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Die Biogasherstellung ist ein sehr komplexer Prozess, der durch das Zusammenspiel unterschiedlicher Mikroorganismen und einem mehrstufigen Prozessablauf gekennzeichnet ist. Variationen in der Mikroflora können durch das verwendete Substrat, die Beschickung sowie die Temperatur gegeben sein, wobei ein Großteil der beteiligten Mikroorganismen sogar unbekannt sein kann. Die Überwachung und Analyse solcher Prozesse sind zumeist sehr zeit- und kostenintensiv. Die VDI-Richtlinie 4630 beschreibt analytische Methoden zur Untersuchung der Vergärung organischer Stoffe, Substratcharak¬terisierung, Probenahme, Stoffdatenerhebung und Gärversuche, die zur Optimierung von Biogasanalgen dienen. Die in der Richtlinie beschriebenen Methoden erfordern jedoch eine entsprechende Laborausstattung, dafür ausgebildetes Personal und sind sehr aufwändig. Deshalb ist eine moderne Alternative zur Prozessanalyse und -optimierung dringend erforderlich, um gezielt wesentliche Prozessgrößen schnell, effizient und kostengünstig zu identifizieren. Das Ziel der vorliegenden Dissertation ist es eine Methode zu entwickeln, welche eine schnelle und effiziente Analyse der Biogasproduktionsprozesse ermöglicht. In dieser Arbeit soll mithilfe von computerbasierten Verfahren untersucht werden, ob wesentliche Prozessgrößen identifiziert werden können, deren Messung für die Führung der Biogasanlagen ausschlaggebende Informationen zur Verfügung stellt. Neben mathematischen Modellen werden auch Optimierungsalgorithmen für die Identifikation der wesentlichen Einflussgrößen verwendet. Die für die Modellierung verwendeten Datensätze wurden experimentell im Rahmen des Projektes ‚,Biogas Biocoenosis‘‘ (FNR 22010711, Dr. Michael Klocke, Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e. V., Potsdam) und „Biogas-Enzyme“ (FKZ 22027707, Dr. Monika Heiermann, Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e. V., Potsdam) erhoben. Zusätzlich wurden Prozessdaten mithilfe des Anaerobic Digestion Modell No.1(ADM1) simuliert. Die chemischen Prozessgrößen stellen die unabhängigen Prozessvariablen dar. Die Biogasausbeute wird als die abhängige Zielprozessgröße verwendet. Die Vorhersage der Biogasausbeute wird mithilfe linearer und nicht linearer mathematischer Modelle durchgeführt. Dafür werden die Partial-Least-Squares-Regression (PLSR), die Locally-Weighted-Regression (LWR) und künstliche neuronale Netzte (ANN, Artificial Neural Networks) implementiert. Um die wesentlichen unabhängigen Prozessvariablen zu identifizieren, werden folgende Optimierungsalgorithmen verwendet: ein Ameisen-Kolonie-Optimierungsalgorithmus (ACO) und der genetische Algorithmus (GA). Die Qualität der Vorhersage wird anhand des Vorhersagefehlers (Root Mean Square Error, RMSE) und des Bestimmtheitsmaßes (R2) bewertet. Anhand der entwickelten Methode konnte die gewünschte Zielgröße, Biogasausbeute, vorhergesagt werden. Die durchgeführte Variablenselektion mittels metaheuristischer Optimierungsverfahren verbesserte die Vorhersagekraft der Modelle und reduzierte gleichzeitig die Anzahl der unabhängigen Prozessvariablen. Als wesentliche Prozessvariablen wurden folgende identifiziert: hydraulische Verweilzeit, Trockensubstanz, Gehalt an Neutral-Detergentien-Faser, Säure-Detergentien-Lignin-Gehalt und n-Buttersäure. Die besten Vorhersageergebnisse wurden mit Hilfe der künstlichen neuronalen Netze erzielt. Die Modelle hatten den kleinsten Fehler der Vorhersage und das höchste Bestimmtheitsmaß. Die erfolgreiche Umsetzung der mathematischen Verfahren zeigt, dass moderne mathematische Methoden eine gute Alternative für die Analyse und Optimierung komplexer biologischer Prozesse darstellen. Für eine abschließende Bewertung sind jedoch auch weitere experimentelle Untersuchungen notwendig, in denen die Prozessführung basierend auf den identifizierten Prozessvariablen durchgeführt wird. The production of biogas is very complex process, which runs in some stages involving different microorganisms. Microbiological diversity of the process depends mainly on the composition of substrate and ambient conditions, such as process temperature. The fact is, the development and composition of the microbiological communities of the process are difficult to predict. Thus, the control and evaluation of such complex biological processes are very time consuming and expensive. In Germany the evaluation of the biogas plants can be performed according to the VDI-Norm 4630, which describes the methods for the evaluation of fermentation of organic materials including characterization of the substrate, sampling, collection of material data and fermentation tests. For that specially equipment and skilled personnel are required. Moreover, the evaluation procedure is very time consuming. That is why a new state-of-the-art