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Bubble column humidifiers (BCHs) are frequently used for the humidification of air in various water treatment applications. A potential but not yet profoundly investigated application of such devices is the treatment of oily wastewater. To evaluate this application, the accumulation of an oil-water emulsion using a BCH is experimentally analyzed. The amount of evaporating water vapor can be evaluated by measuring the humidity ratio of the outlet air. However, humidity measurements are difficult in close to saturated conditions, as the formation of liquid droplets on the sensor impacts the measurement accuracy. We use a heating section after the humidifier, such that no liquid droplets are formed on the sensor. This enables us a more accurate humidity measurement. Two batch measurement runs are conducted with (1) tap water and (2) an oil-water emulsion as the respective liquid phase. The humidity measurement in high humidity conditions is highly accurate with an error margin of below 3 % and can be used to predict the oil concentration of the remaining liquid during operation. The measured humidity ratio corresponds with the removed amount of water vapor for both tap water and the accumulation of an oil-water emulsion. Our measurements show that the residual water content
in the oil-water emulsion is below 4 %.
Vast amounts of oily wastewater are byproducts of the petrochemical and the shipping industry and to this day frequently discharged into water bodies either without or after insufficient treatment. To alleviate the resulting pollution, water treatment processes are in great demand. Bubble column humidifiers (BCHs) as part of humidification–dehumidification systems are predestined for such a task, since they are insensitive to different feed liquids, simple in design and have low maintenance requirements. While humidification in a bubble column has been investigated plentiful for desalination, a systematic investigation of oily wastewater treatment is missing in literature. We filled this gap by analyzing the treatment of an oil–water emulsion experimentally to derive recommendations for future design and operation of BCHs. Our humidity measurements indicate that the air stream is always saturated after humidification for a liquid height of only 10 cm. A residual water mass fraction of 3.5 wt% is measured after a batch run of six hours. Furthermore, continuous measurements show that an increase in oil mass fraction leads to a decrease in system productivity especially for high oil mass fractions. This decrease is caused by the heterogeneity of the liquid temperature profile. A lower liquid height mitigates this heterogeneity, therefore decreasing the heat demand and improving the overall efficiency. The oil content of the produced condensate is below 15 ppm, allowing discharge into various water bodies. The results of our systematic investigation prove suitability and indicate a strong future potential for the use of BCHs in oily wastewater treatment.
An implementation approach of the gap navigation tree using the TurtleBot 3 Burger and ROS Kinetic
(2020)
The creation of a spatial model of the environment is an important task to allow the planning of routes through the environment. Depending on the number of sensor inputs different ways of creating a spatial environment model are possible. This thesis introduces an implementation approach of the Gap Navigation Tree which is aimed for usage with robots that have a limited amount of sensors. The Gap Navigation Tree is a tree structure based on depth discontinuities constructed from the data of a laser scanner. Using the simulated TurtleBot 3 Burger and ROS kinetic a framework is created that implements the theory of the Gap Navigation Tree. The framework is structured in a way that allows using different robots with different sensor types by separating the detection of depth discontinuities from the building and updating of the Gap Navigation Tree.
Neben klassischen Kennzahlen, welche nach einem anerkannten Rechnungslegungsstandard (z.B. IFRS) berechnet werden, sind häufig auch sogenannte alternative Leistungskennzahlen in Geschäftsberichten oder Investor-Relations Unterlagen mit ausgewiesen. Diese erfreuen sich zunehmender Beliebtheit bei börsennotierten Unternehmen, da unternehmensspezifische Anpassungen vorgenommen werden können. Folglich wird eine unternehmensübergreifende Vergleichbarkeit erschwert, wodurch zunehmend Regulierungen durch entsprechende Institutionen erfolgen. In dieser Arbeit kann aufgezeigt werden, dass die gewünschte Transparenz länderübergreifend sehr stark abweicht und diese Regelungen noch nicht vollumfänglich durch die Unternehmen umgesetzt wurden.
