7.5 Technische Eigenschaften von Polymerwerkstoffen
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Die Präsentation gibt einen Überblick über die Arbeiten im German Pilot des EU-Projekts TREEADS. Es werden klein-, mittel- und großskalige Versuche an Waldboden mit einheimischer Vegetation durchgeführt. Begleitend werden numerische Untersuchungen durchgeführt, die eine Variation der Parameter, wie Bodenfeuchte, Temperaturen und Wind über die Experimente hinaus erlauben. Die gemessenen Materialparameter dienen als Input für die numerischen Berechnungen. Die numerischen Modelle werden mit den mittel- und großskaligen Experimenten validiert.
Weltweit stellen Waldbrände eine große Bedrohung für Umwelt, Wirtschaft und menschliches Leben dar. Der fortschreitende Klimawandel verstärkt Trockenheit und Dürre, wodurch die Größe und Intensität von Waldbränden sowie das daraus resultierende Gefahrenpotential zusätzlich erhöht werden. Um im Risikofall eine schnelle und effektive Waldbrandbekämpfung zu gewährleisten, sollen Einsatzkräfte in Zukunft von KI-basierten Ausbreitungsmodellen unterstützt werden.
Der Einsatz von maschinellem Lernen ermöglicht dabei schnelle und zielgerichtete Ausbreitungsvorhersagen in Echtzeit, die in den Prozess der Brandbekämpfung als zusätzliche Information einfließen können. Im Rahmen des durch das EU-Förderprogram Horizon 2020 finanzierte Projekt TREEADS wird ein solches Modell für Europa entwickelt.
Dazu wird mit verschiedenen Satellitendaten des Copernicus-Programms und der NASA ein auf räumlicher und zeitlicher Ebene aufgelöster Datensatz zu europäischen Waldbränden aufgebaut. Zu den erfassten Waldbränden werden wichtigen Faktoren, die Einfluss auf die Brandausbreitung haben, ergänzt. Dazu gehören das von Copernicus bereitgestellte, digitale Geländemodell Europas und verschiedene, von Sentinel-2 Messungen abgeleitete Informationen zu Vegetation und Landnutzung. Dieser 2D-Trainingsdatensatz zu realen Waldbränden wird durch die zeitlich hochaufgelösten, meteorologischen Reanalyse-Produkte – Copernicus European Regional ReAnalysis (CERRA) und ERA5-Land – vervollständigt und ist die Grundlage für ein Modell zur Ausbreitungsvorhersage von Waldbränden.
Methoden des Maschinellen Lernens können komplexe Muster in den gesammelten Daten erkennen und so zu einer verbesserten Vorhersage der Brandausbreitung beitragen. Die vielfältigen, von Copernicus bereitgestellten Daten sind dabei ein unabdingbarer Bestandteil des Modells, mit dem den Einsatzkräften ein zusätzliches Tool für den effizienten Einsatz ihrer limitierten Ressourcen zur Verfügung steht.
Die Umweltwirkungen auf ein Material werden als Überlapp der Funktionskurven von Materialempfindlichkeit und einwirkenden Umweltparametern betrachtet. Wenn entweder die Empfindlichkeit oder die Beanspruchungen Null sind, ergibt sich auch keine Umweltwirkung und bei beidseitig Werten größer Null das jeweilige Produkt der beiden. Die Akkumulation der nicht-reversiblen Effekte über die Zeit und allen Eigenschaftsänderungen entspricht der Alterung des Materials für den jeweiligen Expositionszeitraum.
Die digitale Umweltsimulation gliedert sich hier in drei Teilaspekte. Ein erster, rein materialwissenschaftlicher Teil hat die Aufgabe, alle relevanten Materialempfindlichkeiten experimentell zu quantifizieren. Ein zweiter – unter Umständen numerischer Teil – hat die Aufgabe, das Bauteil und seine Einbaulage zu digitalisieren und aus den makroskopischen Umgebungsbedingungen die relevanten mikroklimatischen Umweltparameter für alle Oberflächen- oder Volumenelemente zu bestimmen. In einem dritten Teil werden die Einwirkungen über den betrachteten Zeitraum berechnet und kumuliert. Dieses Konzept, das auf den so genannten Expositions-Reaktions-Funktionen (ERF) basiert, wird an Beispielen der Photoxidation erläutert. Dieses Vorgehen wurde schon beim ViPQuali-Projekt als Numerische Umweltsimulation umgesetzt.
Überprüft werden muss das Modell unbedingt an einer realitätsnahen Validierungsbeanspruchung. Hier werden die ermittelten ERFs mit über den kompletten Beanspruchungszeitraum geloggten Umweltparametern gekoppelt, um die berechnete mit der experimentell erfahrenen Alterungswirkung zu vergleichen. Nur so kann sichergestellt sein, dass alle für die Anwendungsumgebung relevanten Materialempfindlichkeiten einbezogen wurden.