alternative for the evaluation purposes is necessary to simplify and to speed up the assessment of the biogas production processes. The aim of this doctoral thesis is the development of a fast and reliable method for the evaluation of the biogas production processes. Therefore the mathematical modelling should identify significant process variables able to evaluate the whole process. For the optimization of mathematical models metaheuristic tools were used. In this doctoral thesis two different data sets were used – experimental data and simulated data. The experimental data were collected in projects “Biogas-Biocoenosis” (FKZ 22010711, Dr. Michael Klocke, Leibnitz-Institute für Agrartechnik und Bioökonomie e.V., Potsdam) and “Biogas-Enzyme” (FKZ 22027707, Dr. Monika Heiermann, Leibnitz-Institute für Agrartechnik und Bioökonomie e.V., Potsdam). The simulated data set was generated using the Anaerobic Digestion Model No.1 (ADM1). The chemical process variables were used as the independent process variable set, while the biogas production output represented the dependent process variable. Prediction of the biogas production was done using linear and nonlinear mathematic models. Here, Partial-Least-Square-Regression (PLSR), Locally-Weighted-Regression (LWR) and Artificial Neural Networks (ANN) were implemented. In order to identify the most significant undependable process variables optimization algorithms were used, Ant Colony Optimization (ACO) and Genetic Algorithm (GA). Prediction capacity was evaluated using two model evaluation variables, Root Mean Square Error (RMSE) and Coefficient of Determination (R2). Figure 1 in Supplementary represents the flow chart of the developed methodology applied for ADM1 generated data set. In Figure 2 (Supplementary) there is a flow chart of the developed methodology applied for the experimentally collected data. The developed approaches could be successfully used for the prediction of the desired process variable, biogas production rate. The variable selection done with the help of metaheuristic optimization algorithms improved the prediction results and reduced number of the independent process variables. Hydraulic retention time, dry matter, neutral detergent fibre, acid detergent fibre and n-butyric acid were identified as the most significant ones. The best prediction was obtained using ANN models. Here, the error of prediction was low and the coefficient of determination high. The successful implementation of the developed methodology proved mathematical models to be an effective alternative method capable to evaluate and to optimize complicated biological processes. Furthermore, it would be mandatory further experimental evaluation of the developed strategy, using the model-based process information.

Das Wissen um die endliche Verfügbarkeit konventioneller, fossiler Rohstoffe führte zur intensivierten Auseinandersetzung mit alternativen, erneuerbaren Energiequellen. Im Zuge dieses als Energiewende bezeichneten Prozesses hat die thermische Nutzung des Untergrundes als Speicher, aber auch als Quelle von Wärme deutlich zugenommen. Diese Entwicklung verstärkte die Forschungsbestrebungen für die Beschreibung thermischer Parameter des Untergrundes sowie der Bauwerke, die zur Wärmegewinnung genutzt werden, über Temperaturverteilungen während Installation und Betrieb. Die zugehörigen Temperaturmessungen können dafür zeitgemäß, kostengünstig und unaufwendig mit Ramanspektrum basierter, verteilter Temperaturmessung auf Glasfaserkabeln (DTS) durchgeführt werden. In der vorliegenden Arbeit wurde vom aktuellen, erkundungsbezogenen Stand der Technik aus, dem Thermal-Response-Test, untersucht, inwieweit eine Vergleichbarkeit zwischen unterschiedlichen Erdwärmesonden eines Sondenfeldes gegeben ist und diese Ergebnisse auch nicht etablierten, tiefenaufgelösten TRT gegenübergestellt. Aufgrund der Notwendigkeit der Verfügbarkeit von Erdwärmesonden zur TRT-Durchführung wurde sich entsprechend auch mit alternativen Erkundungsmöglichkeiten auseinandergesetzt. Dafür wurde sich mit der Temperaturcharakterisierung von flachem Untergrund sowie der Erdwärmesonde (EWS) beschäftigt. Temperaturmessungen während Aufheizen und Abkühlen des Untergrunds wurden mit DTS durchgeführt und alternativen Erkundungsverfahren, wie Direct-Push, gegenübergestellt. In Kombination mit den TRT-Temperaturverteilungen zeigte sich dabei, dass nicht nur geologische Schichten unterschieden werden können, sondern auch, dass der Ausbau der Erdwärmesonde einen erkennbaren Einfluss auf die Messungen hat. Aus diesem Grund wurden die Arbeiten mit Untersuchungen zur Nutzung der Hydrationswärme als Werkzeug des Qualitätsmanagements von EWS abgeschlossen. Dabei wurde auf numerische Wärmeleitungsmodellierung, Laborversuche und Feldversuche zurückgegriffen. Aus der Summe der Ergebnisse