Neben der tatsächlichen Verwendung von alternativen Leistungskennzahlen ist es von Interesse ob diese Kennzahlen zusätzlichen Erklärungsgehalt für den Unternehmenswert beinhalten. Dabei kann innerhalb der Arbeit aufgezeigt werden, dass das EBITDA, der Free Cash-Flow oder die Nettoverschuldung einen Mehrwert in der Analyse bieten können. Je nach länder-, regionalen-, branchen- oder währungsspezifischen Charakteristika haben unterschiedliche Kennzahlen einen signifikanten Einfluss auf den Unternehmenswert und können somit einen Mehrwert in der Analyse bieten.
Diese Arbeit analysiert mithilfe von Umfragen allgemeine Themen über Erneuerbare-Energie-Gemeinschaft (EEG) und deren Verrechnungs-Visualisierung. Sie befasst sich im speziellen mit der Verrechnungs-Visualisierungsplattform der Firma Exnaton. Diese wird von den Teilnehmenden der Pilot-EEG-Schnifis für die Proformarechnung verwendet.
Die Umfrageergebnisse werden grafisch und in Textform dargestellt und präsentiert. Auf Basis einer eigenen Interpretation und einer SWOT-Analyse wurde die Bewertung durchgeführt. Es soll eine strategische Entscheidungsmöglichkeit, für die Anwendung einer Verrechnungs-Visualisierungsplattform, geschaffen werden.
Die meistgewählten Erwartungen bzw. Wünsche an eine EEG (Klimaschutz, Umweltschutz und Stärkung der regionalen Gemeinschaft) werden als großes Potential der Energiewende gesehen. Mit knapp 78 % kann sich die Mehrheit der Befragten „Gut“ bis „Sehr gut“ vorstellen, sich an einer EEG zu beteiligen. Die nutzerfreundliche Gestaltung der relevanten Daten und die einfache Anwendung werden als Stärke der Exnaton-Verrechnungs-Visualisierungsplattform angesehen. Von den Teilnehmenden der Pilot-EEG-Schnifis bestehen schon 50 % der Befragten im Jahr 2021 auf eine 15-minütige Visualisierung ihrer EEG-Daten. Dies lässt auf ein großes Potential an EEGs und den damit benötigten Verrechnungs-Visualisierungsplattformen schließen.
Obwohl der Energiebedarf eines Krankenhauses nur ca. 1,2% der Gesamtkosten ausmacht, werden Energieeinsparmaßnahmen und -optimierungen immer wichtiger. Neben dem steigenden Umweltbewusstsein wird auch der Kostendruck in diesem Dienstleistungssektor immer größer. Trotz der in vielen Krankenhäusern vorhandenen und gut ausgebauten Gebäudeleittechnik fehlt oft das Detailwissen über den Energieverbrauch und deren Verursacher.
Aufgrund der großen Anzahl an verwendeten Geräten und Kleinverbrauchern sowie der vielen gebäudetechnischen Großgeräte ist eine genaue Ursachensuche kein leichtes Unterfangen. Auch im Krankenhaus Feldkirch sind eine Vielzahl automatischer Stromzähler installiert und im Energiemonitoringsystem aufgeschaltet. Dennoch ist aktuell nur der Gesamtstromverbrauch bekannt und verwertbar. Analysen auf Gebäude oder Anlagen-Ebene werden nur sehr wenige durchgeführt.
In dieser Arbeit soll untersucht werden, wie die wesentlichen Einflussfaktoren auf den Stromverbrauch mithilfe der installierten automatischen Zähler identifiziert werden können.
Um herauszufinden, mit welchen Methoden der größte Informationsgehalt gewonnen werden kann, kommen verschiedene Methoden wie Kennzahlenvergleiche, die Darstellung als Sankey-Diagramm, objektspezifische Vergleiche und statistische Analysen sowie Energieganganalysen zur Anwendung.
