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A recently published study of high temperature nitridation of iron chromium aluminum alloys (FeCrAl) at 900°C in N2–H2 has redundantly shown the formation of locally confined corrosion pockets reaching several microns into the alloy. These nitrided pockets form underneath chromia islands laterally surrounded by the otherwise protective alumina scale. Chromia renders a nitrogen‐permeable defect under the given conditions and the presence of aluminum in the alloy. In light of these findings on FeCrAl, a focused ion beam–scanning electron microscope tomography study has been undertaken on an equally nitrided FeNiCrAl sample to characterize its nitridation corrosion features chemically and morphologically. The alloy is strengthened by a high number of chromium carbide precipitates, which are also preferential chromia formation sites. Besides the confirmation of the complete encapsulation of the corrosion pocket from the alloy by a closed and dense aluminum nitride rim, very large voids have been found in the said pockets. Furthermore, metallic particles comprising nickel and iron are deposited on top of the outer oxide scale above such void regions.

The objective of this review is a global assessment of the economics of second‐generation biorefineries, with a focus on the use of food waste and agricultural residues for chemical production by applying biotechnological processes. Analyses are conducted on feedstock and product distribution, applied economic models, and profitability figures for the period 2013–2018. In a study of 163 articles on different biorefinery systems, the production of chemicals is identified as the second major product class, after bioenergy. Bagasse and straw are frequently analyzed second‐generation feedstocks. Based on the evaluation of 22 articles, second‐generation biorefineries producing chemicals by applying biotechnological processes proves to be economically feasible. On average, both the internal rate of return (IRR) and the return on investment (ROI) are 20% and the payback period (PP) is 6 years. The cost share of feedstock in biorefineries is between 0–50%. The price of the end product and the fermentation yields have the most impact on profitability. The processing of food waste that has industrial and municipal origins appears more economical than the processing of agricultural residues. Scientists, policy makers and entrepreneurs with an appropriate risk tolerance are advised to pay particular attention to municipal food waste and the potential economic production of carboxylic acids. For various economic issues related to biorefineries, dynamic‐deterministic models are recommended, which can be extended by a stochastic model. This review provides an initial overview of the economic feasibility of second‐generation biorefineries. Further techno‐economic analyses are required to produce statistically significant statements on key profitability figures. © 2020 The Authors. Biofuels, Bioproducts, and Biorefining published by Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd.

Es werden drei Modellierungsansätze zur Simulation von Laserscannern in Pflanzenbeständen für die Entwicklung umfeldbasierter Fahrzeugfunktionen beschrieben. Das Sensorsignal der Distanzmessung wird dabei anhand realer Messwerte oder phänomenologisch und auf der Basis empirisch ermittelter Kennwerte in Abhängigkeit von objekt- und sensorspezifischen Einflussfaktoren abgebildet. Basierend auf den Methoden zur Simulation von Distanzmesssystemen der Open Source Simulationsumgebung Gazebo wurden die Modellierungsansätze als spezifische Sensor- und Umfeldmodelle implementiert. Die Modelle wurden insbesondere für den Einsatz an mobilen landwirtschaftlichen Arbeitsmaschinen und für die Anwendung in der Getreideernte optimiert.

This article proposes the concept of a simulation framework for environmental sensors with multilevel abstraction in agricultural scenarios. The implementation case study is a simulation of a grain-harvesting scenario enabled by LiDAR sensors. Environmental sensor models as well as kinematics and dynamic behavior of machines are based on the robotics simulator Gazebo. Models for powertrain, machine process aggregates and peripheral simulation components are implemented with the help of MATLAB/ Simulink and with the robotics middleware Robot Operating System (ROS). This article deals with the general concept of a multilevel simulation framework and in particular with sensor and environmental modeling.

In der Schriftenreihe „Voneinander Lehren lernen“, die vom LearningCenter der Hochschule Osnabrück herausgegeben wird, werden anwendungsbezogene Beiträge zur Qualitätsentwicklung in Studium und Lehre publiziert. Die Schriftenreihe ist an das hochschuldidaktische Konzept des „Scholarship of Teaching and Learning“ angelehnt. Demnach soll sie insbesondere den Fachlehrenden aller Studiengänge als Plattform dienen, um ihre eigenen Erfahrungen, Ideen und Konzepte zur Lehr- und Studiengangentwicklung systematisch zu reflektieren und entsprechende Erkenntnisse für andere nutzbar zu machen. Ziel ist es, den Diskurs über hochschuldidaktische Themen in die Fächer zu tragen und so nachhaltig zu einer hohen Qualität der Lehr-Lernprozesse in den Studiengängen beizutragen. Ergänzt werden die Texte der Fachlehrenden um Beiträge von Mitarbeiter*innen der im Bereich Studium und Lehre tätigen Organisationseinheiten. Die Schriftenreihe ist eng an das Lehrkolleg der Hochschule Osnabrück gekoppelt. Dabei handelt es sich um ein Angebotsformat des LearningCenters, in dem Professor*innen und Lehrkräfte für besondere Aufgaben die Möglichkeit haben, unter hochschuldidaktischer Begleitung innovative Lehrentwicklungsprojekte in ihren eigenen Lehrveranstaltungen und Modulen umzusetzen. Der erste Band der Schriftenreihe enthält Beiträge von Teilnehmer*innen des Lehrkollegs 2018, in dem verschiedene Entwicklungsprojekte zur Förderung von Kompetenzen für selbstreguliertes Lernen durchgeführt wurden.