wurden unterschiedliche Erklärungsansätze abgeleitet, welche notwendig sind für die Abschätzung, inwieweit die gefundenen Beobachtungen zur Erkundung und zum Qualitätsmanagement von Erdwärmesonden beitragen können. Dabei zeigte sich, dass verteilte Temperaturmessungen im Allgemeinen gut dazu geeignet sind, das relative Wärmespeichervermögen des Untergrundes zu ermitteln sowie mögliche Fehlstellen in der Hinterfüllung einer EWS zu detektieren. Damit kann die Temperaturmessung innerhalb einer EWS dazu genutzt werden, künftige Nutzungsarten zu definieren und die EWS vom Einbau an auf ihre Qualität zu überprüfen. Die Ankopplung dieser Versuche an herkömmliche Verfahren wie den Thermal-Response-Test hat sich bewährt, aber auch gezeigt, dass die Ergebnisse, die in TRT ermittelt werden, stark von den Einbaubedingungen der EWS abhängen. Eine direkter Vergleich von unterschiedlichen TRT eines EWS-Feldes (quartäre Sedimente, Sand, Kies, Schluff) wirft dabei Fragen zur Übertragbarkeit von TRT-Ergebnissen auf Nachbarsonden auf, die nicht abschließend geklärt werden konnten. Alle Temperaturdaten aus den Experimenten können von den Archivservern des Helmholtz-Zentrums für Umweltforschung (UFZ) bezogen werden. Die Ordner-Struktur des Archivs ist in Appendix A dargestellt. Zusätzlich sind die Daten der angesprochenen Publikationen hinterlegt. Link: https://www.ufz.de/record/dmp/archive/6446/de/. Sollten Probleme beim Zugriff auftreten bitte ich darum sich direkt an das UFZ zu wenden. The knowledge about the limited availability of conventional, fossil energy resources directed the focus on alternative, renewable energy resources. In the course of this energy transition, there is an increased use of the shallow subsurface for thermal energy mining and storage. This increase in use led to deeper research in the field of characterisation of thermal properties of the (shallow) subsurface as well as investigations in related thermal energy mining systems like borehole ground heat exchanger (BHE). Hereby, temperature evolution during operation or exploration of the BHE with thermal response tests (TRT) were of special interest. Respective measurements can be done by Raman-spectre based distributed temperature sensing (DTS). In the presented work the actual standard tool for geothermal exploration, the TRT, is the basis for further investigation. Here, the comparability between TRTs of different BHE at the same test site is of special interest as well as the comparison to the not widely established enhanced (depth depending) TRT. As the TRT itself is in need of a BHE, approaches more easy to apply were also investigated. To achieve the mentioned points, temperature evolution was measured with the help of DTS within the subsurface as well as within BHE. This was done during heating and cooling phases and partially compared to alternative exploration data like various Direct-Push (DP) techniques. The analysis of the temperature distributions showed not only that different geological layers can be distinguished during exploration phase but also that the construction process and quality have a measurable impact on the results. This led to investigations of the usability of hydration heat for BHE quality management by field site temperature measurements as well as laboratory and numeric analysis. From the sum of the results multiple explanations were deduced which help to understand how the results of the exploration and the quality management approaches can help in determining the type of use of future BHE projects. Furthermore, it was shown that distributed temperature measurements are generally well suited for deduction of subsurface relative thermal storage potential as well as detection of possible failures within the grouting of a BHE. Temperature measurements in BHE can therefore be used to define the future thermal usage of the subsurface as well as help detecting failures of the BHE from installation onwards. Combining those approaches with conventional TRT was successful. However, it could be shown that the results of TRT strongly depend on BHE installation procedure. It is also shown that the direct comparison of different BHE from the same field site (quarternary sediments, sand gravel, tilt) shows varying results, leading to questions about the comparability of TRT of adjacent BHE which could not finally be resolved. The data of all experiments is stored at the science-server of the Helmholtz-Centre for Environmental Research (UFZ). The folder structure of the server can be found in appendix A. The data of the publications can be found there too. The data can be accessed as raw as well as processed data from the following link: https://www.ufz.de/record/dmp/archive/6446/de/. If you have trouble accessing the data, please directly contact someone at the UFZ to help you.

