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Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit verschiedenen Regelstrategien für eine nachträgliche Bauteilaktivierung zur Gebäudesanierung und deren Auswirkungen auf die Energieeffizienz. Im Rahmen einer Kooperation der Alpenländischen Gemeinnützigen Wohnbaugesellschaft und dem Energieinstitut Vorarlberg, wird ein Gebäude aus dem Altbestand der Südtiroler Siedlung in Bludenz saniert und mit einer nachtäglichen Bauteilaktivierung der Bestand-wand versehen. Um die Auswirkungen verschiedener Regelstrategien sowohl auf den Komfort in den Wohnungen als auch auf die Energieeffizienz des Gebäudes zu untersuchen, wird mithilfe der Simulationssoftware IDA ICE ein Gebäudemodell erstellt und verschiedene Regelungen simuliert. Dabei werden Parameter wie das Erreichen der Solltemperatur, der Komfort oder der benötigte Heizwärmebedarf als Bewertungskriterium herangezogen, um diese zu vergleichen. Zuerst werden Flächenregelungen untersucht, die anhand der Temperatur eines Raumes oder dem Mittelwert mehrerer Räume eine komplette Gebäudeseite regeln. Darauffolgend werden Etagen- und Einzelraumregelungen untersucht. Zur Anwendung kommen gewöhnliche Thermostat- und PI-Regler, sowie eine Rücklauftemperaturregelung und eine prädiktive Regelung, welche mithilfe einer idealen Wettervorhersage arbeitet. Ziel ist es, die Auswirkung der Regelungen auf die Raumtemperaturen zu untersuchen und eine geeignete Regelstrategie für das Gebäude zu finden.
In Zeiten zunehmenden Umweltbewusstseins und steigender Energiekosten gewinnt die Optimierung der Energieeffizienz von Anlagen und Gebäudetechnik zunehmend an Bedeutung. Insbesondere im Kontext nachhaltiger und ressourcenschonender Heizungs- und Warmwassersysteme haben sich Wärmepumpen als maßgebliche Technologien etabliert. Die effiziente Bereitstellung von Warmwasser nimmt dabei eine essenzielle Position ein, da sie einen erheblichen Anteil am Gesamtenergieverbrauch eines Gebäudes ausmacht. Die vorliegende Masterarbeit widmet sich der Fragestellung, welchen Einfluss Zirkulationsleitungen auf die Effizienz von Wärmepumpen haben und wie sich alternative dezentrale Warmwasserbereitungssysteme auf diese auswirken. Konkret wird diese Fragestellung am Beispiel einer Mittelschule in Frastanz untersucht. Die Untersuchung erfolgt mithilfe von Simulationen mit der Software GeoT*Sol, wodurch verschiedene Szenarien der Warmwasserbereitung und deren Auswirkungen auf die Jahresarbeitszahl (JAZ) der Wärmepumpe simuliert werden. Es werden sechs Varianten verglichen, darunter der Ist-Stand mit Zirkulationsleitung, eine zeitlich angepasste Zirkulation, eine Variante ohne Zirkulation sowie dezentrale Warmwasserbereitung mit und ohne Photovoltaik-Einbindung. Die Ergebnisse zeigen, dass die Zirkulationsleitung einen signifikanten Einfluss auf die JAZ einer Wärmepumpe hat, da permanent Wärmeverluste entstehen, selbst ohne Warmwasserbedarf. Die dezentrale Warmwasserbereitung mit PV-Einbindung erweist sich als vielversprechend, sowohl in Bezug auf energetische Einsparungen als auch auf finanzielle Rentabilität. Die Masterarbeit bietet somit wichtige Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen für die Mittelschule Frastanz, um ihre Energieeffizienz zu steigern und Kosten einzusparen. Die Empfehlungen zur Beibehaltung der Bestandswärmepumpe, der Installation dezentraler Warmwasserbereitungsanlagen und der PV-Anlage können als Grundlage für zukünftige Investitionsentscheidungen dienen und einen Beitrag zum nachhaltigen Energiemanagement der Schule leisten.
