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Die Energiewende ist der Wegbereiter zu einer Energieversorgung, die fast vollständig auf dem Einsatz erneuerbarer Quellen basiert. Sollte dies gelingen, wäre es ein Meilenstein hin zur Dekarbonisierung und dem übergeordneten Ziel einer "fossil free future". Die Abkehr von endlichen Rohstoffen wie Kohle, Gas und Erdöl, deren Nutzung mit dem Ausstoß klimaschädlicher Emissionen verbunden ist, korrespondiert zudem mit dem Leitgedanken nachhaltiger Entwicklung: Potentiale nutzen, ohne die Möglichkeiten zukünftiger Generationen einzuschränken oder zu gefährden. Doch bis wir einen Anteil an erneuerbaren Energien von bis zu 60% erreichen, ist die gemeinsame Anstrengung von Politik, Wirtschaft und Gesellschaft gefordert. Eine der Kernfragen bei der Umsetzung der Energiewende, welche ursächlich mit dem Ausbau und der Einbindung der erneuerbaren Energiequellen in Verbindung steht, ist die nach der Speicherung von Energie. Sonnen und Windenergie sind fluktuierende Quellen, weshalb ihr Ertrag weder zu jeder Zeit noch in gleicher Menge verfügbar ist. Dieser Umstand steht allerdings im Widerspruch zu der Aufgabe jeder Energieversorgung, die darin besteht, Versorgungssicherheit zu bieten. Eine Möglichkeit, dieser Problematik zu begegnen, ist der Einsatz von Energiespeichern. Diese können in Zeiten der Überproduktion Überschüsse speichern, um damit Phasen verminderter Produktion zu überbrücken. Die vorliegende Dissertation knüpft an diese zentrale Problematik der Energiewende an und geht der Frage nach, ob es möglich ist, einen Teil der perspektivisch notwendigen Speicherkapazitäten durch die Umnutzung von brachliegenden oder zur Disposition stehenden Bauwerken zur Verfügung zu stellen. Inhaltlich schränkt sich die Arbeit dabei in zweierlei Hinsicht ein. Der eine Fokus ist technischer Natur, da nur Systeme zur Speicherung von elektrischer Energie betrachtet werden, der andere ist typologischen Ursprungs und liegt bei den Bauwerken. Hierbei stehen zwei Nutzungskategorien im Vordergrund: der industrielle und der militärische Sektor. Methodisch gliedert sich die Promotion in drei Teile. Zuallererst werden vier Systeme zur Speicherung elektrischer Energie einer Kriterien gestützten Systemanalyse unterzogen, mit dem Ziel elementare Strukturanforderungen abzuleiten und zu benennen, welche diese an ein potentielles Bauwerk adressieren. Der zweite Teil nimmt eine Potentialabschätzung vor, inwiefern industrielle und militärische Bauwerkstypen die Voraussetzungen besitzen, jene systemischen Strukturanforderungen zu bedienen. Dazu zählt auch eine Clusteranalyse, aus der die relevanten Bauwerkstypen hervorgehen. Den Abschluss bildet eine Fallstudie. Diese dient zum einen als Stichprobe, um die Ergebnisse der typologischen Eignungsprüfung zu verifizieren, beinhaltet aber auch eine Planungsstudie, die Aufschluss gibt über den voraussichtlichen Kostenrahmen und die bauliche Umsetzung eines derartigen Umnutzungsvorhabens. Im Ergebnis offenbart sich, dass sowohl im industriellen als auch im militärischen Gebäudesektor geeignete Bauwerkstypen existieren, wozu beispielsweise Kühltürme, Silobauten oder stollenartige Bunkeranlagen zählen. Weiterhin demonstriert eine Fallstudie, dass bestimmte Kombinationen aus Bestandsbauwerk und Speichersystem nicht nur baulich umsetzbar sind, sondern auch in Hinblick auf die Investitionskosten wirtschaftlich tragbare Lösungen hervorbringen können. Aber es geht nicht alleine um die Schaffung von Speicherkapazitäten. Derartige Konversionsvorhaben würden noch einer weiteren, übergeordneten Sache dienen: dem Erhalt von Baukultur.

Corona-Pandemie, Krieg in der Ukraine, Energieknappheit, Klimawandel. Die Liste der Krisen ist lang und hat zu einer Renaissance des Bevölkerungsschutzes geführt, der nach dem Ende des Kalten Krieges zunehmend aus dem öffentlichen Bewusstsein verschwunden war. Heute ist das Thema Sicherheit allgegenwärtig. Der aktuelle Ausbau der Warninfrastruktur durch Warn-Apps oder Cell Broadcast und die Einführung des nationalen Warntages sind nur einige Beispiele für das Bestreben von Bund und Ländern, sich für aktuelle und zukünftige Krisen zu wappnen. Ballungsräume stellen eine besondere Herausforderung für die Sicherheit dar. Die hohe Bevölkerungsdichte und die Konzentration von Gebäuden und Infrastruktur erfordern im urbanen Kontext andere Ansätze als im ländlichen Raum. Das LOEWE-Zentrum emergenCITY an der TU Darmstadt beschäftigt sich mit dem Thema Sicherheit durch Krisenkommunikation in Städten. Am Beispiel der Forschungskooperation "Litfaßsäule 4.0" wird aufgezeigt, wie eine kontextbezogene und integrative Krisenkommunikation aussehen kann, die gleichzeitig integraler Bestandteil des Stadtbildes ist. Im Mittelpunkt der Forschung und Entwicklung steht die Frage, wie weit das Streben nach Sicherheit den öffentlichen Raum und das alltägliche Lebensumfeld belasten darf. Am Beispiel der Litfaßsäule 4.0 wird deutlich, wie selbstverständlich integraler Katastrophenschutz im urbanen Raum aussehen kann.