Die erarbeiteten Auswertungen und Darstellungen zeigen sehr schnell, dass ohne eine Vielzahl an Subzählern keine sinnvollen Analysen möglich sind. Die große Anzahl an angeschlossenen Verbrauchern und deren variables Regelverhalten lassen aus den Daten (z. B. Summenzählern) anhand zusammengefasster Stromverläufe kaum Schlüsse für einzelne Gebäude zu. Es zeigt sich auch, dass eine einzelne Darstellungsform für alle Auswertungen keinen Sinn macht. In dieser Arbeit werden mögliche Einbauorte für die Stromzähler vorgeschlagen sowie Verfahren für eine durchdachte Auswertung der Energieverbräuche und Umsetzung in die Praxis angeführt.
Das Management eines Unternehmens kann Mithilfe von bilanzpolitischen Maßnahmen bewusst Einfluss auf das Unternehmensergebnis nehmen. Durch Ausnutzung von Ermessenspielräumen bei der Bildung und Auflösung von Rückstellungen können stille Reserven gebildet und in späteren Perioden wieder aufgelöst werden.
In dieser Masterarbeit wurde untersucht ob die Unternehmen des M-DAX mithilfe der Big-Bath-Accounting-Methode oder der Income-Smoothing-Methode bewusst Einfluss auf das Jahresergebnis genommen haben. Hierfür wurden die Geschäftsberichte der Zielgruppe im Zeitraum von 2009 – 2018 empirisch untersucht. Um die Gültigkeit der Hypothesen zu überprüfen wurde das ausgewiesene EBIT mit einem bereinigten EBIT verglichen. Für die Ermittlung des bereinigten EBITs wurden die tatsächlichen Rückstellungsbildungen bzw. Rückstellungsauflösungen durch die über den Betrachtungszeitraum durchschnittlichen Rückstellungsbildung bzw. Rückstellungsauflösung ersetzt.
Die Ergebnisse der empirischen Untersuchung haben gezeigt, dass die Unternehmen der Zielgruppe Mithilfe von Rückstellungen großen Einfluss auf das EBIT nehmen können. Weiter konnte belegt werden, dass die meisten Unternehmen bei der Rückstellungsbewertung grundsätzlich vorsichtig agieren und höhere Beträge in Rückstellungen bilanzieren.
Die EU-Ziele umfassen die Steigerung des Anteils an erneuerbaren Energien an der Energieerzeugung um 32 % bis 2030. Doch erneuerbare Energien bringen neben den Vorteilen für den Umweltschutz auch Probleme mit sich. Ihre Schwankungen und Unkontrollierbarkeit stellen große Herausforderungen für das Stromnetz dar. Um die Netz- und damit die Versorgungssicherheit weiterhin gewährleisten zu können, braucht es Lösungen, die weder das Stromnetz, die Verbraucher noch die Energieversorger benachteiligen. Eine Möglichkeit wäre es, zusätzliche Kraftwerke und Infrastruktur (Redundanzen) aufzubauen, welche potenzielle Schwankungen ausgleichen können. Dieser Lösungsansatz gilt als traditioneller Weg, der hohe Kosten und negative Umweltauswirkungen mit sich bringt. Demand Side Management hat das Potenzial, effiziente Lösungen diesbezüglich anzubieten. Welche Vorteile der Einsatz von DSM auf Ebene der Haushaltsverbraucher für die Energieversorger in Bezug auf den Abruf von Ausgleichsenergie bringt, wird in dieser Arbeit behandelt. Dafür wurde ein agentenbasiertes Modell entwickelt, welches darauf abzielt, die Abweichung zwischen dem von dem Energieversorger prognostizierten Verbrauch und dem realen Verbrauch seiner Haushaltskunden zu verringern. Jeder Haushalt in dem vorgestellten Modell ist mit einer Flexibilität in Form eines Batteriespeichers ausgestattet. Die Speicherbewirtschaftung wird basierend auf einem Signal, welches der Energieversorger übermittelt, automatisch vom Haushalt für jeden Tag im Betrachtungszeitraum optimiert. Jede Abweichung zwischen der vom Energieversorger erstellten Prognose und der tatsächlich bezogenen Strommenge stellt dabei einen Bezug von Ausgleichsenergie dar. Untersucht werden die Auswirkungen der Anzahl an Haushalten sowie ein unterschiedlicher Wissensstand auf die Prognose. Weiters werden zwei unterschiedliche Arten von Demand Side Management analysiert. Einmal die