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The SUSAN-project aimed at developing a sustainable and safe strategy for nutrient recovery from sewage sludges using thermal treatment. Mono-incineration of the sludges completely destructs the organic pollutants in a first step. The incineration residues are ashes with a high phosphorus content that still contain heavy metal compounds above the limits for agricultural use. Furthermore, phosphorus in the ashes exhibits low bioavailability - a disadvantage in farming. Therefore, in a second thermochemical step heavy metals are removed and phosphorus transferred into mineral phases available for plants. The principle of the SUSAN-project is the separation of the small heavy metals fraction from the ashes to receive a phosphorus rich product suited as raw material for fertilisers that also contains SiO2, CaO, Al2O3, Fe2O3, MgO and K2O.
The thermochemical process is based on evaporation of volatile heavy metal chlorides at 850 - 1000 °C. The sewage sludge ashes are mixed with chlorine donors such as MgCl2 or KCl, grained and treated in a thermal aggregate e.g. a rotary furnace. At the same time a transfer of non soluble P-compounds into Mineral phases available for plants takes place.
Besides technological development of the thermochemical process, the products fertilisation performance, the product design, the market for the products and the sustainability of the whole process chain are emphasised in the SUSAN-project.
In dem Projekt soll die vollständige Wiederverwertbarkeit der Schlacke und ihrer Bestandteile demonstriert werden. Dazu gehören die vollständige Rückgewinnung der metallischen Phase, die in die Edelstahlherstellung zurückgeführt werden kann, sowie die Aufwertung der mineralischen Fraktion, die ihre uneingeschränkte Verwendung als Zementzumahlstoff oder mineralischer Baustoff erlaubt. Bei geeigneter Prozessführung des elektrischen Lichtbogenofens können durch „reduzierendes Schmelzen“ die chromhaltigen Wertstoffe zusammen mit anderen Schwermetallen zu 97% in einer Metalllegierung angereichert und separiert werden. Diese kann als Rohstoff in der Metallurgie eingesetzt werden. Der Chromgehalt der mineralischen Komponte der Schlacke konnte von ca. 3% auf unter 0,1% verringert werden. Die mineralische Fraktion lässt sich durch entsprechende Zuschläge während des Schmelzbetriebes und eine anschließende Granulation der schmelzflüssigen Phase zu einem Material aufwerten, das in seiner Zusammensetzung und seinen Eigenschaften typischen Zementkomponenten entspricht und als Rohstoff in der Zementproduktion eingesetzt werden kann. Dafür müssen allerdings noch die rechtlichen Voraussetzungen geschaffen werden, da der Rohstoffeinsatz gerade im Zement strengen Auflagen unterliegt und die Zemente bestimmte Normen erfüllen müssen.
Durch die in RECARC aufgezeigte Möglichkeit der Wiederverwertung können somit Stoffkreisläufe geschlossen werden, die ansonsten zu einem Verlust wertvoller Rohstoffe führen. Vor allem die steigenden Rohstoffkosten, aber auch die immer stärker limitierten CO2-Emissionen zeigen die hohe Relevanz im Umgang mit metallurgischen Reststoffen. Eine Überführung des in RECARC demonstrierten Verfahrens in die Industrie könnte einen wichtigen Beitrag zur nachhaltigen Schonung der natürlichen Ressourcen und der Umwelt leisten.
Learned block iterative shrinkage thresholding algorithm for photothermal super resolution imaging
(2020)
Block-sparse regularization is already well-known in active thermal imaging and is used for multiple measurement based inverse problems. The main bottleneck of this method is the choice of regularization parameters which differs for each experiment. To avoid time-consuming manually selected regularization parameters, we propose a learned block-sparse optimization approach using an iterative algorithm unfolded into a deep neural network. More precisely, we show the benefits of using a learned block iterative shrinkage thresholding algorithm that is able to learn the choice of regularization parameters. In addition, this algorithm enables the determination of a suitable weight matrix to solve the underlying inverse problem. Therefore, in this paper we present the algorithm and compare it with state of the art block iterative shrinkage thresholding using synthetically generated test data and experimental test data from active thermography for defect reconstruction. Our results show that the use of the learned block-sparse optimization approach provides smaller normalized mean square errors for a small fixed number of iterations than without learning. Thus, this new approach allows to improve the convergence speed and only needs a few iterations to generate accurate defect reconstruction in photothermal super resolution imaging.
