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Organisationseinheit der BAM
Drei grundlegend verschiedene Ansätze für Umweltsimulation werden an Beispielen illustriert:
(i) Ganzheitlicher Ansatz - Nachstellen von Umweltmilieus im Labor
Ziel ist hier das Nachstellen von (kombinierten) Umweltbedingungen im Labor; die Umweltparameter werden mit all ihren Wechselwirkungen aufgebracht.
Hauptnutzen ist eine gegenüber der natürlichen Beanspruchung erhöhte Reproduzierbarkeit der Umweltbedingungen. Hat man sein Laborsetup entwickelt, ist es auf verschiedene Materialien anwendbar.
Unter solchen Laborbedingungen ermittelte Lebensdauern sind dabei nicht auf die typischerweise sehr variablen Real-Umweltbedingungen übertragbar.
(ii) Parametrisierter Ansatz - Ermittlung einzelner Materialempfindlichkeiten
Hierbei werden im Labor die Wirkungen separater Umweltparameter auf Materialien nachgestellt. Für eine solche Separation der Einflussfaktoren ist insbesondere die Aufschlüsselung möglicher Wechselwirkungen der Umwelt-parameter (z.B. Mikroklima an bestrahlten Oberflächen) erforderlich. Einzelne (meist Alterungs-) Empfindlichkeiten können qualitativ nachgewiesen werden oder sogar – als Beanspruchungs-Wirkungs-Funktionen – quantifiziert werden, was einen wesentlichen Schritt in Richtung der Digitalisierung der Material¬prüfung darstellt. Insbesondere ist dann auch eine Lebensdauer-vorhersage für vorgegebene Zeitreihen der Beanspruchungs¬parameter umsetzbar.
(iii) Rückwirkungen auf die Umwelt
Umweltbeanspruchungen können zur Freisetzung von Schadstoffen in die Umwelt führen. Durch die Nachstellung kritischer, aber realitätsnaher Einsatzszenarien kann die Menge an freigesetzten Substanzen abgeschätzt werden.
Egal, welcher Ansatz verfolgt wird – ein Vergleich mit der oder einer Real-beanspruchung ist unerlässlich, ebenso wie die Messdatenaufzeichnung (data logging) aller potenziell relevanten Beanspruchungsparameter während dieser Realbeanspruchung.
Obwohl die naturnahe Umwelt – sowohl in der BAM als auch bei der GUS – gegenüber der technischen Umwelt eher untergeordnet auftritt, werden zur Illustration Beispiele aus der naturnahen Umwelt verwendet.
Biogenic impact on materials
(2011)
Materials as constituents of products or components of technical systems rarely exist in isolation and many must cope with exposure in the natural world. This chapter describes methods that simulate how a material is influenced through contact with living systems such as microorganisms and arthropods. Both unwanted and desirable interactions are considered. This biogenic impact on materials is intimately associated with the environment to which the material is exposed (Materials-Environment Interaction, Chap. 15). Factors such as moisture, temperature and availability of food sources all have a significant influence on biological systems. Corrosion (Chap. 12) and wear (Chap. 13) can also be induced or enhanced in the presence of microorganisms. Section 14.1 introduces the categories between desired (biodegradation) and undesired (biodeterioration) biological effects on materials. It also introduces the role of biocides for the protection of materials. Section 14.2 describes the testing of wood as a building material especially against microorganisms and insects. Section 14.3 characterizes the test methodologies for two other groups of organic materials, namely polymers (Sect. 14.3.1) and paper and textiles (Sect. 14.3.2). Section 14.4 deals with the susceptibility of inorganic materials such as metals (Sect. 14.4.1), concrete (Sect. 14.4.2) and ceramics (Sect. 14.4.3) to biogenic impact. Section 14.5 treats the testing methodology concerned with the performance of coatings and coating materials. In many of these tests specific strains of organisms are employed. It is vital that these strains retain their ability to utilize/attack the substrate from which they were isolated, even when kept for many years in the laboratory. Section 14.6 therefore considers the importance of maintaining robust and representative test organisms that are as capable of utilizing a substrate as their counterparts in nature such that realistic predictions of performance can be made.