Anaerobic digestion products of agricultural biogas plants are characterised by high nitrogen, phosphorus, and potassium content. In three scale-up steps, a membrane based digestate treatment process of solid-liquid-separation, ultrafiltration, and reverse osmosis for nutrient recovery was investigated. Lab-scale trials delivered a very good understanding of fluid properties and subsequent ultrafiltration performance, which is the limiting process step in terms of energy demand and operation costs. In semi-technical experiments, optimisation, and design parameters were developed, which were subsequently applied to pilot-scale tests at two full-scale biogas plants. The process optimisation resulted in 50 % energy reduction of the ultrafiltration step. About 36 % of the sludge volume was recovered as dischargeable water, 20 % as solid N/P-fertiliser, and 44 % as liquid N/K-fertiliser.

The usage of high-level synthesis (HLS) tools for FPGAs has increased significantly over the last years since they matured and allow software programmers to take advantage of reconfigurable hardware technology. Most HLS tools employ methods to optimize for loops, e. g. by unrolling or pipelining them. But there is hardly any work on the optimization of while loops. This comes at no surprise since most while loops have loop-carried dependences involving the loop condition which result in large recurrence cycles in the dataflow graphs. Therefore typical while loops cannot be parallelized or pipelined. We propose a novel transformation which allows to optimize while loops nested within a for loop. By interchanging the two loops, it is possible to pipeline (and thereby parallelize) the inner loop, resulting in a reduced execution time. We present two case studies on different hardware platforms and show the speedup factors - compared to a host processor and to an unoptimized hardware implementation - achieved by our while loop optimization method.

The Internet of Things (IoT) relies on sensor devices to measure real-world phenomena in order to provide IoT services. The sensor readings are shared with multiple entities, such as IoT services, other IoT devices or other third parties. The collected data may be sensitive and include personal information. To protect the privacy of the users, the data needs to be protected through an encryption algorithm. For sharing cryptographic cipher-texts with a group of users Attribute-Based Encryption (ABE) is well suited, as it does not require to create group keys. However, the creation of ABE cipher-texts is slow when executed on resource constraint devices, such as IoT sensors. In this paper, we present a modification of an ABE scheme, which not only allows to encrypt data efficiently using ABE, but also reduces the size of the cipher-text, that must be transmitted by the sensor. We also show how our modification can be used to realise an instantaneous key revocation mechanism.

The present study gives an overview of recent investigations dealing with the fatigue behaviour of the tempered martensitic steel 50CrMo4 (Fe-0.5wt%C-1wt%Cr) in the HCF and VHCF regime by taking into account a variation in material strength, by modifying the heat treatment parameters. The parameters for the tempering treatment were adapted to receive two material conditions with 37HRC and 57HRC, respectively. Subsequently, fatigue specimens were machined from the heat-treated bars for fatigue tests in an ultrasonic (f=20000Hz) and a resonance (f=95Hz) fatigue testing machine under fully reversed loading (R=-1) at laboratory air atmosphere. It was found that the dominant fatigue and fracture mechanisms change with increasing material strength. For 37HRC moderate-strength specimens crack initiation was shown to occur on the specimen surface within Cr depleted bands (segregation bands) as the dominant fatigue damage mechanism. Contrary to that, only internal crack initiation at non-metallic inclusions was observed for the high strength 57HRC condition. Furthermore, the completely different crack initiation mechanisms of the two heat treatment conditions were assessed by applying the Murakami approach relating the fatigue limit with the size of non-metallic inclusions.