Die Digitalisierung und Mediatisierung haben einen bedeutenden Einfluss auf das Leben von Ju- gendlichen. Obwohl ihnen aufgrund ihrer Generationszugehörigkeit oft eine hohe digitale Kom- petenz zugeschrieben wird, ist dies nur teilweise zutreffend. Um Jugendlichen eine erfolgreiche Bewältigung ihres digitalen Lebens, vor allem in Bezug auf krisenhafte Situationen, zu ermögli- chen, sind Unterstützungsangebote auf allen Ebenen der digitalen Lebenswelt erforderlich. In Vorarlberg hat sich der medienpädagogische Stammtisch gegründet, um wertvolle Unterstüt- zungsangebote für Jugendliche in diesem Bereich eine Vernetzungs- und Kooperationsplattform zu bieten. Die Forschungsfrage dieser Masterarbeit lautet: Wie gestaltet sich das Unterstützungsnetzwerk für die Bewältigung von Krisensituationen in der digitalen Lebenswelt von Jugendlichen in Vorarlberg? Um diese Frage möglichst umfassend zu beantworten, werden verschiedene Unterfragen untersucht, da- runter die Zugangsmöglichkeiten für bestimmte Zielgruppen, die beteiligte Akteur*innen, die Be- ziehungen zwischen den Angeboten sowie die Expert*innenwahrnehmungen zur Vorarlberger Soziallandschaft. Als Ausgangspunkt der Forschung dient der medienpädagogische Stammtisch, welcher im No- vember 2020 gegründet wurde, um den Bedarf an medienpädagogischen Angeboten für junge Menschen in Vorarlberg zu ermitteln und um eine Vernetzungsplattform zu bieten. Vertreter*in- nen verschiedener Einrichtungen schlossen sich zusammen, um die durch die Coronamaßnah- men verschärfte Situation zu verbessern. Der Stammtisch dient als Netzwerk und ermöglicht den Austausch zwischen den Akteur*innen. Die Bedeutung digitaler Unterstützungsnetzwerke für Jugendliche wird durch verschiedene Studien untermauert. So ermöglichen Digitale Netzwerke den Aufbau sozialer Beziehungen, den Austausch von Erfahrungen und Interessen sowie die Verbesserung der psychischen Gesundheit von Jugendlichen. Sowohl die Angebotslandschaft Vorarlbergs als auch die Unterstützungsangebote in krisenhaften Lebenssituation wurde durch die Unterstützung von Netzwerkkarten erhoben und bieten damit eine Visualisierung der Ak- teur*innen und deren Beziehungen als Unterstützungsnetzwerk. Im Rahmen der Forschungserkenntnisse betonen die Expert*innen, dass der medienpädagogi- sche Stammtisch eine wertvolle Ressource ist und Unterstützung in der Entwicklung digitaler Kompetenzen bietet. Sie sehen die digitale Lebenswelt als Erweiterung der realen Lebenswelt und plädieren für eine ganzheitliche Betrachtung beider Räume. Die Expert*innen betonen die Bedeutung einer Vernetzung von Akteur*innen auf verschiedenen Ebenen und die Notwendig- keit einer gemeinsamen Bewältigung der digitalen Herausforderungen. Digitale Unterstützungs- netzwerke können Jugendlichen in Krisensituationen helfen und ihre psychische Gesundheit stärken. Eine enge Zusammenarbeit zwischen den Akteur*innen, die Verbesserung der digitalen Bildung und Qualifizierung von Fachkräften sowie präventive Maßnahmen sind entscheidend, um Jugendliche im digitalen Raum zu unterstützen. Insgesamt zeigt sich, dass eine ganzheitliche und koordinierte Herangehensweise erforderlich ist, um Jugendlichen in der digitalen Lebenswelt effektive Unterstützung zu bieten. Die Evaluation und Weiterentwicklung des Unterstützungsnetzwerks sind von großer Bedeutung, um den sich wandelnden Bedürfnissen gerecht zu werden. Zudem ist die Einbeziehung des sozialen Umfelds der Jugendlichen ebenfalls unerlässlich. Die Digitalisierung bringt sowohl Risiken als auch Chancen mit sich, was maßgeblich zur Rele- vanz beiträgt, ein starkes und effektives Unterstützungsnetzwerk aufzubauen, das Jugendliche auf ihrem Weg durch das digitale Zeitalter begleitet und unterstützt.