This paper presents deep unfolding neural networks to handle inverse problems in photothermal radiometry enabling super resolution (SR) imaging. Photothermal imaging is a well-known technique in active thermography for nondestructive inspection of defects in materials such as metals or composites. A grand challenge of active thermography is to overcome the spatial resolution limitation imposed by heat diffusion in order to accurately resolve each defect. The photothermal SR approach enables to extract high-frequency spatial components based on the deconvolution with the thermal point spread function. However, stable deconvolution can only be achieved by using the sparse structure of defect patterns, which often requires tedious, hand-crafted tuning of hyperparameters and results in computationally intensive algorithms. On this account, Photothermal-SR-Net is proposed in this paper, which performs deconvolution by deep unfolding considering the underlying physics. This enables to super resolve 2D thermal images for nondestructive testing with a substantially improved convergence rate. Since defects appear sparsely in materials, Photothermal-SR-Net applies trained blocksparsity thresholding to the acquired thermal images in each convolutional layer. The performance of the proposed approach is evaluated and discussed using various deep unfolding and thresholding approaches applied to 2D thermal images. Subsequently, studies are conducted on how to increase the reconstruction quality and the computational performance of Photothermal-SR-Net is evaluated.
Thereby, it was found that the computing time for creating high-resolution images could be significantly reduced without decreasing the reconstruction quality by using pixel binning as a preprocessing step.
Laser excited super resolution thermal imaging for nondestructive inspection of internal defects
(2020)
A photothermal super resolution technique is proposed for an improved inspection of internal defects. To evaluate the potential of the laser-based thermographic technique, an additively manufactured stainless steel specimen with closely spaced internal cavities is used. Four different experimental configurations in transmission, reflection, stepwise and continuous scanning are investigated. The applied image post-processing method is based on compressed sensing and makes use of the block sparsity from multiple measurement events. This concerted approach of experimental measurement strategy and numerical optimization enables the resolution of internal defects and outperforms conventional thermographic inspection techniques.
Die steigende Nachfrage von zerstörungsfreien Prüfverfahren, welche die Zeitinvestition verbessern und eine kontinuierliche Messung ermöglichen, erfordert die Entwicklung des luftgekoppltes Impakt-Echo-Messverfahrens. Diese Entwicklung kann durch die fluidische Anregung ermöglicht werden.
Das Ziel dieser vorliegenden Arbeit war der Aufbau einer Messapparatur, die auf Schnelligkeit setzt und kontinuierlich misst. Nach der Durchführung der fluidischen Anregung wurden mit Hilfe eines Laservibrometers die Daten aufgenommen. Zur Analysierung der auf diese Weise erhobenen Messwerte wurden sie mittels der Fast-Fourier-Transformation in den Frequenzbereich transformiert.
Für den Zweck der Validierung wurden Zylinder-Probekörper und Platten-Probekörper wurden verwendet. Die Messungen an den Zylinder-Probekörpern lieferten erfolgreiche Ergebnisse, während die Messungen an den Platten-Probekörpern weitere Untersuchung und Entwicklung benötigten werden.
Dieses Wissensdokument führt zu den Vertragstexten der früheren ZTV BEL-FÜ (ZTV-ING 8-2) und heutigen ZTV-ING Teil 6 Abschnitt 7 aus und erläutert die „Zusätzlichen Technischen Vertragsbedingungen und Richtlinien für Ingenieurbauten, Teil 6: Bauwerksausstattung, Abschnitt 7: Fahrbahnübergänge aus Asphalt“. Dabei geht es insbesondere um Fugen von Ingenieurbauwerken des Verkehrswegebaus, die quer oder in einem bestimmten Winkel zur Fahrbahn verlaufen und befahren werden. Diese Fugen müssen deshalb einerseits in fahrtechnischem Sinne verschlossen werden, damit die Fahrzeuge den Spalt störungsfrei und verkehrssicher überqueren können. Andererseits ist ein Fugenverschluss zum Schutz des Tragwerks vor Feuchte- oder Schadstoffbeanspruchung (Korrosionsgefahr) erforderlich. Je nach Größe des Fugenspaltes und der auftretenden Bewegungen müssen die Fugenfüllungen unterschiedlich ausgebildet werden, um die überquerenden Lasten sicher in das Tragwerk abzuleiten. Bauteile oder Konstruktionen, die diese verkehrstechnische Aufgabe übernehmen, werden allgemein als Fahrbahnübergänge bezeichnet.
Die H ZTV-ING 6-7 ersetzen die „Hinweise und Erläuterungen zu den Zusätzlichen Technischen Vertragsbedingungen und Richtlinien für die Herstellung von Fahrbahnübergängen aus Asphalt in Belägen auf Brücken und anderen Ingenieurbauwerken aus Beton“, Ausgabe 2001.
Die Überarbeitung der „Hinweise und Erläuterungen“ wurde aufgrund der Überarbeitung der ZTV-ING 6-7 erforderlich. Außerdem wurden in den Hinweisen neue Entwicklungen in den Bereichen der Fahrbahnübergänge aus Asphalt mit größeren Einbaubreiten und dehnungsverteilenden Einbauten, der Belagsdehnfugen sowie des Oberflächenabschlusses mit GFK-Platten berücksichtigt.