Einflussnahme auf die Last der Haushalte durch ein Preissignal, einmal durch das Vorgeben eines Lastgangs. Um die Effektivität der beiden Varianten bestimmen zu können, wird auch die Menge an Ausgleichsenergie erhoben, welche ohne das Vorhandensein eines Batteriespeichers (also ohne Steuerung) anfallen würde. Das Modell wurde entwickelt, um einen Trend aufzuzeigen und keine spezifische Einsparungsmenge zu ermitteln, da dies von der jeweiligen Situation des Energieversorgers abhängt. Die Erstellung der unterschiedlichen Wissensstände basiert auf den österreichischen rechtlichen Vorgaben bezüglich der Datenübertragung bei intelligenten Messgeräten. Dabei ist einmal der Jahresverbrauch, einmal der Tagesverbrauch und einmal die stündlichen Verbrauchswerte bekannt. Das Preissignal ist negativ korreliert zu den am Day-Ahead-Markt gehandelten Mengen und das Lastsignal basiert auf einer der Prognosen des Energieversorgers, je nach Variante, die untersucht wird. Es zeigte sich, dass ein besserer Wissensstand nur teilweise eine Verbesserung der Prognose erzielte. Wobei die unterschiedlichen Wissensstände auf den realen Werten der nicht verwendeten Haushalte aus dem gleichen Datensatz aufbauen und so beispielsweise Wettereinflüsse in der Prognose schon bekannt waren, was die Prognose basierend auf Jahreswerten sehr genau machte. Der Aggregationseffekt von mehreren Haushalten beeinflusst die Prognose positiv. Auf einzelner Haushaltsebene schneiden die Vorhersagen deutlich schlechter ab als bei Prognosen des Gesamtverbrauchs aller Haushalte. Die Optimierung basierend auf dem Lastsignal generiert eine geringere Menge an Ausgleichsenergie als das Preissignal. Das liegt unter anderem daran, dass die Prognose nur die Verbräuche der Haushaltskunden berücksichtigt und nicht die Mengen, die am Markt gehandelt werden. In den untersuchten Varianten stellte sich heraus, dass am wenigsten Ausgleichsenergie über alle Haushalte erzeugt wird, wenn kein Demand Side Management betrieben wird, also keine Batteriespeicher vorhanden sind und die Prognose des Energieversorgers auf Stundenwerten basiert. Auf einzelner Haushaltsebene fällt bei der Optimierung mittels Lastsignal am wenigsten Ausgleichsenergie an.
Weltweit hatten 2017 840 Millionen Menschen keinen Zugang zu Strom. Hinzu kommen Millionen weitere Menschen, die an unzuverlässige Stromquellen angeschlossen sind. Für das Wirtschaftswachstum, die menschliche Entwicklung und ökologische Nachhaltigkeit ist eine zuverlässige Stromversorgung jedoch von großer Bedeutung.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich daher mit der Konzeptionierung einer zuverlässigen Stromversorgung für eine Hochschule in Benin (Westafrika), die sich mit einem unzuverlässigen Netzanschluss konfrontiert sieht. Die Konzeptionierung erfolgt mithilfe der Software HOMER.
Aufgrund unsicherer Systembedingungen wurden mehrere Szenarien und der Einfluss verschiedener Systemparameter untersucht.
Die Ergebnisse zeigen, dass eine zuverlässige Stromversorgung durch die Implementierung eines Mini-Grids erreicht werden kann. Dabei hat die Ausgangssituation einen bedeutenden Einfluss auf die Systemauslegung. Für das untersuchte Szenario, in dem die Hochschule keine Stromkosten bezahlte, erwies sich ein PV/Dieselgenerator/Batterien-Mini-Grid als geeignet. Dabei entstehen Stromkosten von mindestens 0,013 USD pro kWh, was leicht erhöhte Kosten gegenüber den Bezugskosten bedeutet. Dieser Kostenzuwachs lässt sich aber mit der erhöhten Zuverlässigkeit rechtfertigen. Auch unter der Annahme, dass die offiziellen Bezugskosten bezahlt werden müssen, erwies sich ein PV/Dieselgenerator/Batterie-Mini-Grid als geeignet. Die Größe der PV-Anlage fällt in diesem Fall deutlich größer aus, was zu einem reduzierten Einsatz des Dieselgenerators führt. Ein untersuchtes Off-Grid erwies sich als unwirtschaftlich.
