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Im Rahmen des europäischen Verbundprojekts INSYSME wurden von den deutschen Partnern die Systeme IMES und INODIS zur Verbesserung des seismischen Verhaltens von ausgefachten Stahlbetonrahmen entwickelt. Ziel beider Systeme ist es, Stahlbetonrahmen und Ausfachung zu entkoppeln, anstatt die Tragfähigkeit durch aufwendige und kostspielige zusätzliche Bewehrungseinlagen zu erhöhen. Erste Ergebnisse des Systems IMES für Belastungen in und senkrecht zu der Wandebene werden vorgestellt.
Thematisch widmet sich das Projekt Coolplan- AIR der Fortentwicklung und Feldvalidierung eines Berechnungs- und Auslegungstools zur energieeffizienten Kühlung von Gebäuden mit luftgestützten Systemen. Neben dem Aufbau und der Weiterentwicklung von Simulationsmodellen erfolgen Vermessungen der Gesamtsysteme anhand von Praxisanlagen im Feld. Der Schwerpunkt des Projekts liegt auf der Vermessung, Simulation und Integration rein luftgestützter Kühltechnologien. Im Bereich der Kälteerzeugung wurden Luft‐ Luft‐ Wärmepumpen, Anlagen zur adiabaten Kühlung bzw. offene Kühltürme und VRF‐ Multisplit‐ Systeme (Variable Refrigerant Flow) im Feld bzw. auf dem Teststand der HSD vermessen. Die Komponentenmodelle werden in die Matlab/Simulink‐ Toolbox CARNOT integriert und anschließend auf Basis der zuvor erhaltenen Messdaten validiert.
Einerseits erlauben die Messungen das Betriebsverhalten von Anlagenkomponenten zu analysieren. Andererseits soll mit der Vermessung im Feld geprüft werden, inwieweit die Simulationsmodelle, welche im Vorgängerprojekt aus Prüfstandmessungen entwickelt wurden, auch für größere Geräteleistungen Gültigkeit besitzen. Die entwickelten und implementierten Systeme, bestehend aus verschiedensten Anlagenmodellen und Regelungskomponenten, werden geprüft und dahingehend qualifiziert, dass sie in Standard- Auslegungstools zuverlässig verwendet werden können.
Zusätzlich wird ein energetisches Monitoring eines Hörsaalgebäudes am Campus Jülich durchgeführt, das u. a. zur Validierung der Kühllastberechnungen in gängigen Simulationsmodelle genutzt werden kann.
Auswahl der Herniennetze nach der “effektiven Porosität” - warum das Gewicht weniger wichtig ist
(2012)
Die Auswahl der passenden Geschäftsprozesse für eine Automatisierung mittels Robotic Process Automation (RPA) ist für den Erfolg von RPA-Projekten entscheidend. Das vorliegende Kapitel liefert dafür Selektionskriterien, die aus einer qualitativen Studie mit elf interviewten RPA-Experten aus dem Versicherungsumfeld resultieren. Das Ergebnis umfasst eine gewichtete Liste von sieben Dimensionen und 51 Prozesskriterien, welche die Automatisierung mit Softwarerobotern begünstigen beziehungsweise deren Nichterfüllung eine Umsetzung erschweren oder sogar verhindern. Die drei wichtigsten Kriterien zur Auswahl von Geschäftsprozessen für die Automatisierung mittels RPA umfassen die Entlastung der an dem Prozess mitwirkenden Mitarbeiter (Arbeitnehmerentlastung), die Ausführbarkeit des Prozesses mittels Regeln (Regelbasierte Prozessteuerung) sowie ein positiver Kosten-Nutzen-Vergleich. Auf diesen Ergebnissen aufbauend wird ein Vergleich mit den bereits bekannten Selektionskriterien aus der Literatur erstellt und diskutiert. Praktiker können die Ergebnisse verwenden, um eine systematische Auswahl von RPA-relevanten Prozessen vorzunehmen. Aus wissenschaftlicher Perspektive stellen die Ergebnisse eine Grundlage zur Erklärung des Erfolgs und Misserfolgs von RPA-Projekten dar.
