die noch fossile Strombereitstellung zurückzuführen sind. Nach Umstellung auf ein erneuerbares Stromsystem liegt der E-Pkw bei allen untersuchten Umweltwirkungen vor Pkw mit Verbrennungsmotoren. </p><p>Eine weitere Umweltbelastung stellt die Versiegelung und Zerschneidung von Flächen durch den Straßenverkehr dar. Damit wird der Lebensraum der Menschen massiv eingeschränkt sowie die <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/f?tag=Flora#alphabar">Flora</a> und <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/f?tag=Fauna#alphabar">Fauna</a> stark beeinträchtigt.</p><p><strong>Gesetzeslage:</strong> Fossile Kraftstoffe unterliegen einem CO2-Preis, der im <a href="https://www.dehst.de/DE/Publikationen/Recht/Rechtsgrundlagen/_docs/nehs/behg_artikel.html">Brennstoffemissionshandelsgesetz (BEHG)</a> für die Jahre 2024 (45 Euro/ t CO2) und 2025 (55 Euro/ t CO2) festgelegt ist. Das neue Pkw-Label informiert Verbraucherinnen und Verbraucher beispielhaft darüber, wie sich die CO2-Bepreisung fossiler Kraftstoffe bei den Kosten an der Tankstelle auswirken kann. Darüber hinaus finden Sie umfassende Hinweise zu gesetzlichen Regelungen auf unserer Themenseite <a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/verkehr/emissionsstandards/pkw-leichte-nutzfahrzeuge%20">Pkw und leichte Nutzfahrzeuge</a>.</p><p><strong>Marktbeobachtung:</strong> Der Marktanteil von Elektroautos bei Neuwagen nimmt seit dem Jahr 2020 deutlich zu (siehe Abbildung). Allerdings war im Jahr 2023 nur etwa jedes fünfte neue Auto ein Elektroauto. Weitere Marktbeobachtungen finden Sie auf unserer Themenseite <a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/private-haushalte-konsum/konsum-produkte/gruene-produkte-marktzahlen/marktdaten-bereich-mobilitaet%20">Marktdaten: Mobilität</a>.</p><p>Weitere Informationen finden Sie auf unseren <strong>UBA-Themenseiten</strong>:</p><p><strong>Quellen:</strong> UBA (2024): <a href="https://www.umweltbundesamt.de/publikationen/analyse-der-umweltbilanz-von-kraftfahrzeugen">Analyse der Umweltbilanz von Kraftfahrzeugen mit alternativen Antrieben oder Kraftstoffen auf dem Weg zu einem treibhausgasneutralen Verkehr</a></p><p> </p>
Die aktuellen Ausbauziele der Bundesregierung im Bereich der Windenergie erfordern die Errichtung einer großen Anzahl neuer Offshore-Windenergieanlagen (OWEA) und einen möglichst langen Betrieb der bestehenden Anlagen. Risse in Schweißnähten der Tragstrukturen von OWEAs, die über mehrere Jahrzehnte unter rauen Umgebungsbedingungen betrieben werden, können die Lebensdauer von OWEAs erheblich reduzieren. Um die Zuverlässigkeit und Lebensdauer von Tragstrukturen zu erhöhen, wird in diesem Teilprojekt ein Prüfsystem entwickelt, das zerstörungsfrei zur Online-Überwachung des Risswachstums an Schweißnähten eingesetzt werden kann. Wiederkehrende, konventionelle Prüfungen sind aufgrund der Offshore vorherrschenden Randbedingungen aufwendig und kostenintensiv. Ein Prüfsystem, das dauerhaft am Bauwerk verbleibt und das Risswachstum überwacht, kann daher Kosten sparen und die Betriebssicherheit erhöhen. Das zu entwickelnde Prüfsystem basiert auf der Wirbelstromprüftechnik. Ein Sensorarray wird entwickelt und zum Rissmonitoring auf die Schweißnaht aufgebracht werden. Einstellbare Messzyklen ermöglichen einen energieeffizienten Betrieb, so dass das Prüfsystem über mehrere Jahre autark mit einer Batterie betrieben werden kann. Die aufgezeichneten Messdaten werden mittels der LoRaWan-Technologie übertragen. Durch Variation der Prüffrequenz soll das Prüfsystem auch für die Bewertung des Rissfortschritts unter einem Schutzschichtsystem ertüchtigt werden. Das Prüfsystem wird anhand von Ermüdungsversuchen qualifiziert. Die Langzeitstabilität des Prüfsystems und der Sensorik wird in Salzwassertests überprüft. Ergebnis des Vorhabens ist ein autark arbeitendes Prüfsystem, das den Rissfortschritt auch unter rauen Umgebungsbedingungen überwachen kann und damit dazu beitragen kann, die Nutzungsdauer von OWEA zu verlängern und potenzielle Reparaturmaßnahmen zustandsorientiert einzusetzen.
Das Verbundprojekt Reallabor Referenzkraftwerk Lausitz 'RefLau' besteht aus einem kommerziellen und einem Forschungs- und Entwicklungsteil. Im F&E-Teil forschen das Fraunhofer IEG, die TU Dresden und die BTU Cottbus-Senftenberg an einem innovativen Kraftwerkskonzept, das in der Lage ist, alle Produkte und Dienstleistungen eines heutigen konventionellen, thermischen Kraftwerks zur Verfügung zu stellen. Die Kernkomponenten bestehen aus einer Batterie, einer Brennstoffzelle, einem Superkondensator und einem Elektrolyseur. Neben der Rückverstromung von Wasserstoff werden Systemdienstleistungen wie die Bereitstellung von Blindleistung, Regel- und Momentanreserve sowie von Fehlerstrom demonstriert. Es werden die benötigten Regel- und Steueralgorithmen entwickelt und das Zusammenwirken der Komponenten getestet. Weiterhin werden Möglichkeiten der Wärmerückgewinnung und -aufwertung untersucht und eine technische Lösung konzipiert. Zur Simulation kritischer Anlagenfahrweisen wird ein Digitaler Zwilling erstellt, der ebenfalls zur Übertragung und Skalierung der Ergebnisse dient. Die Errichtung der Demonstrationsanlage erfolgt am Standort Spremberg im Industriepark Schwarze Pumpe.