Am Beispiel des österreichischen öffentlich-rechtlichen Rundfunks ORF beleuchtet der folgende Beitrag Ambivalenzen, die sich aus dem Versuch, Klimawandel in spannenden Fernsehgeschichten zu erzählen, ergeben können. Im Zentrum der Fallstudie steht die vergleichende Analyse zweier dokumentarischer Filmbeiträge, die im Rahmen einer Klimaschutzinitiative des ORF ausgestrahlt wurden und einen suffizienten Lebensstil als Experiment inszenieren. Der theoretisch-methodologische Ansatz einer multimodalen kritischen Diskursanalyse beinhaltet eine differenzierte linguistische Perspektive auf die Interaktion verschiedener Vertextungsmuster (insbesondere Narration und Argumentation) in multimodalen Filmtexten. Die Analyse zeigt Ambivalenzen in der narrativen Inszenierung und argumentativen Kontextualisierung der Filmbeiträge auf, die der Mobilisierung der Öffentlichkeit für klimaschonendes Verhalten entgegenwirken.

Der Beitrag stellt einen Entwicklungsansatz zu deren Implementierung in international tätigen Wirtschaftsunternehmen am Beispiel medial vermittelter Arbeitsgruppen dar. Es wird deutlich, dass Wirtschaftsunternehmen durchaus am Globalen Lernen interessiert sind, sofern das Konzept erstens schlüssig in Ziele und Organisation des Unternehmens integriert werden kann und zweitens nachweisbaren ökonomischen Erfolg verspricht. (DIPF/Orig.) The article presents a research and development approach to implement Global Learning in business companies. It shows that there is remarkable interest in Global Learning on the part of international companies if the concept at first is well integrated into the companies´ goals and organization and second is likely to result in economic success. (DIPF/Orig.) ZEP : Zeitschrift für internationale Bildungsforschung und Entwicklungspädagogik 34 (2011) 2, S. 30-31

The simulation technique is suitable parallel to the dynamic simulation also for the analysis of the energy flow in forming machines. By the collection of the course of the energy potentials founded statements can be deduced to instantaneous values and aaverage values of transferred power, power losses and/or efficiencies. A condition for the energy flow simulation is a machine model, which contains also the power losses precisely . Thus close-to-reality statements cannot only take place to the energy balance, it improve at the same time the precision of the dynamic simulation. At the FhG IWU Chmenitz available experiences with the use of simulation techniques for the development of forming machines permit already in early phases to the product develeopment close-to-reality statements and the derivative of decision bases for customer-fair and optimal sulutions.