Nach der Bundestagswahl am 27. September 2009 steht der Atomausstieg in Deutschland wieder ganz oben auf der politischen Agenda. Eine aktuelle Bestandsaufnahme aller ma\geblichen Argumente erscheint somit zwingend notwendig. Dabei sollte der Blickwinkel nicht national beschränkt bleiben, sondern vor allem der Einfluss der europäischen Dimension dieser Thematik miteinbezogen werden. Auf europäischer Ebene zeigt sich eine Position zu Gunsten der Kernenergie. Unter den 27 EU-Staaten findet gerade eine Renaissance der Atomkraft statt. Die drei europäischen Organe befürworten den umfangreichen Einsatz der Kernenergie als langfristigen Bestandteil des Energieträgermix. Deutschland gehört mit seinem Beschluss zum Atomausstieg einer Minderheit an. Als Teil eines immer stärker zusammen wachsenden und letztendlich vollständig integrierten europäischen Strommarktes wird Deutschland langfristig stets mit Atomstrom versorgt werden. Dies gilt losgelöst von dem Einsatz von Kernkraftwerken im Inland. Eine Abschaltung der Anlagen führt damit nicht zur Zielerreichung der Atomkraftgegner, sondern lediglich zu zusätzlichen energietechnischen Herausforderungen bei der Sicherstellung der deutschen Stromversorgung. Der deutsche Atomausstieg sollte aus diesem Grund von der neuen Bundesregierung zurück genommen werden.
Zahlreiche Einflussfaktoren haben in den vergangenen Jahren das Gesicht der Elektrizitätsmärkte stark verändert. Hierzu zählen vor allem die Einführung der ökonomischen Gesetze des Wettbewerbsmarktes durch die Liberalisierung sowie die nun kostenpflichtige Berücksichtigung des bei der Stromerzeugung hervorgerufenen CO2-Ausstoßes durch die Einführung des europäischen Emissionshandelssystems (EUTS). Die Folgen dieses Veränderungsprozesses lassen sich auf Grund der langen Investitionszyklen im Kraftwerksbau bisher nur unvollständig überblicken. Dies ist insbesondere im Hinblick auf die Versorgungssicherheit als Teil des energiewirtschaftlichen Zieldreiecks des § 1 EnWG von großer Bedeutung. Dazu zählt insbesondere, ob die Versorgungssicherheit in Deutschland bei gegenwärtigem Marktdesign auch dauerhaft gewährleistet sein wird. Es stellt sich heraus, dass es im Bereich der Spitzenlastkraftwerke zu Investitionen in gesamtwirtschaftlich zu geringen Umfang kommen kann. Dieses Investitionsdilemma beruht auf einem externen Effekt, der durch die aktuelle Ausgestaltung des deutschen Schadenersatzrechtes entsteht. Hierdurch ist die sichere Stromversorgung in Zeiten hoher Last potenziell gefährdet. Um die Wirkungen des Investitionsdilemmas abzumildern oder ganz zu beseitigen sind verschiedene Investitionsanreize durch entsprechende Ausgestaltung des EUTS denkbar. Diese werden im Einzelnen analysiert.
Auswirkungen des Forderungsverzichtes – Steuerliche Belastung und Beeinflussung der Steuerquote
(2009)
Sleep scoring is a necessary and time-consuming task in sleep studies. In animal models (such as mice) or in humans, automating this tedious process promises to facilitate long-term studies and to promote sleep biology as a data-driven f ield. We introduce a deep neural network model that is able to predict different states of consciousness (Wake, Non-REM, REM) in mice from EEG and EMG recordings with excellent scoring results for out-of-sample data. Predictions are made on epochs of 4 seconds length, and epochs are classified as artifactfree or not. The model architecture draws on recent advances in deep learning and in convolutional neural networks research. In contrast to previous approaches towards automated sleep scoring, our model does not rely on manually defined features of the data but learns predictive features automatically. We expect deep learning models like ours to become widely applied in different fields, automating many repetitive cognitive tasks that were previously difficult to tackle.
Having well-defined control strategies for fuel cells, that can efficiently detect errors and take corrective action is critically important for safety in all applications, and especially so in aviation. The algorithms not only ensure operator safety by monitoring the fuel cell and connected components, but also contribute to extending the health of the fuel cell, its durability and safe operation over its lifetime. While sensors are used to provide peripheral data surrounding the fuel cell, the internal states of the fuel cell cannot be directly measured. To overcome this restriction, Kalman Filter has been implemented as an internal state observer.
Other safety conditions are evaluated using real-time data from every connected sensor and corrective actions automatically take place to ensure safety. The algorithms discussed in this paper have been validated thorough Model-in-the-Loop (MiL) tests as well as practical validation at a dedicated test bench.