Smart city applications in the Big Data era require not only techniques dedicated to dynamicity handling, but also the ability to take into account contextual information, user preferences and requirements, and real-time events to provide optimal solutions and automatic configuration for the end user. In this paper, we present a specific functionality in the design and implementation of a declarative decision support component that exploits contextual information, user preferences and requirements to automatically provide optimal configurations of smart city applications. The key property of user-centricity of our approach is achieved by enabling users to declaratively specify constraints and preferences on the solutions provided by the smart city application through the Decision Support component, and automatically map these constraints and preferences to provide optimal responses targeting user needs. We showcase the effectiveness and flexibility of our solution in two real usecase scenarios: a multimodal travel planner and a mobile parking application. All the components and algorithms described in this paper have been defined and implemented as part of the Smart City Framework CityPulse.

Reliable information processing is an indispensable task in Smart City environments. Heterogeneous sensor infrastructures of individual information providers and data portal vendors tend to offer a hardly revisable information quality. This paper proposes a correlation model-based monitoring approach to evaluate the plausibility of smart city data sources. The model is based on spatial, temporal, and domain dependent correlations between individual data sources. A set of freely available datasets is used to evaluate the monitoring component and show the challenges of different spatial and temporal resolutions.

Pregnancy loss is the most common complication in pregnancy. Yet those who experience it can find it challenging to disclose this loss and feelings associated with it, and to seek support for psychological and physical recovery. We describe our process for interleaving interviews, theoretical development, speculative design, and prototyping Not Alone to explore the design space for online disclosures and support seeking in the pregnancy loss context. Interviews with 27 women who had experienced pregnancy loss resulted in theoretical concepts such as “network-level reciprocal disclosure” (NLRD). We discuss how interview findings informed the design of the Not Alone prototype, a mobile application aimed at enabling disclosure and social support exchange among those with pregnancy loss experience. The Not Alone prototype embodies concepts that facilitate NLRD: perceptions of homophily, anonymity levels, and selfdisclosure by talking about one’s experience and engaging with others’ disclosures. In future work, we will use Not Alone as a technology probe for exploring NLRD as a design principle.

In agriculture, the growing usage of sensors, smart mobile machinery and information systems results in high volumes of data. The data differs in accuracy, frequency, volume, type and, most importantly, owner of the information. However, cooperative processes and big data analyses require access to comprehensive amounts of data for successful agricultural operation and reasoning. In some processes instructed contractors even gather data belonging to other owners and use it for machinery operation optimisation and accounting (e.g. yield in maize harvest). Today’s approach of data handling has a high potential to conflict with European and national regulations for data protection and privacy. This article presents a concept for continuous data protection and privacy in cooperative agricultural processes. The concept aims at ensuring data sovereignty for the owner while making as much data usable for process operation and big data research at the same time. Briefly explained, owners pick a collection of data and create usage licenses for other players. The licenses specify time-limited and / or position-bound access to the data collection. Privacy environments in soft- and / or hardware protect access rights on end user devices, data share hubs and machinery devices such as agricultural terminals. In addition to access right configurations, digital signatures prevent data manipulation when cooperative players capture data during processes. Socalled signature boxes represent certificated soft- or hardware components, which are located close at data sources (e.g. as hardware attached to sensors on mobile machinery) and bind the data captured with digital signatures.

Management of agricultural processes is often troubled by disconnections and data transfer failures. Limited cellular network coverage may prevent information exchange between mobile process participants. The research projects KOMOBAR and ISOCom designed, implemented und field-tested a delay tolerant platform for robust communication in rural areas and challenging environments. An adaptable combination of infrastructure-based cellular networks and infrastructure-free multihop ad hoc communication (WLAN) leads to a variety of new communication opportunities. Temporal storage and forwarding of data on mobile farm machinery as well as dynamic platform configurations during process runtime strongly enhance reliability and robustness of data transfers.