In dieser Arbeit werden Berechnungen zur klimatischen Sensitivität der Eiskappe von Devon Island (Nunavut, Kanada) durchgeführt, die auf einem mit Wärmesummen arbeitenden Massenbilanzmodell basieren. Wichtigste Datenbasis für die Modellrechnungen sind dabei höhenabhängige Massenbilanzreihen der Devon-Eiskappe sowie tägliche Klimadaten der WMO-Station Resolute Bay. Durch die Bestimmung geeigneter Modellparameter (Temperaturgradienten, Wärmesummenkoeffizienten) ist es möglich, das mittlere Massenbilanzprofil gut zu simulieren. Das auf diese Weise kalibrierte Modell kann dann – als einfache Alternative zu Energiebilanzmodellen – zur Berechnung der Sensitivität der Massenbilanz auf Veränderungen von Temperatur und Niederschlag genutzt werden. Anwendungen des Modells verdeutlichen, dass die Massenbilanz der Devon-Eiskappe stark abhängig von der Entwicklung der Sommertemperaturen und die klimatische Sensitivität im Vergleich mit anderen Eismassen aus feuchteren Klimaten sehr klein ist. Die Einbeziehung der saisonalen Abhängigkeit der Massenbilanz kann schließlich helfen, eine mit Schwierigkeiten verbundene Rekonstruktion der jährlichen Massenbilanz zu verbessern. In this study, a degree-day approach is used to carry out model simulations to determine the climatic sensitivity of the mass balance of the Devon Island ice cap (Nunavut, Canada). The most important data the model is fed by are a 38 yr long series of specific mass balance data and daily air temperature data from the WMO station Resolute Bay. By determining suitable model parameters (temperature lapse rates, degree-day coefficients) it is possible to simulate the mean mass balance profile convincingly. As a simple alternative to energy balance models, the calibrated degree-day model can then be used to determine the sensitivity of the mass balance to changes in temperature and precipitation. Results show that the mass balance of the Devon Ice Cap is strongly dependent on the summer temperatures and that the overall climatic sensitivity is small compared to those of other ice masses in more humid regions. The reconstruction of the mass balance series is attended with difficulties, but can be improved by including the mass balance''s seasonal sensitivity.

Unterschiedliche technische Lösungen zur Nutzung thermischer Solarenergie für die sommerliche Gebäudeklimatisierung sind marktverfügbar. Die Anwendung dieser Techniken kann zu nennens werten Reduktionen im Primärenergieverbrauch führen, sofern die Systeme entsprechend ausgelegt sind. Voraussetzung hierfür ist eine ausreichende Dimensionierung des Solarkollektorfeldes und - je nach Randbedingungen - die Integration von Speichern in das Gesamtsystem. Die Anzahl der heute installierten Anlagen ist allerdings noch sehr gering. Erfahrungen mit installierten Anlagen und deren Betrieb belegen die Notwendigkeit weiterer messtechnisch begleiteter Demonstrationsanlagen. Dadurch sind auch weitere Kostenreduktionen zu erwarten, sodass mittelfristig eine Amortisation der Anlagen innerhalb der Lebensdauer - zumindest mit einer Förderung im Bereich 100 Euro/m2 - machbar erscheint. Eine neue Anwendungsmöglichkeit in den nächsten Jahren ergibt sich aus der zunehmenden Verfügbarkeit kleiner thermisch angetriebenen Kältemaschinen. Dadurch sind auch Anwendungen im kleinen Leistungsbereich (< 30 kW) erschließbar. Eine interessante Kombination stellt z. B. die Erweiterung von solarthermischen Anlagen zur Brauchwassererwärmung und Heizungsunterstützung (Kombianlagen) um eine kleine Kältemaschine dar. Damit kann eine sinnvolle Nutzung der bislang nicht nutzbaren Überschüsse der Solaranlage im Sommer erreicht werden.

Parasitic weeds of the genus Striga (Orobanchaceae) are a major constraint to agricultural production in the semi-arid regions in Sub-Saharan Africa. Therefore, Striga hermonthica’s current and future distribution needs to be estimated urgently in order to better and more efficiently target available Striga management strategies. Using innovative GIS-based modeling complemented by greenhouse and field studies, our research aims to better understand the present geographic distribution of Striga species and to predict potential future expansion areas of these dangerous weeds. Parameters determining the presence or absence of Striga were analyzed and available data complemented by new studies on Striga ecology and seed bank dynamics gained at the University of Hohenheim and ICRISAT, Mali.In order to provide managers and decision maker with a useful tool to take precautionary and palliative actions against the menace of infestation by invasive or parasitic species, it is important to assess the possible future distribution of such species, especially in vulnerable areas where the parasite has not yet appeared. Based on the present geographic distribution and the factors affecting it, different climate projections have been applied to indicate areas that will become susceptible to Striga invasion in the future. Datasets on the impact of climate change from IPCC workgroups have been used as basis for this assessment, combined with information gained from field trips, herbaria assessments and literature. The results of this study show trends in the potential future distribution of Striga hermonthica, but also indicate areas where the methodology can be improved and refined to allow more precise and reliable predictions.