Power plant operators increasingly rely on predictive models to diagnose and monitor their systems. Data-driven prediction models are generally simple and can have high precision, making them superior to physics-based or knowledge-based models, especially for complex systems like thermal power plants. However, the accuracy of data-driven predictions depends on (1) the quality of the dataset, (2) a suitable selection of sensor signals, and (3) an appropriate selection of the training period. In some instances, redundancies and irrelevant sensors may even reduce the prediction quality.
We investigate ideal configurations for predicting the live steam production of a solid fuel-burning thermal power plant in the pulp and paper industry for different modes of operation. To this end, we benchmark four machine learning algorithms on two feature sets and two training sets to predict steam production. Our results indicate that with the best possible configuration, a coefficient of determination of R^2 = 0.95 and a mean absolute error of MAE=1.2 t/h with an average steam production of 35.1 t/h is reached. On average, using a dynamic dataset for training lowers MAE by 32% compared to a static dataset for training. A feature set based on expert knowledge lowers MAE by an additional 32 %, compared to a simple feature set representing the fuel inputs. We can conclude that based on the static training set and the basic feature set, machine learning algorithms can identify long-term changes. When using a dynamic dataset the performance parameters of thermal power plants are predicted with high accuracy and allow for detecting short-term problems.
Highly-sensitive single-step sensing of levodopa by swellable microneedle-mounted nanogap sensors
(2023)
Microneedle (MN) sensing of biomarkers in interstitial fluid (ISF) can overcome the challenges of self-diagnosis of diseases by a patient, such as blood sampling, handling, and measurement analysis. However, the MN sensing technologies still suffer from poor measurement accuracy due to the small amount of target molecules present in ISF, and require multiple steps of ISF extraction, ISF isolation from MN, and measurement with additional equipment. Here, we present a swellable MN-mounted nanogap sensor that can be inserted into the skin tissue, absorb ISF rapidly, and measure biomarkers in situ by amplifying the measurement signals by redox cycling in nanogap electrodes. We demonstrate that the MN-nanogap sensor measures levodopa (LDA), medication for Parkinson disease, down to 100 nM in an aqueous solution, and 1 μM in both the skin-mimicked gelatin phantom and porcine skin.
Organic acidurias (OAs), urea-cycle disorders (UCDs), and maple syrup urine disease (MSUD) belong to the category of intoxication-type inborn errors of metabolism (IT-IEM). Liver transplantation (LTx) is increasingly utilized in IT-IEM. However, its impact has been mainly focused on clinical outcome measures and rarely on health-related quality of life (HRQoL). Aim of the study was to investigate the impact of LTx on HrQoL in IT-IEMs. This single center prospective study involved 32 patients (15 OA, 11 UCD, 6 MSUD; median age at LTx 3.0 years, range 0.8–26.0). HRQoL was assessed pre/post transplantation by PedsQL-General Module 4.0 and by MetabQoL 1.0, a specifically designed tool for IT-IEM. PedsQL highlighted significant post-LTx improvements in total and physical functioning in both patients' and parents' scores. According to age at transplantation (≤3 vs. >3 years), younger patients showed higher post-LTx scores on Physical (p = 0.03), Social (p < 0.001), and Total (p =0.007) functioning. MetabQoL confirmed significant post-LTx changes in Total and Physical functioning in both patients and parents scores (p ≤ 0.009). Differently from PedsQL, MetabQoL Mental (patients p = 0.013, parents p = 0.03) and Social scores (patients p = 0.02, parents p = 0.012) were significantly higher post-LTx. Significant improvements (p = 0.001–0.04) were also detected both in self- and proxy-reports for almost all MetabQoL subscales. This study shows the importance of assessing the impact of transplantation on HrQoL, a meaningful outcome reflecting patients' wellbeing. LTx is associated with significant improvements of HrQol in both self- and parentreports. The comparison between PedsQL-GM and MetabQoL highlighted that MetabQoL demonstrated higher sensitivity in the assessment of diseasespecific domains than the generic PedsQL tool.