Das hier vorliegende Vorhaben realisiert die Teilnahme der Bundesrepublik Deutschland an der IEA PVPS Task18. Unter der Leitung der marokkanischen und australischen Partner hat dieser das Ziel, weltweit Experten im Bereich von Photovoltaiksystemen für den Einsatz außerhalb des öffentlichen Netzes und in Netzrandgebieten (sog. Edge-of-Grid) zusammen zu bringen.
Das Projekt BattLifeBoost soll die Zustandsschätzung und die damit verbundene Lebensdauerabschätzung für Batteriesysteme verbessern. Dabei wird von den 4 Projektpartnern unter Berücksichtigung von vorhandenen Felddaten sowie der Anwendung von statistischen Methoden, maschineller Lernverfahren und den im Projekt entwickelten Zellalterungsmodell ein Systemalterungsmodell entwickelt, was eine deutlich verbesserte Prädiktion der noch möglichen Speicherlebensdauer ermöglicht. Neben der verbesserten Prognose der Batteriehaltbarkeit in vorgegebenen stationären Anwendungen wird zudem ein Modelltransfer auf bis dato nicht hinreichend parametrierte Batteriezellen untersucht. Abschließen werden die Projektergebnisse von allen Partnern ökonomisch und ökologisch bewertet. Dieses Teilprojekt fokussiert sich auf die State-of-Health (SOH) Bestimmung von stationären Energiespeichern. Dabei soll der SOH aus Felddaten von Heimspeichersystemen ermittelt und mittels Machine-Learning Algorithmen extrapoliert werden, um ein End-of-life (EOL) Datum bestimmen zu können. Aus den gewonnenen sowie geclusterten Daten sollen Degradationsparameter bestimmt und daraus ein SOH-Model entwickelt werden, um die Auswirkungen weiterer Lastprofile bzw. Anwendungsfelder auf die Lebensdauer abschätzen zu können. Mit den Ergebnissen soll die Überdimensionierung der Speicher sowie die Zeit für die notwendige Qualifizierung von Zellen verringert werden, wodurch sich wirtschaftliche und ökologische Vorteile wie die Reduktion des CO2-Fußabdrucks ergeben.
Das Projekt BattLifeBoost soll die Zustandsschätzung und die damit verbundene Lebensdauerabschätzung für Batteriesysteme verbessern. Dabei wird von den 4 Projektpartnern unter Berücksichtigung von vorhandenen Felddaten sowie der Anwendung von statistischen Methoden, maschineller Lernverfahren und den im Projekt entwickelten Zellalterungsmodell ein Systemalterungsmodell entwickelt, was eine deutlich verbesserte Prädiktion der noch möglichen Speicherlebensdauer ermöglicht. Neben der verbesserten Prognose der Batteriehaltbarkeit in vorgegebenen stationären Anwendungen wird zudem ein Modelltransfer auf bis dato nicht hinreichend parametrierte Batteriezellen untersucht. Abschließen werden die Projektergebnisse von allen Partnern ökonomisch und ökologisch bewertet. Dieses Teilprojekt fokussiert sich auf die State-of-Health (SOH) Bestimmung von stationären Energiespeichern. Dabei soll der SOH aus Felddaten von Heimspeichersystemen ermittelt und mittels Machine-Learning Algorithmen extrapoliert werden, um ein End-of-life (EOL) Datum bestimmen zu können. Aus den gewonnenen sowie geclusterten Daten sollen Degradationsparameter bestimmt und daraus ein SOH-Model entwickelt werden, um die Auswirkungen weiterer Lastprofile bzw. Anwendungsfelder auf die Lebensdauer abschätzen zu können. Mit den Ergebnissen soll die Überdimensionierung der Speicher sowie die Zeit für die notwendige Qualifizierung von Zellen verringert werden, wodurch sich wirtschaftliche und ökologische Vorteile wie die Reduktion des CO2-Fußabdrucks ergeben.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 2667 |
| Europa | 87 |
| Kommune | 10 |
| Land | 102 |
| Weitere | 139 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 890 |
| Zivilgesellschaft | 44 |
| Type | Count |
|---|---|
| Chemische Verbindung | 6 |
| Daten und Messstellen | 70 |
| Ereignis | 9 |
| Förderprogramm | 2555 |
| Gesetzestext | 2 |
| Hochwertiger Datensatz | 8 |
| Lehrmaterial | 2 |
| Text | 160 |
| Umweltprüfung | 15 |
| unbekannt | 66 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 223 |
| Offen | 2665 |
| Unbekannt | 5 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 2691 |
| Englisch | 383 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 5 |
| Bild | 3 |
| Datei | 52 |
| Dokument | 82 |
| Keine | 1518 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 5 |
| Webdienst | 14 |
| Webseite | 1308 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1174 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1494 |
| Luft | 1767 |
| Mensch und Umwelt | 2893 |
| Wasser | 668 |
| Weitere | 2814 |