Bauhaus-Institut für zukunftsweisende Infrastruktursysteme (b.is)
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Landwirtschaftliche Biogasanlagen leisten mit ca. 9.300 Anlagen und einem Anteil von 5,3% an der Stromerzeugung, einen Beitrag zur Erzeugung Erneuer-barer Energien in Deutschland. Die Optimierung dieser Anlagen fördert die nachhaltige Bereitstellung von Strom, Wärme und BioErdgas.
Das Ergebnis dieser Forschungsarbeit ist die Entwicklung eines mehrmethodi-schen Bewertungsansatzes zur Beschreibung der Qualität der Eingangs-substrate als Teil einer ganzheitlichen Prozessoptimierung. Dies gelingt durch die kombinierte Nutzung klassischer Analysesätze, der Nutzung organolepti-scher Parameter – der humansensorischen Sinnenprüfung – und der Integration von prozess- und substratspezifischem Erfahrungswissen. Anhand von halbtechnischen Versuchen werden Korrelationen und Kausalitäten zwi-schen chemisch-physikalischen, biologischen, organoleptischen und erfahrungsbezogenen Parametern erforscht. Die Entwicklung einer Fallbasis mit Hilfe des Fallbasierten Schließens, einer Form Künstlicher Intelligenz, zeigt das Entwicklungs- und Integrationspotenzial der Automatisierung auf, insbesondere auch im Hinblick auf neue Ansätze z.B. Industrie 4.0. Erste Lösungen zur Bewältigung der identifizierten Herausforderungen der mehrmethodischen Prozessbewertung werden vorgestellt.
Abschließend wird ein Ausblick auf den weiteren Forschungsbedarf gegeben und die Übertragbarkeit des mehrmethodischen Bewertungsansatzes auf andere Anwendungsfelder z.B. Bioabfallbehandlung, Kläranlagen angeregt.
Marine Makroalgen besitzen vielversprechende Eigenschaften und Inhaltsstoffe für die Verwendung als Energieträger, Nahrungsmittel oder als Ausgangsstoff für Pharmazeutika. Dass die Quantität und Qualität der in natürlicher Umgebung wachsenden Makroalgen schwankt, reduziert jedoch deren Verwertbarkeit und erschwert die Erschließung hochpreisiger Marktsegmente. Zudem ist eine Ausweitung der Zucht in marinen und küstennahen Aquakulturen in Europa gegenwärtig wenig aussichtsreich, da vielversprechende Areale bereits zum Fischfang oder als Erholungs- bzw. Naturschutzgebiete ausgewiesen sind. Im Rahmen dieser Arbeit wird demzufolge ein geschlossenes Photobioreaktorsystem zur Makroalgenkultivierung entwickelt, welches eine umfassende Kontrolle der abiotischen Kultivierungsparameter und eine effektive Aufbereitung des Kulturmediums vorsieht, um eine standortunabhängige Algenproduktion zu ermöglichen. Zur Bilanzierung des Gesamtkonzeptes einer Kultivierung und Verwertung (stofflich oder energetisch) werden die spezifischen Wachstumsraten und Methanbildungspotentiale der Algenarten Ulva intestinalis, Fucus vesiculosus und Palmaria palmata in praktischen Versuchen ermittelt.
Im Ergebnis wird für den gegenwärtigen Entwicklungsstand der Kultivierungsanlage eine positive Bilanz für die stoffliche Verwertung der Algenart Ulva intestinalis und eine negative Bilanz für die energetische Verwertung aller untersuchten Algenarten erzielt. Wird ein Optimalszenario betrachtet, indem die Besatzdichten und Wachstumsraten der Algen in der Zucht erhöht werden, bleibt die Energiebilanz negativ. Allerdings summieren sich die finanzielle Einnahmen durch einen Verkauf der Algen als Produkt auf jährlich 460.869€ für Ulva intestinalis, 4.010€ für Fucus vesiculosus und 16.913€ für Palmaria palmata. Im Ergebnis ist insbesondere eine stoffliche Verwertung der gezüchteten Grünalge Ulva intestinalis anzustreben und die Produktivität der Zuchtanlage im Sinne des Optimalszenarios zu steigern.