Aufgrund der zunehmenden Überdüngung landwirtschaftlicher Flächen durch Wirtschaftsdünger und Gärreste aus Biogasanlagen wird eine ökonomische und ökologische Vollaufbereitungstechnik zur Separation der Nährstoffe und zur Gewinnung von Prozesswasser aus Gärresten und Güllen benötigt. Das Vollaufbereitungsverfahren zur Düngemittelrückgewinnung durch mehrstufige Fest-/ Flüssigtrennung und Membrantechnik könnte diese Anforderungen durch eine intensive Optimierung der Ultrafiltrationsstufe erfüllen. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Reduktion des Energiebedarfes der Ultrafiltrationsstufe um 50 %, da diese Prozessstufe ca. 50 – 70 % des Gesamtenergiebedarfes ausmacht. Damit wäre ein wirtschaftliches Vollaufbereitungsverfahren flächendeckend einsetzbar. Für die Optimierung der Ultrafiltrationsstufe wurden Gärreste aus 19 Biogasanlagen in einem Stichprobenumfang von 42 Proben auf ihre physikalisch/chemischen Parameter und insbesondere das separierte Zentrat auf dessen Filtrierbarkeit in einer UF-Rührzelle untersucht. Im Allgemeinen zeigte sich eine hohe Schwankungsbreite der erzielbaren Permeatflüsse. Funktionelle Zusammenhänge wurden zwischen den organischen Inhaltsstoffen, der scheinbaren Viskosität der Zentrate und dem Ultrafiltrationsfluss gefunden. Gärrestzentrate weisen ein Nicht-Newtonsches rheologisches Fließverhalten auf. Hauptsächlich Biopolymere, darunter Polysaccharide und Proteine, sind sowohl für die erzielbare Flussleistung, als auch für das rheologische Verhalten relevant. Modifikation und Verringerung dieser kritischen Biopolymerfraktion bieten damit einen möglichen Optimierungsansatz, der in der Arbeit durch Ozonierung und Komplexbildung durch pH-Wert-Verschiebung realisiert wurde. Die Optimierung der Ultrafiltration wurde in drei verschiedenen Maßstäben untersucht: Labor-, Technikums- und Pilotmaßstab. Die Ozonierung zeigte dabei positive Eigenschaften in Bezug auf Flussverbesserungen und Abbau der Strukturviskosität. Durch die Modifikation und Verkleinerung der Biopolymere wurde in allen drei Maßstäben eine Flussverbesserung um den Faktor 1,4 – 2,3 erzielt. Durch die Ansäuerung der Zentrate zu pH-Werten unterhalb der isoelektrischen Punkte der Proteine wurde eine Komplexbildung der Biopolymere erreicht, die bisher nur für Modellsysteme in der Literatur dargestellt wurde. Durch die Vergrößerung der Partikel um den Faktor 7 – 17 bei der Komplexierung wurde in allen drei Versuchsmaßstäben eine Verbesserung der Flussleistung um ca. Faktor 2 erzielt. Die Temperaturerhöhung wurde in Rohrmodulen im Technikums- und Pilotmaßstab untersucht. Dabei zeigte sich bei einer Temperaturerhöhung von 40 – 45 °C auf 60 – 75 °C eine Verbesserung der Flussleistung um den Faktor 1,4, die auf die sinkende Permeatviskosität und eine verbesserte Deckschichtkontrolle zurückgeführt wurde. Die Kombination aus Ozonierung und hoher Prozesstemperatur zeigte synergetische Ergebnisse, da sowohl durch die hohe Prozesstemperatur, als auch durch die Ozonierung die Zentratviskosität herabgesetzt wurde. Dadurch wurde die Reynoldszahl im Rohrmodul erhöht, was einen positiven Einfluss auf die Filtrierbarkeit zeigte. Durch die erhöhte Reynoldszahl bestand die Möglichkeit, die Strömungsgeschwindigkeit im Ultrafiltrationsloop zu verringern, was einen wesentlichen Einfluss auf den Energiebedarf der Ultrafiltrationsstufe hat. Im Rahmen der Untersuchungen wurde eine sehr gute Übertragbarkeit zwischen den Ergebnissen der verschiedenen Maßstäbe festgestellt. Die Ergebnisse des Labormaßstabes erlauben eine Vorhersage der Membranflüsse auf großtechnische Ultrafiltrationsanlagen. Trotz der hohen Diversität der beprobten Anlagen ermöglichten die Ergebnisse aufgrund des hohen Stichprobenumfanges mathematische Zusammenhänge zwischen den Biopolymeren und der temperaturabhängigen scheinbaren und temperaturabhängigen Viskosität von Gärrestzentraten. Bei der energetischen Bilanzierung der Ultrafiltrationsanlage wurden an beiden Standorten in Summe sechs Verfahrensmodifikationen gefunden, die eine Reduktion des Energiebedarfes um ≥ 50 % ermöglichen. Diese Projektzielstellung wurde durch eine hohe Prozesstemperatur bei gleichzeitig reduzierter Überströmungsgeschwindigkeit, Ozonierung bei gleichzeitig hoher Prozesstemperatur und durch die Ansäuerung erreicht. Der niedrigste Energiebedarf wurde durch die Ozonierung bei gleichzeitig hoher Prozesstemperatur und reduzierter Überströmungsgeschwindigkeit erreicht. Der Energiebedarf wurde bei dieser Verfahrensmodifikation um 54 – 59 % reduziert. In einer abschließenden Wirtschaftlichkeitsbetrachtung einer 50000 t∙a-1 Anlage an einem deutschen Standort wurde durch die KWK geförderte Wärmenutzung der wirtschaftlichste Fall für eine hohe Prozesstemperatur bei gleichzeitig reduzierter Überströmungsgeschwindigkeit festgestellt. Die spezifischen Gesamtkosten des volltechnischen Verfahrens wurden von 8 – 8,50 € pro Kubikmeter aufbereitetem Gärrest auf 5 – 5,50 € um 33,5 – 37,8 % reduziert. Nach Angaben der kooperierenden Firma ist damit ein wirtschaftlicher Anlagenbetrieb möglich.