Somit enthält die Arbeit wichtige Erkenntnisse darüber, wie sich verschiedene Parameter auf ein geeignetes System auswirken. Zudem wurde ein Systemvorschlag ausgearbeitet. Diese Informationen sollen nicht nur den beteiligten Personen vor Ort helfen, sondern auch als Grundlage für zukünftige Projekte dienen.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse von Blasenindikatoren speziell des Immobilienbereichs, aber auch von Aktienmärkten. Im ersten Teil der Arbeit wird versucht, vergangene Blasenbildungen aufzuzeigen und zu erläutern, weshalb sich diese bilden konnten und schlussendlich geplatzt sind. Dies soll einem besseren Verständnis der restlichen Arbeit dienen. Weiters werden Indikatoren, die üblicherweise genutzt werden, um einen Markt einzuschätzen aufgezeigt und erläutert. Ebenfalls werden diese teilweise zueinander in Relation gestellt, um Zusammenhänge der einzelnen Indikatoren zu erkennen. Im Anschluss dieser Aufstellung werden bekannte, vom internationalen Markt anerkannte, Indikatoren aufgezeigt und erläutert und mit Beispielen unterlegt. Den Abschluss der Arbeit bildet das Einsetzen von ausgewählten Indikatoren für die Märkte Schweiz und Österreich und ein daraus abgeleitetes Fazit, ob eine Blase in diesen Ländern als Wahrscheinlich gilt oder nicht. Auch wird erläutert, dass ein einzelner Indikator wenig bis keine Aussagekraft zur Einschätzung einer Blasensituation hat, sondern Indikatorensets dazu benötigt werden.
Risikomanagement wird in einem sicheren Software-Entwicklungs-Lebenszyklus angewendet, um bei Produkten mögliche Risiken bereits in den frühen Entwicklungsphasen zu entdecken. Diese Arbeit ist aus Sicht eines Zulieferers für die elektrische Energiewirtschaft geschrieben.
Das Ziel dieser Forschung ist es, bestehende Methoden zur Bedrohungsidentifikation und Metriken zur Risikoanalyse zu untersuchen. Dazu wurde die folgende Forschungsfrage gestellt: Welche Methoden zur Bedrohungsidentifikation und Metriken zur Risikoanalyse sollen verwendet werden, um im Produktentwicklungsprozess den Anforderungen an Unternehmen, die als Zulieferer für die elektrische Energiewirtschaft fungieren, zu entsprechen und potentielle Bedrohungen im Anfangsstadium eines Projektes zu identifizieren? Um diese Forschungsfrage zu beantworten, wurden Methoden zur Bedrohungsidentifikation (STRIDE, Angriffsbäume und Angriffsbibliotheken) und Metriken (aus CVSS, OWASP und Literatur entnommen) zur Risikoanalyse in die theoretische Wissensgrundlage aufgenommen, in Bezug auf den Kontext und die Anforderungen analysiert und ein Ergebnis hergeleitet. Die Analyse basiert auf dem Kontext und der definierten Anforderungen aus Standards und Normen, wie IEC 62443-4-1 (Anforderungen an den Lebenszyklus für eine sichere Produktentwicklung), spezielle Publikationen von dem National Institute of Standards and Technology 800-30 (Guide for Conducting Risk Assessments) und 800-82 (Guide to Industrial Control Systems Security). Zusätzlich wurden noch Empfehlungen von der UP KRITIS (Öffentlich-Private Partnerschaft zum Schutz kritischer Infrastrukturen) aufgenommen.