Combined with the use of renewable energy sources for
its production, Hydrogen represents a possible alternative gas
turbine fuel for future low emission power generation. Due to
its different physical properties compared to other fuels such
as natural gas, well established gas turbine combustion
systems cannot be directly applied for Dry Low NOx (DLN)
Hydrogen combustion. This makes the development of new
combustion technologies an essential and challenging task
for the future of hydrogen fueled gas turbines.
The newly developed and successfully tested “DLN
Micromix” combustion technology offers a great potential to
burn hydrogen in gas turbines at very low NOx emissions.
Aiming to further develop an existing burner design in terms
of increased energy density, a redesign is required in order to
stabilise the flames at higher mass flows and to maintain low
emission levels.
For this purpose, a systematic design exploration has
been carried out with the support of CFD and optimisation
tools to identify the interactions of geometrical and design
parameters on the combustor performance. Aerodynamic
effects as well as flame and emission formation are observed
and understood time- and cost-efficiently. Correlations
between single geometric values, the pressure drop of the
burner and NOx production have been identified as a result.
This numeric methodology helps to reduce the effort of
manufacturing and testing to few designs for single
validation campaigns, in order to confirm the flame stability
and NOx emissions in a wider operating condition field.
An approach to automatically generate a dynamic energy simulation model in Modelica for a single existing building is presented. It aims at collecting data about the status quo in the preparation of energy retrofits with low effort and costs. The proposed method starts from a polygon model of the outer building envelope obtained from photogrammetrically generated point clouds. The open-source tools TEASER and AixLib are used for data enrichment and model generation. A case study was conducted on a single-family house. The resulting model can accurately reproduce the internal air temperatures during synthetical heating up and cooling down. Modelled and measured whole building heat transfer coefficients (HTC) agree within a 12% range. A sensitivity analysis emphasises the importance of accurate window characterisations and justifies the use of a very simplified interior geometry. Uncertainties arising from the use of archetype U-values are estimated by comparing different typologies, with best- and worst-case estimates showing differences in pre-retrofit heat demand of about ±20% to the average; however, as the assumptions made are permitted by some national standards, the method is already close to practical applicability and opens up a path to quickly estimate possible financial and energy savings after refurbishment.
Wind-induced operational variability is one of the major challenges for structural health monitoring of slender engineering structures like aircraft wings or wind turbine blades. Damage sensitive features often show an even bigger sensitivity to operational variability. In this study a composite cantilever was subjected to multiple mass configurations, velocities and angles of attack in a controlled wind tunnel environment. A small-scale impact damage was introduced to the specimen and the structural response measurements were repeated. The proposed damage detection methodology is based on automated operational modal analysis. A novel baseline preparation procedure is described that reduces the amount of user interaction to the provision of a single consistency threshold. The procedure starts with an indeterminate number of operational modal analysis identifications from a large number of datasets and returns a complete baseline matrix of natural frequencies and damping ratios that is suitable for subsequent anomaly detection. Mahalanobis distance-based anomaly detection is then applied to successfully detect the damage under varying severities of operational variability and with various degrees of knowledge about the present operational conditions. The damage detection capabilities of the proposed methodology were found to be excellent under varying velocities and angles of attack. Damage detection was less successful under joint mass and wind variability but could be significantly improved through the provision of the currently encountered operational conditions.
In collaborative research projects, both researchers and practitioners work together solving business-critical challenges. These projects often deal with ETL processes, in which humans extract information from non-machine-readable documents by hand. AI-based machine learning models can help to solve this problem.
Since machine learning approaches are not deterministic, their quality of output may decrease over time. This fact leads to an overall quality loss of the application which embeds machine learning models. Hence, the software qualities in development and production may differ.
Machine learning models are black boxes. That makes practitioners skeptical and increases the inhibition threshold for early productive use of research prototypes. Continuous monitoring of software quality in production offers an early response capability on quality loss and encourages the use of machine learning approaches. Furthermore, experts have to ensure that they integrate possible new inputs into the model training as quickly as possible.
In this paper, we introduce an architecture pattern with a reference implementation that extends the concept of Metrics Driven Research Collaboration with an automated software quality monitoring in productive use and a possibility to auto-generate new test data coming from processed documents in production.
Through automated monitoring of the software quality and auto-generated test data, this approach ensures that the software quality meets and keeps requested thresholds in productive use, even during further continuous deployment and changing input data.
