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The Newtonian regime of a recent nonlocal extension of general relativity is investigated. Nonlocality is introduced via a scalar “constitutive” kernel in a special case of the translational gauge theory of gravitation, namely, the teleparallel equivalent of general relativity. In this theory, the nonlocal aspect of gravity simulates dark matter. A nonlocal and nonlinear generalization of Poisson’s equation of Newtonian gravitation is presented. The implications of nonlocality for the gravitational physics in the solar system are briefly studied.
Eine Reise an die Grenzen von Raum und Zeit. Wie die Raumfahrt unser Bild vom Kosmos erweitert.
(1998)
Sterne und Weltraum
(2002)
Direct air capture (DAC) combined with subsequent storage (DACCS) is discussed as one promising carbon dioxide removal option. The aim of this paper is to analyse and comparatively classify the resource consumption (land use, renewable energy and water) and costs of possible DAC implementation pathways for Germany. The paths are based on a selected, existing climate neutrality scenario that requires the removal of 20 Mt of carbon dioxide (CO2) per year by DACCS from 2045. The analysis focuses on the so-called “low-temperature” DAC process, which might be more advantageous for Germany than the “high-temperature” one. In four case studies, we examine potential sites in northern, central and southern Germany, thereby using the most suitable renewable energies for electricity and heat generation. We show that the deployment of DAC results in large-scale land use and high energy needs. The land use in the range of 167–353 km2 results mainly from the area required for renewable energy generation. The total electrical energy demand of 14.4 TWh per year, of which 46% is needed to operate heat pumps to supply the heat demand of the DAC process, corresponds to around 1.4% of Germany's envisaged electricity demand in 2045. 20 Mt of water are provided yearly, corresponding to 40% of the city of Cologne‘s water demand (1.1 million inhabitants). The capture of CO2 (DAC) incurs levelised costs of 125–138 EUR per tonne of CO2, whereby the provision of the required energy via photovoltaics in southern Germany represents the lowest value of the four case studies. This does not include the costs associated with balancing its volatility. Taking into account transporting the CO2 via pipeline to the port of Wilhelmshaven, followed by transporting and sequestering the CO2 in geological storage sites in the Norwegian North Sea (DACCS), the levelised costs increase to 161–176 EUR/tCO2. Due to the longer transport distances from southern and central Germany, a northern German site using wind turbines would be the most favourable.
Der Onlinehandel boomt und die Anzahl an Paketsendungen wächst stetig. Aktuelle Zustellmethoden sind jedoch nicht nachhaltig und stören den ohnehin schon überlasteten innerstädtischen Verkehr. Hier möchte „TRABIC“ Abhilfe schaffen. „TRABIC“ ist ein nachhaltiges und zukunftsfähiges Liefersystem für den urbanen Raum. Die Kombination von innerstädtischen Microhubs mit einem neuen Lieferfahrzeug schafft die Basis des Systems. Die den Lieferprozess begleitende KI ermöglicht einen effizient aufeinander abgestimmten Lieferprozess.
Das Lieferfahrzeug bildet das Herz des Konzeptes und wurde auf der Basis eines Lastenrads entwickelt. Um eine effiziente Zustellung zu gewährleisten, wurde es an die Bedürfnisse des Lieferprozesses und der Paketzusteller/innen angepasst. Damit ermöglicht „TRABIC“ die Nutzung alternativer Verkehrswege, ist emissionsfrei und bietet somit eine attraktive Alternative zu verrufenen Zustellmethoden.
Using optimization to design a renewable energy system has become a computationally demanding task as the high temporal fluctuations of demand and supply arise within the considered time series. The aggregation of typical operation periods has become a popular method to reduce effort. These operation periods are modelled independently and cannot interact in most cases. Consequently, seasonal storage is not reproducible. This inability can lead to a significant error, especially for energy systems with a high share of fluctuating renewable energy. The previous paper, “Time series aggregation for energy system design: Modeling seasonal storage”, has developed a seasonal storage model to address this issue. Simultaneously, the paper “Optimal design of multi-energy systems with seasonal storage” has developed a different approach. This paper aims to review these models and extend the first model. The extension is a mathematical reformulation to decrease the number of variables and constraints. Furthermore, it aims to reduce the calculation time while achieving the same results.
Koaxiale Stahlenergiepfähle
(2021)
Ein entscheidender Teil der Energiewende ist die Wärmewende im Gebäudesektor. Ein Schlüsselelement sind hier Wärmepumpen. Diese benötigen eine Wärmequelle, der sie Energie entziehen können, um sie auf ein höheres Temperaturniveau zu transformieren. Diese Wärmequelle kann bspw. das Erdreich sein, dessen Wärme durch Erdsonden erschlossen werden kann. In diesem Beitrag werden in Stahlpfähle integrierte Koaxialsonden mit dem Stand der Technik von Erdsonden gleichen Durchmessers bezüglich ihrer thermischen Leistungsmerkmale verglichen. Die Stahlenergiepfähle bieten neben der Wärmegewinnung weitere Vorteile, da sie auch eine statische Funktion übernehmen und rückstandsfrei zurückgebaut werden können. Es werden analytische und numerische Berechnungen vorgestellt, um die thermischen Potenziale beider Systeme zu vergleichen. Außerdem wird ein Testaufbau gezeigt, bei dem Stahlenergiepfähle in zwei verschiedenen Längen mit vorhandenen gängigen Erdsonden verglichen werden können. Die Berechnungen zeigen einen deutlichen thermischen Mehrertrag zwischen 26 % und 148 % der Stahlenergiepfähle gegenüber dem Stand der Technik abhängig vom Erdreich. Die Messergebnisse zeigen einen thermischen Mehrertrag von über 100 %. Es lässt sich also signifikante Erdsondenlänge einsparen. Dabei ist zu beachten, dass sich damit der thermisch genutzte Bereich des Erdreichs reduziert, wodurch die thermische Regeneration und/oder das Langzeitverhalten des Erdreichs an Bedeutung gewinnt.
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.