Anhand der Analyse der Methoden zur Bedrohungsidentifikation wurde deduziert, dass aufgrund der Anforderungen keine konkreten Methoden empfohlen werden können. Basierend auf die Anforderungen an die Risikoanalyse konnten in dieser Arbeit die folgenden Schadensmetriken abgeleitet werden: Funktionale, lebensgefährliche oder -bedrohliche Auswirkungen, geschäftliche Auswirkungen, sowie Auswirkungen auf Daten und Informationsressourcen.
Mit dem entwickelten, gemischt-ganzzahligen linearen Optimierungsmodell wird ein grosser Beitrag geleistet, das die wichtigen Betriebskennzahlen einer PV-Speicheranlage, wie der Eigenverbrauchsanteil um bis zu 89 % und der Autarkiegrad um bis zu 73 % durch eine variable Grenzkostenoptimierung bei zusätzlicher E-Auto Berücksichtigung gesteigert werden können. Der Eigenverbrauch der PV-Erzeugung wird durch den stationären Batteriespeicher auf 71 % mehr als verdoppelt. Das beispielhafte Szenario hat einen Haushaltsverbrauch von 5 MWh pro Jahr und besteht aus einer 5 kWp PV-Anlage, mit einem 5 kWh Batteriespeicher und dem Tesla Model 3 mit einer Jahresfahrleistung von 16778 km.
Das erstellte Softwareprogramm kann einfach auf weitere verschiedene Anlagenkonstellationen und mit eigenen Eingangszeitreihenprofile der Haushaltslast, der PV-Erzeugung und der E-Auto Nutzung parametriert werden. Neben der Kennzahlenberechnung des konkreten Szenarios wird der jeweilige Einfluss einer Anlagenkomponente, wie PV, Batterie und Last bei deren Variation, auf die Kennzahlen grafisch gut sichtbar dargestellt.
Die Ergebnisse bestätigen bisherige Arbeiten, dass die Dimensionierung der Anlagenkomponenten nach der einfachen Faust-Formel 1:1:1 erfolgen soll: Der stationäre Batteriespeicher und die PV-Anlage sollen gleich gross sein und ihre Grösse in kWh soll der Jahreslast in MWh entsprechen. Damit wird nahezu schon ein gutes Optimum von Eigenverbrauch, Eigenverbrauchsanteil und Autarkiegrad bei minimalen Energiekosten gefunden und die Netzbelastung durch Bezug und Einspeisung kann reduziert werden.
Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit der Analyse von Unterstützungsverfahren, um mithilfe eines Roboters einen Fügeprozess kombiniert mit einer Fügeachse durchführen zu können. Durch das Führen der Bauteile durch den Roboter während des Fügevorgangs entsteht eine Überbestimmung zwischen Fügeachse und Roboter. Die auftretenden Kräfte und Momente, die dadurch auf den Roboter wirken, sind zu untersuchen. Mithilfe der Analysen soll ermittelt werden, ob der Roboter während der Fügeprozesse innerhalb seiner Leistungsgrenzen betrieben wird und ob eine ausreichend genaue Kompensation der Kräfte möglich ist. Ein dazu erstellter Versuchsaufbau soll diese Analysen ermöglichen. Nach dem Erarbeiten von Grundlagen der Roboterregelung wird speziell auf die, bei diesem Versuchsaufbau zu Verfügung stehenden, Unterstützungsverfahren des Roboters eingegangen. Die Eigenschaften und Anwendung des jeweiligen Verfahrens werden beleuchtet und dargestellt. Dem folgt eine Übersicht der geplanten Fügeversuche, um das Verhalten des Roboters während der Fügeprozesse zu analysieren. Die Auswertung einer durchgeführten Messsystemanalyse und der Fügeversuche stellt die Verwendbarkeit und die erreichbaren Toleranzen sowie die Stärken und Schwächen der Unterstützungsverfahren dar.