A concept for the analysis and optimal design of reinforced concrete structures is described. It is based on a nonlinear optimization algorithm and a finite element program for linear and nonlinear analysis of structures. With the aim of minimal cost design a two stage optimization using efficient gradient algorithm is developed. The optimization problems on global (structural) and local (crosssectional) level are formulated. A parallelization concept for solving the two stage optimization problem in minimal time is presented. Examples are included to illustrate the practical use and the effectively of the parallelization in the area of engineering design.
Reliable methods for automatic readability assessment have the potential to impact a variety of fields, ranging from machine translation to self-informed learning. Recently, large language models for the German language (such as GBERT and GPT-2-Wechsel) have become available, allowing to develop Deep Learning based approaches that promise to further improve automatic readability assessment. In this contribution, we studied the ability of ensembles of fine-tuned GBERT and GPT-2-Wechsel models to reliably predict the readability of German sentences. We combined these models with linguistic features and investigated the dependence of prediction performance on ensemble size and composition. Mixed ensembles of GBERT and GPT-2-Wechsel performed better than ensembles of the same size consisting of only GBERT or GPT-2-Wechsel models. Our models were evaluated in the GermEval 2022 Shared Task on Text Complexity Assessment on data of German sentences. On out-of-sample data, our best ensemble achieved a root mean squared error of 0:435.
Eine SPS im Kraftfahrzeug? Das geht ja gar nicht – da gibt es doch all die Hersteller für Kfz-Steuergeräte, die konfigurierbare Hardware anbieten. Im Prinzip ja, aber leider sind gerade die Sensoren oder Aktoren nicht ansteuerbar, die der Entwickler genau für sein aktuelles Projekt benötigt. Dieser Beitrag gibt einen kleinen Einblick in neue Möglichkeiten des Rapid Prototyping für mechatronische Systeme auf der Basis von Speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS).
We present an automated pipeline for the generation of synthetic datasets for six-dimension (6D) object pose estimation. Therefore, a completely automated generation process based on predefined settings is developed, which enables the user to create large datasets with a minimum of interaction and which is feasible for applications with a high object variance. The pipeline is based on the Unreal 4 (UE4) game engine and provides a high variation for domain randomization, such as object appearance, ambient lighting, camera-object transformation and distractor density. In addition to the object pose and bounding box, the metadata includes all randomization parameters, which enables further studies on randomization parameter tuning. The developed workflow is adaptable to other 3D objects and UE4 environments. An exemplary dataset is provided including five objects of the Yale-CMU-Berkeley (YCB) object set. The datasets consist of 6 million subsegments using 97 rendering locations in 12 different UE4 environments. Each dataset subsegment includes one RGB image, one depth image and one class segmentation image at pixel-level.
Außerbilanzielle Korrekturen
(2005)
Außerbilanzielle Korrekturen
(2012)
Bachelorzeit
(2023)
Die Bachelorarbeit behandelt die Konzeption und Produktion der Sendung "Bachelorzeit". Ziel ist es, eine innovative Plattform für junge Zuschauer:innen zu schaffen und Einblicke in das Leben und die Themen der Stadt Aachen zu geben. Die Arbeit umfasst den gesamten Produktionsprozess inklusive der Einbindung der Zuschauer:innen und der visuellen Gestaltung. Die erfolgreiche Umsetzung ermöglicht eine ansprechende und nahbare Atmosphäre für ein jüngeres Publikum.
Bacillus pumilus reveals a remarkably high resistance to hydrogen peroxide provoked oxidative stress
(2014)
Bacillus pumilus is characterized by a higher oxidative stress resistance than other comparable industrially relevant Bacilli such as B. subtilis or B. licheniformis. In this study the response of B. pumilus to oxidative stress was investigated during a treatment with high concentrations of hydrogen peroxide at the proteome, transcriptome and metabolome level. Genes/proteins belonging to regulons, which are known to have important functions in the oxidative stress response of other organisms, were found to be upregulated, such as the Fur, Spx, SOS or CtsR regulon. Strikingly, parts of the fundamental PerR regulon responding to peroxide stress in B. subtilis are not encoded in the B. pumilus genome. Thus, B. pumilus misses the catalase KatA, the DNA-protection protein MrgA or the alkyl hydroperoxide reductase AhpCF. Data of this study suggests that the catalase KatX2 takes over the function of the missing KatA in the oxidative stress response of B. pumilus. The genome-wide expression analysis revealed an induction of bacillithiol (Cys-GlcN-malate, BSH) relevant genes. An analysis of the intracellular metabolites detected high intracellular levels of this protective metabolite, which indicates the importance of bacillithiol in the peroxide stress resistance of B. pumilus.
