Pop-Up Wohnen - Übermorgen Bewohnen.

In diesem dreiteiligen Entwurf wird ein Vorschlag dargestellt, wie die Wohnzwischennutzung leerstehender Bürogebäude zukünftig organisiert und gestaltet werden kann. Im ersten Teil wird auf Grundlage von Spekulation, Annahmen durch das gewonnene Wissen aus dem theoretischen Teil Pop-Up Wohnen: Wohnzwischennutzung im Büroleerstand. Das Szenario ist prozesshaft dargestellt und wird durch genauere Beschreibungen über die Organisation, Wohnformen und Bewohner:innen ergänzt. Der zweite Teil des Entwurfes ist das Handbuch, das als Nachschlagwerk für den Aufbau der Wohnstrukturen dient. Als letzter Teil folgt der Entwurf einer Wohnsituation, bei der die Wohnstrukturen beispielhaft in dem leerstehenden Bürogebäude am Neuen Wall in Hamburg eingebaut werden

Pop-Up Wohnen: Wohnzwischennutzung im Büroleerstand

„Pop-Up Wohnen“ untersucht die Nutzung leerstehender Büroflächen als temporären Wohnraum und entwickelt daraus eine neue Form des Wohnens im Bestand. Vor dem Hintergrund von Wohnraummangel und gleichzeitigem Büroleerstand analysiert die Arbeit die Potenziale einer Wohnzwischennutzung als sozialräumliche und nachhaltige Strategie im Umgang mit bestehenden Gebäuden. Die theoretische Untersuchung beleuchtet strukturelle Ursachen beider Problemlagen und prüft die organisatorischen, architektonischen und rechtlichen Rahmenbedingungen – insbesondere am Beispiel Hamburg. Aufbauend darauf entwickeln die drei Bachelorarbeiten "Heute Besetzen!", "Morgen Benutzen?" und "Übermorgen Bewohnen." unterschiedliche Strategien der Zwischennutzung

Pop-Up Wohnen - Heute Besetzen!

Das Szenario der Besetzung eines Bürogebäudes wird in dieser Bachelorarbeit in drei Teilen vorgestellt. Der erste Teil zeigt die prozesshafte Aneignung eines Bürogebäudes, wer die Besetzer:innen möglicherweise sind und wie sich die Gruppe organisiert. Die formulierte Strategie basiert dabei auf der Grundlagenarbeit Pop-Up Wohnen: Wohnzwischennutzung im Büroleerstand. Ein Handbuch mit baulichen Zeichnungen und Erklärungen zu dessen Anwendung ist der zweite Teil dieser Arbeit. Als ein Nachschlagwerk für die Besetzter:innen des Szenarios, beinhaltet es Vorschläge zu gebauten Raumstrukturen zum Wohnen. Im dritten Teil dieser Arbeit wird die Strategie in einen Entwurf übersetzt und das Bürogebäude im Neuen Wall 42 in der Hamburger Innenstadt beispielhaft besetzt

Analysis of deep-sea sulphide mounds using high-resolution MBES bathymetry and backscatter data. A case study in the Indian Ocean including optimisation of the processing workflow and sulphide mound detection using deep learning.