The world society faces a huge challenge to implement the human right of “access to sanitation”. More and more it is accepted that the conventional approach towards providing sanitation services is not suitable to solve this problem. This dissertation examines the possibility to enhance “access to sanitation” for people who are living in areas with underdeveloped water and wastewater infrastructure systems. The idea hereby is to follow an integrated approach for sanitation, which allows for a mutual completion of existing infrastructure with resource-based sanitation systems.
The notion “integrated sanitation system (iSaS)” is defined in this work and guiding principles for iSaS are formulated. Further on the implementation of iSaS is assessed at the example of a case study in the city of Darkhan in Mongolia. More than half of Mongolia’s population live in settlements where yurts (tents of Nomadic people) are predominant. In these settlements (or “ger areas”) sanitation systems are not existent and the hygienic situation is precarious.
An iSaS has been developed for the ger areas in Darkhan and tested over more than two years. Further on a software-based model has been developed with the goal to describe and assess different variations of the iSaS. The results of the assessment of material-flows, monetary-flows and communication-flows within the iSaS are presented in this dissertation. The iSaS model is adaptable and transferable to the socio-economic conditions in other regions and climate zones.
A Hybrid Clustering and Classification Technique for Forecasting Short-Term Energy Consumption
(2018)
Electrical energy distributor companies in Iran have to announce their energy demand at least three 3-day ahead of the market opening. Therefore, an accurate load estimation is highly crucial. This research invoked methodology based on CRISP data mining and used SVM, ANN, and CBA-ANN-SVM (a novel hybrid model of clustering with both widely used ANN and SVM) to predict short-term electrical energy demand of Bandarabbas. In previous studies, researchers introduced few effective parameters with no reasonable error about Bandarabbas power consumption. In this research we tried to recognize all efficient parameters and with the use of CBA-ANN-SVM model, the rate of error has been minimized. After consulting with experts in the field of power consumption and plotting daily power consumption for each week, this research showed that official holidays and weekends have impact on the power consumption. When the weather gets warmer, the consumption of electrical energy increases due to turning on electrical air conditioner. Also, con-sumption patterns in warm and cold months are different. Analyzing power consumption of the same month for different years had shown high similarity in power consumption patterns. Factors with high impact on power consumption were identified and statistical methods were utilized to prove their impacts. Using SVM, ANN and CBA-ANN-SVM, the model was built. Sine the proposed method (CBA-ANN-SVM) has low MAPE 5 1.474 (4 clusters) and MAPE 5 1.297 (3 clusters) in comparison with SVM (MAPE 5 2.015) and ANN (MAPE 5 1.790), this model was selected as the final model. The final model has the benefits from both models and the benefits of clustering. Clustering algorithm with discovering data structure, divides data into several clusters based on similarities and differences between them. Because data inside each cluster are more similar than entire data, modeling in each cluster will present better results. For future research, we suggest using fuzzy methods and genetic algorithm or a hybrid of both to forecast each cluster. It is also possible to use fuzzy methods or genetic algorithms or a hybrid of both without using clustering. It is issued that such models will produce better and more accurate results.
This paper presents a hybrid approach to predict the electric energy usage of weather-sensitive loads. The presented methodutilizes the clustering paradigm along with ANN and SVMapproaches for accurate short-term prediction of electric energyusage, using weather data. Since the methodology beinginvoked in this research is based on CRISP data mining, datapreparation has received a gr eat deal of attention in thisresear ch. Once data pre-processing was done, the underlyingpattern of electric energy consumption was extracted by themeans of machine learning methods to precisely forecast short-term energy consumption. The proposed approach (CBA-ANN-SVM) was applied to real load data and resulting higher accu-racy comparing to the existing models.
2018 American Institute of Chemical Engineers Environ Prog, 2018
https://doi.org/10.1002/ep.12934