Two- and three-dimensional avalanche dynamics models are being increasingly used in hazard-mitigation studies. These models can provide improved and more accurate results for hazard mapping than the simple one-dimensional models presently used in practice. However, two- and three-dimensional models generate an extensive amount of output data, making the interpretation of simulation results more difficult. To perform a simulation in three-dimensional terrain, numerical models require a digital elevation model, specification of avalanche release areas (spatial extent and volume), selection of solution methods, finding an adequate calculation resolution and, finally, the choice of friction parameters. In this paper, the importance and difficulty of correctly setting up and analysing the results of a numerical avalanche dynamics simulation is discussed. We apply the two-dimensional simulation program RAMMS to the 1968 extreme avalanche event In den Arelen. We show the effect of model input variations on simulation results and the dangers and complexities in their interpretation.
Bacterial cellulose (BC) is a promising material for biomedical applications due to its unique properties such as high mechanical strength and biocompatibility. This article describes the microbiological synthesis, modification, and characterization of the obtained BC-nanocomposites originating from symbiotic consortium Medusomyces gisevii. Two BC-modifications have been obtained: BC-Ag and BC-calcium phosphate (BC-Ca3(PO4)2). Structure and physicochemical properties of the BC and its modifications were investigated by scanning electron microscopy (SEM), energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDX), atomic force microscopy (AFM), and infrared Fourier spectroscopy as well as by measurements of mechanical and water holding/absorbing capacities. Topographic analysis of the surface revealed multicomponent thick fibrils (150–160 nm in diameter and about 15 µm in length) constituted by 50–60 nm nanofibrils weaved into a left-hand helix. Distinctive features of Ca-phosphate-modified BC samples were (a) the presence of 500–700 nm entanglements and (b) inclusions of Ca3(PO4)2 crystals. The samples impregnated with Ag nanoparticles exhibited numerous roundish inclusions, about 110 nm in diameter. The boundaries between the organic and inorganic phases were very distinct in both cases. The Ag-modified samples also showed a prominent waving pattern in the packing of nanofibrils. The obtained BC gel films possessed water-holding capacity of about 62.35 g/g. However, the dried (to a constant mass) BC-films later exhibited a low water absorption capacity (3.82 g/g). It was found that decellularized BC samples had 2.4 times larger Young’s modulus and 2.2 times greater tensile strength as compared to dehydrated native BC films. We presume that this was caused by molecular compaction of the BC structure.
„Bahn-Buddy“ ist eine App, die Kindern bei Bahnfahrten auf unterhaltsame Weise ihre Umgebung näherbringt. Dabei wird mit GPS gearbeitet, um die Inhalte der App auf die jeweilige Bahnstrecke abzustimmen. Verschiedene Minispiele und Infoscreens sollen der Fahrt ein interaktiveres Gefühl verleihen und somit die gefühlte Fahrzeit für die Zielgruppe reduzieren. Den Kindern soll dabei auf eine spielerische Art und Weise Wissen über das Land, aber auch über alternative Verkehrsmittel und den Einfluss des Verkehrs auf die Umwelt vermittelt werden.
Ziel ist es, die generelle Erfahrung des Bahnfahrens positiver zu gestalten. Dies soll zu einer frühen Kundenbindung führen und durch den geringeren CO2-Ausstoß bei Reisen mit der Bahn einen positiven Effekt auf die Umwelt haben.
Unsere unternehmerische Umwelt befindet sich in einem zunehmend dynamischen Wandel. Dies führt dazu, dass Herausforderungen, denen sich Unternehmen stellen müssen, immer komplexer werden. Hier gilt es zunehmend, eine Balance zwischen verschiedenen Spannungsfeldern zu erreichen. Sogenannte Megatrends stellen die Treiber dieses Wandels dar. Als Megatrend werden nach dem Zukunftsinstitut (2010a) richtungsweisende Veränderungstendenzen aufgefasst, die alle Bereiche des Lebens sowohl individuell als auch gesellschaftlich beeinflussen und langfristige Auswirkungen haben.