Skiing is one of the most popular winter sports in the world and especially in the alps. As the skiers enjoy their time on the slopes the most annoying thing that could happen is long waiting times at a lift. Unfortunately, because of climate changes, this happens more regularly because smaller skiing areas at lower altitudes have to close and the number of good skiing days decreases as well. This leads to a increase in the number of skiers in the skiing areas which inevitably leads to longer waiting times and dissatisfied skiers. To prevent this from happening, the carriers of the skiing areas have to manage the skiers flow and distribution and what better way to analyse the current situation and possible changes then by simulating the whole area. A simulation has the advantage of being flexible with regards to time as well as configuration. Be it simulating a skiing day and look into detail of the behaviour of a single skier and how it moves in the area by simulating in real time or setting the focus to the whole area and find out when and where queues are forming throughout the whole day by speeding up the time and simulate the day in only seconds, everything is possible. Even simulating a scenario where some part of the area is closed and the skiers cannot take specific lifts due to some technical error or some slopes because of to less snow. By simulating and analysing all these scenarios not only does the experts of the skiing area gain valuable statistical information about the area but can also simulate changes to the system like a crowd fl ow control or an increase or decrease in capacity of a lift. The simulation built in context with this work for the skiing area of Mellau shows all those applications but can also be used as a basis for further improvements of the skiing area or be expanded to other areas like Damüls. The simulation was implemented using the Anylogic simulation environment and the statistical evaluation was also performed in this program.
This master’s thesis provides an overview of a more efficient, future-oriented living concept in Dornbirn, Austria. The use of a combined heat and power unit (CHP), in combination with a thermal storage, as a heating system is specifically investigated. In order to make this heating system more attractive for the consumer, the sale of the generated electricity from the CHP is considered. The more efficient use of energy for heating increases the attractiveness by a minimisation of the living space. This master’s thesis aims to draw attention to the issue and to achieve a rethinking in the planning of future living space. For the research and elaboration of this thesis, statistics and trustworthy literature were used, and physical modelling was applied. This Master’s thesis can be assigned to the fields of energy technology, mechatronics, architecture and civil engineering. It contributes for students, researchers, and other interested person in these sectors.
In einer Zeit, in der Daten eine immer größere Rolle spielen, nehmen Schlagwörter wie Big Data, Data Analytics oder Data Mining auch in Organisationen eine große Rolle ein. Daten werden zum neuen digitalen Öl, das durch alle Systeme der Unternehmen und externe Quellen fließt. Richtig eingesetzt, unterstützen sie bei der Strategiefindung, bei der Umsetzung neuer Geschäftsmodelle, beim Gestalten neuer Abläufe und Prozesse und insbesondere bei der Entscheidungsfindung.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den Themen Daten und Unternehmenssystemen. Von diesen Themen ausgehend wird versucht, eine Brücke zu den Themenfeldern Prozessmanagement und Prozessinnovation zu schlagen. Die Arbeit soll aufzeigen, welche strategischen und operativen Ansätze die Nutzung von Daten als Treiber für Prozessinnovation zulassen. Aufbauend auf einer theoretischen Einordnung der vier skizzierten Gebiete, bildet ein empirischer Teil das Herzstück dieser Arbeit. In diesem Teil werden Aussagen von ExpertInnen darüber zusammengetragen, welche Ansätze zur datengetriebenen Prozessinnovation sie in ihren jeweiligen Unternehmen anwenden. Diese Aufarbeitung ist gegliedert in die drei Ebenen Rahmenbedingungen, Faktoren und Ansätze. Abgeschlossen wird diese Arbeit durch konkrete Handlungsempfehlungen für Unternehmen.