Die Nutzung von Sensorsystemen bei der teilflächenspezifischen Bewirtschaftung eines Schlags steigert den Ertrag sowie die Wirtschaftlichkeit des Pflanzenanbaus. Dennoch tragen weitere Faktoren zur optimalen Nährstoffversorgung einer Pflanze bei, als sie von solch einem lokal arbeitenden System erfasst werden. Um die Effizienz dieser Precision Farming Systeme auszubauen ist der nächste, hier erfolgreich durchgeführte Schritt die Anbindung der mobilen Landmaschine über das Internet an eine regionsübergreifende Datenanalyseplattform und die Ausführung zeitkritischer Optimierungsfunktionen auf der Landmaschine.

Die Unterstützung des Maschinenführers auf der Landmaschine durch digitale Dienste nimmt immer stärker zu. Die Darstellungsmöglichkeiten sind jedoch auf die Größe der eingesetzten Terminals beschränkt. Um Sichteinschränkungen aus der Kabine durch zusätzliche Terminals zu vermeiden, ist der Einsatz von Augmented Reality sinnvoll. Hier lassen sich die vorhandenen Informationen statisch oder dynamisch in das Sichtfeld des Landwirts einblenden. Doch erst durch die in diesen Beitrag gezeigte Overlay Darstellungsebene mit integrierten Informationen lässt sich das Potenzial der Augmented Reality vollständig nutzen.

Our world and our lives are changing in many ways. Communication, networking, and computing technologies are among the most influential enablers that shape our lives today. Digital data and connected worlds of physical objects, people, and devices are rapidly changing the way we work, travel, socialize, and interact with our surroundings, and they have a profound impact on different domains,such as healthcare, environmental monitoring, urban systems, and control and management applications, among several other areas. Cities currently face an increasing demand for providing services that can have an impact on people’s everyday lives. The CityPulse framework supports smart city service creation by means of a distributed system for semantic discovery, data analytics, and interpretation of large-scale (near-)real-time Internet of Things data and social media data streams. To goal is to break away from silo applications and enable cross-domain data integration. The CityPulse framework integrates multimodal, mixed quality, uncertain and incomplete data to create reliable, dependable information and continuously adapts data processing techniques to meet the quality of information requirements from end users. Different than existing solutions that mainly offer unified views of the data, the CityPulse framework is also equipped with powerful data analytics modules that perform intelligent data aggregation, event detection, quality assessment, contextual filtering, and decision support. This paper presents the framework, describes ist components, and demonstrates how they interact to support easy development of custom-made applications for citizens. The benefits and the effectiveness of the framework are demonstrated in a use-case scenario implementation presented in this paper.

Es ist davon auszugehen, dass weltweit etwa die Hälfte der industriell eingesetzten Wärme als Abwärme ungenutzt verloren geht (Quelle: Effiziente Energieversorgung durch Abwärme, Fachmagazin Energy 2.0, April 2012). Vor dem Hintergrund der Nachhaltigkeit und Energieeffizienz ist es eine verantwortungsvolle Aufgabe, diese ungenutzte Energieressource schrittweise zu erschließen. Für die bisherige Vernachlässigung verfügbarer Energiequellen gibt es spezifische Gründe, die erkannt und projektbezogen möglichst ausgeräumt werden müssen. Dazu hat die Hochschule Osnabrück in Kooperation mit dem Kompetenzzentrum Energie und dem Landkreis Osnabrück eine Studie erstellt. Regionales Wärmekataster Industrie - ReWIn Diese Konzeptstudie schafft durch eine vorangestellte Recherche der bereits entwickelten Methoden und Technologien zur Abwärmenutzung eine Grundlage zur Potenzialabschätzung und Aufstellung eines Wärmekatasters für den Landkreis Osnabrück. In der Studie werden für die typisch energieintensiven Branchen des Landkreises methodische Berechnungsansätze mit statistischen, branchenbezogenen Energiekennwerten und vorerst anonymisierten Unternehmensdaten neuartig kombiniert, um eine regionale Potenzialkarte der Abwärme zu erstellen. Die Studie wurde vom Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) gefördert.