We investigate a robust and intelligent logistic system for emergency management where existing commercial logistic systems are loosely coupled with logistic systems of emergency management organizations and armed forces. This system is used to supply the population in case of a disaster where a high impact of environmental conditions on logistics can be seen. Very important are robustness as the ability of a logistic system to remain effective under these conditions and intelligent behavior for automated ad-hoc decisions facing unforeseen events. Scenario technique, roadmapping, as well as surveys are used as qualitative methodologies to identify current weaknesses in emergency management logistics and to forecast future development of loosely coupled logistic systems. Text mining and web mining analysis as quantitative methodologies are used to improve forecasting. As a result, options are proposed for governmental organizations and companies to enable such a loosely coupled logistic system within the next 20 years.

During recent international climate negotiations like in Paris 2015, the European Union agreed to reduce the emissions of greenhouse gases. Policy-makers target the residential sector as a major user of fossil energy because potential to improve the energy efficiency in existing houses is observable. Energy audits have been implemented to offer information to homeowners within the aim of reducing the uncertainty concerning energetic refurbishment. Nevertheless, the impact of energy efficiency consultants (EECs) on retrofit measures is described as low in the literature. We conducted an online survey on German EECs, emphasizing their personal attitudes and contextual conditions, analyzing the implementation of an exploratory energy audit and providing recommendations for improving energy audits. The EECs answered the questions regarding the personal factors in a highly confident way. We explain this using the market framework in Germany, which requires a high-level performance due to the competition on the EEC market. The contextual conditions are evaluated critically, with about 49% expressing concerns about acquiring and managing financial resources for energy audits. The case study showed that EECs recommend innovative technologies to a limited degree, while the upfront costs are estimated very low. Finally, in the survey, the respondents prioritized an information policy improvement.

Brazilian Synchrotron Light Laboratory at Campinas ; Brazilian Synchrotron Light Laboratory at Campinas: XRF-20160659 ; Fly and bottom ashes - by-products of petroleum coke combustion- contain important plant nutrients (e.g., Ca, S) and may be used as soil acidity amendments, yet their metals content might be a concern. Finding innovative alternatives for the beneficial use of such by-products is key for assuring their environmental sustainability. In this study, we first carried out a comprehensive characterization of fly and bottom ashes, i.e., physical, chemical, mineralogical, and structural analyzes. Next, we created a new product based on these ashes to meet the demand of the Brazilian legislation. To test the agronomic efficiency of the product and the environmental implications of its agricultural use, greenhouse experiments were performed with two Oxisols, cultivated with maize and soybean. The treatments consisted on the application of two doses of different products, aiming to increase soil base saturation to 50% and 70%, and three sources: 1) a blend of fly and bottom ashes with commercial limestone (blended limestone, BL); 2) a positive control, commercial limestone enriched with Ni and S (enriched limestone, EL); and, 3) a negative control (commercial limestone, CL). The BL was efficient for soil acidity correction, providing Ca, Mg, S, and Ni to maize and soybean plants. Plant dry weight did not change following the application of the product, yet the BL was effective as a Ni-fertilizer, since it was able to increase soil-Ni up to 5-fold, as well as Ni content in maize and in soybean leaves by 5- and 4-fold, respectively, positively affecting N metabolism. Our findings revealed that, while improving many soil attributes, the BL is a viable and sustainable technology for the use of petroleum coke combustion ashes in agriculture, working as a Ni-fertilizer to plants, which meets a current market demand for this micronutrient. (C) 2018 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Fast and reliable detection of patients with severe and heterogeneous illnesses is a major goal of precision medicine 1,2 . Patients with leukaemia can be identified using machine learning on the basis of their blood transcriptomes 3 . However, there is an increasing divide between what is technically possible and what is allowed, because of privacy legislation 4,5 . Here, to facilitate the integration of any medical data from any data owner worldwide without violating privacy laws, we introduce Swarm Learning—a decentralized machine-learning approach that unites edge computing, blockchain-based peer-to-peer networking and coordination while maintaining confidentiality without the need for a central coordinator, thereby going beyond federated learning. To illustrate the feasibility of using Swarm Learning to develop disease classifiers using distributed data, we chose four use cases of heterogeneous diseases (COVID-19, tuberculosis, leukaemia and lung pathologies). With more than 16,400 blood transcriptomes derived from 127 clinical studies with non-uniform distributions of cases and controls and substantial study biases, as well as more than 95,000 chest X-ray images, we show that Swarm Learning classifiers outperform those developed at individual sites. In addition, Swarm Learning completely fulfils local confidentiality regulations by design. We believe that this approach will notably accelerate the introduction of precision medicine.