Heutzutage gewinnen visuelle und akustische Eingabemethoden für die Interaktion mit Anwendungen oder Komponenten zunehmend an Bedeutung und sollen die klassische Maus oder Tastatur gegebenenfalls ersetzen. Abgesehen von der Sprachsteuerung benötigen jedoch auch die neuen Methoden für das Absetzen eines Befehls größtenteils die Hände. Es bleibt jedoch die Frage bestehen was passiert, wenn keine freie Hand zur Verfügung steht und ein Sprachbefehl aufgrund des Lärmpegels nicht erkannt wird. Diese Arbeit beschreibt das Konzept einer alternativen Anwendungssteuerung mit Fußgesten und verwendet dafür die Einlegesohlen ‚stapp one‘, die mit Druck- und Beschleunigungssensoren ausgestattet sind. Aufgrund der Durchführung einer Umfrage mit Mehrheitsvotum lassen sich verschiedene Fußgesten für entsprechende Aktionen der gesteuerten Komponenten definieren. Diese wirken auf die Anwender und Anwenderinnen intuitiv und weisen folglich eine hohe Akzeptanz bei der Benutzung auf. Mit einer Verbindungskombination aus Bluetooth und ‚User-Datagram-Protocol‘ (UDP) werden die Sensordaten von der Sohle, über ein Smartphone, zu einem Computer weitergeleitet, um eine Gestenerkennung mit Machine-Learning umzusetzen. Über ein Datenfluss-System werden die empfangenen Werte der Sensoren aufbereitet und eine Feature-Extraktion durchgeführt, sodass diese für eine Klassifizierung von Fußgesten dienen. Basierend auf ‚Deeplearning4j‘ wird ein Algorithmus mit ‚Long Short-Term Memory‘ implementiert und zusammen mit dem Datenfluss-System als ‚Java‘-Bibliothek zur Verfügung gestellt. Zusätzlich werden Datensätze von Fußgesten einer Person erstellt und zum Training sowie zur Evaluierung der Gestenerkennung verwendet. In einer letzten Umfrage wird die implementierte Bibliothek in zwei Applikationen integriert. Zudem wird die Funktion des definierten ‚Gesten-Aktionen-Mapping‘ in drei Anwendungsszenarien analysiert. Die Forschungsergebnisse zeigen eine zuverlässige Klassifizierung der Fußgesten mit einer Genauigkeit von 82 %, wobei unter realen Bedingungen auch Werte zwischen 85 % und 100 % erreicht werden.
Activation of heat pump flexibilities is a viable solution to support balancing the grid via Demand Side Management measures and fulfill the need for flexibility options. Aggregators as interface between prosumers, distribution system operators and balance responsible parties face the challenge due to data privacy and technical restrictions to transform prosumer information into aggregated available flexibility to enable trading thereof. Thereby, literature lacks a generic, applicable and widely accepted flexibility estimation method for heat pumps,which incorporates reduced sensor and system information, system- and demand-dependent behaviour. In this paper, we adapt and extend a method from literature, by incorporating domain knowledge to overcome reduced sensor and system information. We apply data of five real-world heat pump systems, distinguish operation modes, estimate power and energy flexibility of each single heat pump system, proof transferability of the method, and aggregate the flexibilities available to showcase a small HP pool as a proof of concept.
The demand for managing data across multiple domains for product creation is steadily increasing. Model-Driven Systems Engineering (MDSE) is a solution for this problem. With MDSE, domain-specific data is formalized inside a model with a custom language, for example, the Unified Modelling Language (UML). These models can be created with custom editors, and specialized domains can be integrated with extensions to UML, e.g., the Systems Modeling Language (SysML). The most dominant editor in the open-source sector is Eclipse Papyrus SysML 1.6 (Papyrus), an editor to create SysML diagrams for MDSE.
In the pursuit of creating a model and diagrams, the editor does not support the user appropriately or even hinders them. Therefore, paradigms from the diagram modelling and Human Computer Interaction (HCI) domains, as well as perceptual and design theory, are applied to create an editor prototype from scratch. The changes fall into the categories of hierarchy, aid in the diagram composition, and navigation. The prototype is compared with Papyrus in a user test to determine if the changes have the effect of improving usability.
The study involved 10 participants with different knowledge levels of UML, ranging from beginners to experts. Each participant was tested on a navigation and modelling task in both the newly created editor, named Modelling Studio, and Papyrus. The study was evaluated through a questionnaire and analysis of the diagrams produced by the tasks.
The findings are that Modelling Studio’s changes to the hierarchical elements improved their rating. Furthermore, aid for diagram composition could be reinforced by changes to the alignment helper tool and adjustments to the default arrow behaviour of a diagram. Lastly, model navigation adjustments improve a link’s visibility and rating of a specialized link (best practice). The introduction of breadcrumbs had limited success in bettering navigation usability. The prototype deployed a broad spectrum of changes that found improvement already, which can, however, be further improved and tested more thoroughly.