Die global vorherrschende Entsorgung von Siedlungsabfällen in Deponien führt
zur Produktion von Deponiegasen, die einerseits einen erheblichen Teil der globalen Treibhausgasemissionen ausmachen und andererseits speziell in besiedelten Gebieten eine potentielle Gefahr für die Bevölkerung darstellen. Ein entscheidender Faktor für die Entstehung von Deponiegasen ist der Wassergehalt innerhalb des Deponiekörpers.
In dieser Studie präsentieren wir die quantitative Bestimmung von Wassergehalt sowie Porosität und Luftsättigung in einer Deponie durch die petrophysikalisch gekoppelte Inversion von seismischen und geoelektrischen Daten.
| Copyright: | © Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben | |
| Quelle: | Recy & Depotech 2022 (November 2022) | |
| Seiten: | 6 | |
| Preis inkl. MwSt.: | € 3,00 | |
| Autor: | Matthias Steiner Dipl.-Ing. Timea Katona Ass. Prof. Dipl.-Ing. Dr. techn. Johann Fellner Ass. Prof. Dr. Adrian Flores-Orozco | |
| Artikel weiterleiten | In den Warenkorb legen | Artikel kommentieren |
BatterySort: Ein Sortiersystem zur Detektion und Aussortierung von Li-Ionen-Batterien aus Abfallströmen zur Vermeidung von Bränden
© Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben (12/2024)
Fehlwürfe von Batterien, insbesondere Lithium-Ionen-Batterien und Elektroaltgeräten in Siedlungsabfällen, führen in Sortieranlagen häufig zu Bränden mit erheblichen Schäden.
Implementation and evaluation of a real-time capable approach to sensor-based sorting using CNNs
© Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben (12/2024)
In state-of-the-art optical sorting, engineered image processing algorithms are commonly used to identify materials. However, for complex material textures and high- ensity material streams, these approaches are often unable to maintain the desired sorting quality. Convolutional neural networks (CNNs) have been proven to outperform such approaches in their ability to classify objects in images.
Deponieplanung unter Dichtestress: Ermittlung Deponiebedarf und Standortsuche in der Schweiz
© Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben (12/2024)
Trotz einer raumplanerisch schwierigen Ausgangslage, im dicht besiedelten Kanton Zürich, gelang es, ausreichend neue Deponiestandorte zu finden.
Digitale Produktpässe als Instrumente zur Verbesserung des Umgangs mit Automobilteilen am Ende des Lebenszyklus - das Fallbeispiel Turbolader
© Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben (12/2024)
Digitale Produktpässe (DPPs) haben als politische Instrumente zur Erhöhung der Transparenz entlang von Zulieferketten an Aufmerksamkeit gewonnen und könnten, je nach den enthaltenen Informationen, auch den Weg zu einer Kreislaufwirtschaft unterstützen.
KI-basiertes Abfallqualitätsmanagement am Beispiel einer Waste-to-Energy-Anlage
© Witzenhausen-Institut für Abfall, Umwelt und Energie GmbH (4/2024)
Die Herausforderungen, denen Müllheizkraftwerke tagtäglich gegenüberstehen, sind vielfältig und erfordern innovative Lösungen. Es gibt kein automatisches System, was hochvolumige Stoffströme in Echtzeit auf Eigenschaften und Inhaltsstoffe analysieren kann. Versteckte Störstoffe können zu Trichterstopfern führen, mangelnde Homogenisierung zu Heizwertanomalien. Die Aufgabe des Materials in den Trichter erfolgt bisher oft nach dem Bauchgefühl des Kranführers, und das aufgegebene Material ist nicht rückverfolgbar.