"Das Editorial greift die Thematik der aktuellen Klimakrise auf und beleuchtet diese im Bereich des nachhaltigen Bauens. Denn durch das stetige Wachstum der menschlichen Bevölkerung in Kombination mit dem Anstieg des Pro-Kopf-Verbrauchs werden globale Ressourcen immer stärker belastet. Ziel der Arbeit ist es, die aktuelle Situation des Klimawandels aus einer Perspektive zu betrachten, der sich die meisten nicht bewusst sind. Denn besonders das Bauwesen trägt einen erheblichen Anteil zum Klimawandel bei. In der Publikation werden Texte zum Thema Klimawandel und nachhaltiges Bauen behandelt sowie fotografische Anwendungsbeispiele im Bereich der Bambus-Architektur gezeigt. Das Projekt präsentiert Lösungsansätze, wie herkömmliche Rohstoffe durch verarbeiteten Bambus ergänzt bzw. ersetzt werden können. Dadurch kann ein entscheidender Beitrag zur Bekämpfung des Klimawandels geleistet werden. Bambus bietet dahingehend viele Möglichkeiten. Bei richtiger Verarbeitung vereint er viele der geforderten Ansprüche nachhaltigen Bauens. Der Rohstoff ist stark und flexibel zugleich. Er bindet Kohlenstoff, reinigt kontaminierte Böden, beugt Erosionen vor und weist eine nahezu negative CO2-Bilanz auf. Wie kann es gelingen, diesen Rohstoff in westlichen Ländern als Baumaterial zu integrieren?"
Band structure in ¹⁹⁰,¹⁹² Au
(1978)
Band structure in ¹⁹⁰,¹⁹² Au
(1978)
Band structure in ¹⁹⁴ Au
(1979)
The production of dispatchable renewable energy will be one of the most important key factors of the future energy supply. Concentrated solar power (CSP) plants operated with molten salt as heat transfer and storage media are one opportunity to meet this challenge. Due to the high concentration factor of the solar tower technology the maximum process temperature can be further increased which ultimately decreases the levelized costs of electricity of the technology (LCOE). The development of an improved tubular molten salt receiver for the next generation of molten salt solar tower plants is the aim of this work. The receiver is designed for a receiver outlet temperature up to 600 °C. Together with a complete molten salt system, the receiver will be integrated into the Multi-Focus-Tower (MFT) in Jülich (Germany). The paper describes the basic engineering of the receiver, the molten salt tower system and a laboratory corrosion setup.
BaTiO3 dotiert mit 3d-Ionen: Valenzen, Leerstellen und ihre Auswirkungen. Hagemann, H. J.; Ihrig, H.
(1980)
In diesem Beitrag geht es um die Integration von Stoffströmen einer Lignocellulose-Bioraffinerie in Verfahren zur Batterieherstellung. Pflanzliche Reststoffe aus der Biokraftstoffherstellung wie Lignin sollen zur Herstellung neuer Batteriematerialien verwendet werden. Hierbei wird das Lignin als Matrix für die vorgraphitischen C-haltigen Einlagerungsverbindungen in den Elektroden genutzt. Die Si-C-Komposite werden durch das Einbetten von Si in eine Ligninmatrix mit anschließender Carbonisierung hergestellt. Das Lignin hierfür wird durch die sequentielle hydrothermale Vorbehandlung von Buchenholz bei variablen Bedingungen gewonnen und mit Si-Nanopartikel sowie als Referenz ohne Si-Nanopartikel gefällt. Die Ergebnisse zeigen, dass die sequenzielle Vorbehandlung höhere Ausbeuten im Vergleich zum LHW- oder Organosolv-Aufschluss liefert. Um eine Anode herzustellen, wurde das resultierende Si–C-Kompositmaterial carbonisiert, auf einen Stromsammler aufgetragen und elektro-chemisch charakterisiert. Der Einfluss der Vorbehandlungsschritte auf den Herstellungsprozess und die ökonomische Bewertung des untersuchten Bioraffinerie-Prozesses wurde mithilfe eines Stoffstrommodells analysiert.
n diesem Kapitel werden die Abrechnungsvorschriften wichtiger ATV kurz, aber umfassend zusammengestellt. Einigen Abrechnungsbestimmungen für Einzelleistungen, die keine Nebenleistungen sind ((siehe DIN 18299 und Abschnitt 4 der jeweiligen ATV), sind mit aufgenommen worden; die ATV enthalten jedoch weitergehende Festlegungen über Nebenleistungen und Besondere Leistungen.
Im Anschluss folgen Hinweise zu den Toleranzen im Hochbau sowie im Straßenbau.