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Modelle für die Beschreibung des Emissionsverhaltens von Siedlungsabfällen

Printausgabe
EUR 47,85

E-Book
EUR 36,81

Modelle für die Beschreibung des Emissionsverhaltens von Siedlungsabfällen (Band 36)

Rainer Krull (Herausgeber)
Thomas Reichel (Autor)

Vorschau

Leseprobe, PDF (110 KB)
Inhaltsverzeichnis, PDF (29 KB)

In der vorliegenden Arbeit werden Modelle und Methoden vorgestellt,
mit denen der mikrobiell gesteuerte Abbau und das Emissionsverhalten von
Siedlungsabfällen beschrieben werden können. Der Schwerpunkt lag dabei auf
der Entwicklung des mechanistischen Modells POSE (Parametric Optimization
and Simulation of Emission Behaviour), das in einer hybriden Modellierung
mit heuristischen, stochastischen und wissensbasierten Modellansätzen kombiniert
wurde. Das Modell POSE wurde am Beispiel von drei unterschiedlichen
Reaktionssystemen validiert. Hierbei werden die Möglichkeiten und Grenzen der
Anwendbarkeit dieses mechanistischen Modells aufgezeigt. Prädiktive Aussagen
über das Emissionsverhalten von Abfällen bezüglich der Gasbildung wurden über
die Modellverknüpfung von POSE mit künstlichen neuronalen Netzen (KNN)
getroffen. Für eine Bewertung der chemisch-biologischen Stabilität von Siedlungsabfalldeponien wurde das Modell POSE mit dem Programmsystem PROBILAS (Hosser et al. , 2008) verknüpft. Das Potential dieses hybriden Modellansatzes
POSE|PROBILAS wird am Beispiel einer virtuellen Deponie veranschaulicht.

ISBN-13 (Printausgabe) 9783689529192
ISBN-13 (E-Book) 9783689529208
Sprache Deutsch
Seitenanzahl 154
Umschlagkaschierung matt
Auflage 2.
Buchreihe Schriftenreihe des Institutes für Bioverfahrenstechnik der Technischen Universität Braunschweig
Band 36
Erscheinungsort Göttingen
Promotionsort Braunschweig
Erscheinungsdatum 10.10.2024
Allgemeine Einordnung Dissertation
Fachbereiche Mikrobiologie und Biotechnologie
Ingenieurwissenschaften
Schlagwörter Modellierung, Siedlungsabfälle, Abbauverhalten, Emissionsverhalten, hybride Modelle, künstliche neuronale Netze, modelling, municipal solid waste, degradation, emission behaviour, hybrid models, artificial neural networks