Sulfidvorkommen in der Tiefsee sind oft als Sulfidhügel an der Meeresbodenoberfläche erkennbar. Sie entstehen an Austrittsstellen hydrothermaler Fluide und sind allgemein als "Schwarze Raucher" bekannt. Die Sulfidvorkommen sind als zukünftige Quelle metallischer Rohstoffe von Interesse. Typische Methoden zur Erkundung hydrothermaler Vorkommen basieren auf der Detektion chemischer Anomalien im Wasser, die von austretenden hydrothermalen Fluiden herrühren. Im Allgemeinen sind erloschene Vorkommen für die Exploration von größerem Interesse, da sie in der Regel älter sind und daher mehr Zeit hatten, um Metallsulfide zu akkumulieren. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Workflow entwickelt, mit dem Sulfidhügel nicht nur von aktiven, sondern auch von erloschenen Hydrothermalquellen detektiert werden können. Als Datenbasis dienen hochaufgelöste Fächerecholotdaten (Bathymetrie 2 m, Rückstreuintensitäten 1 m) eines tiefgeschleppten Systems. Das Untersuchungsgebiet liegt im Bereich des Zentral- sowie Südostindischen Rückens, hat eine Ausdehnung von 782 km2, und umfasst sieben Hydrothermalfelder mit insgesamt 88 aktiven und erloschenen hydrothermalen Vorkommen. DerWorkflow beinhaltet zunächst eine optimierte Nachbearbeitung der Fächerecholotdaten. Anschließend erfolgt auf Basis der Bathymetrie (und ihrer Ableitungen) eine Segmentierung und damit eine "Hügeldetektion" mit Hilfe eines Convolutional Neural Networks (CNN). Abschließend werden die Ergebnisse des CNN, die Bathymetrie, und die Rückstreuintensitäten verwendet, um die Anzahl der detektierten Hügel zu reduzieren. Die Untersuchung des entwickelten Ansatzes zeigt, dass das CNN 55% (6.441 Hügel) der zuvor manuell annotierten Hügel richtig segmentiert. Da nicht alle Hügel im Rahmen der Erkundung untersucht werden können, erfolgt eine Reduktion ihrer Anzahl durch Ausschluss der Hügel, die vermutlich vulkanischen Ursprungs sind. Je nach gewählter Methode kann so die Anzahl der Explorationsziele auf 43% bzw. 20% der ursprünglich detektierten Hügel reduziert werden. Der Vergleich mit den bekannten Hydrothermalfeldern zeigt, dass durch diese Reduktion der Anteil der Sulfidhügel an den verbleibenden, für die Exploration als interessant eingestuften Hügeln, erhöht werden kann. Ihr relativer Anteil kann um den Faktor drei auf 3% erhöht werden. Die Arbeit bestätigt, dass ein automatisierter Prozess zur Erkennung von Sulfidhügeln eingesetzt werden kann. Zur Erhöhung der Erfolgsquote sollte das Deep-Learning-Modell und die Methode zur Unterscheidung der Hügelarten noch weiter optimiert werden. Des Weiteren kann die Klassifizierung durch Daten zusätzlicher Sensoren (zum Beispiel Magnetik) optimiert werden. Insgesamt kann gezeigt werden, dass es sich um einen vielversprechenden Ansatz zur Eingrenzung interessanter Gebiete für weitere Explorationsarbeiten handelt.Deep-sea sulphide mounds and associated sulphide deposits form at hydrothermal venting sites, which are commonly known as black smokers. These deposits are of economic interest as potential resources because they contain a high concentration of metals. Current exploration methods focus mainly on active sites, as the plume of discharging hot hydrothermal fluid can be detected as a water column anomaly. However, inactive sites are of greater exploration interest, as they are likely to be older than active sites and therefore their deposits are thought to have accumulated more ore over time. A workflow is developed in this study to detect and identify sulphide mounds not only at active but also at inactive hydrothermal sites using only bathymetry (2m resolution) and backscatter (1m resolution) data collected with a deep towed multibeam echo sounder (MBES) system. The MBES data has a coverage of about 782 km2 and covers seven hydrothermal fields with 88 sites in the area of the Central and Southeast Indian Ocean Ridges. The developed workflow consists firstly of improving the MBES bathymetry and backscatter processing workflow to reduce errors and artefacts. Secondly, a convolutional neural network (CNN) is used for segmentation to detect mound structures based on MBES bathymetry derivatives. Finally, the detected mounds are distinguished by their origin (i.e., volcanic or sulphide) based on the combination of MBES backscatter data, MBES bathymetry, and the prediction result obtained by the CNN using deep learning. The evaluation of this approach shows that the CNN detects about 55% (6,441 mounds) of the manually labelled mounds. As these are too many for exploration, their number needs to be reduced by excluding mounds that are most likely volcanic domes. Depending on the method used, the remaining exploration targets can be reduced to about 43% or 20% of the originally identified possible targets. A comparison with known sulphide occurrences shows that the reduction increases the relative proportion of the sulphide mounds within these exploration targets by up to a factor of three to about 3%. The results validate existing studies and show that an automated approach can be applied for sulphide mound detection. Furthermore, the deep learning model and the method for distinguishing mound types need to be further improved. In addition, the integration of data from other sensors (e.g., magnetics) is recommended for an increase in the success rate. Anyhow, it is a promising concept for reducing the amount of potential exploration targets to specific areas of greater exploration interest

Anomalieerkennung in Gebäuden mit Hilfe multilinearer Modellidentifikation

The motivation for this work arose from the fact that the energy consumption in buildings is high compared to other sectors, and that buildings are often not operated optimally due to various deficiencies. In particular, the share of final energy consumption is disproportionately high in non-residential buildings, which represent only a small part of the total building stock. Although measurement data are available due to increasing digitalization, it is not yet used as a standard with automated methods to identify potential for improvement in the building operation. The aim of this thesis is therefore to develop a method for anomaly detection with a high degree of automation. A model-based approach with parameter identification of multilinear time-invariant black-box models is used to detect changes in building dynamics by classifying the parameter spaces into nominal behavior and anomalies. The multilinear model structure is capable of representing the dynamics of thermal energy systems whose physical equations contain multilinear terms and is therefore suitable for building modeling. In addition, the multilinear structure of the models allows them to be mapped into multidimensional data structures called tensors. This enables the use of tensor decomposition methods, which lead to a significant reduction in memory requirements by factorization. The developed algorithm overcomes the complex white-box modeling of individual nonresidential buildings by using multilinear black-box models estimated from measured data and is therefore transferable to other buildings for which measured time-series data are available. By normalizing the model parameters, a unique representation of the models is achieved, allowing the model parameters to be evaluated for anomaly detection. In addition, the normalization of the model parameters provides interpretability in that the influence of a signal on the current state of the model can be read directly from the value of a parameter. Scalability to large buildings is achieved by reducing the models using tensor decomposition methods in conjunction with normalization, resulting in efficient storage and computation. For parameter identification, the estimation of the model parameters in the full tensor representation is compared to the direct estimation of the decomposed normalized parameters. The estimation of full tensors has the advantage that in this representation the cost function with respect to the parameters is linear and thus efficient standard linear algebra methods can be used. However, this method is not scalable, as each additional signal leads to an exponential increase in the model parameters, making it impossible to apply to building data. The direct way to identify the reduced model parameters in decomposed and normalized form, as used later for anomaly detection, presents a nonlinear optimization problem. A new iterative optimizer, specifically developed for the factorized multilinear model structure and using efficient least squares methods, provides good results both in terms of computational time and error between model and measured data. For anomaly detection, the model parameters identified with current measurement data are separated into nominal and anomalous behavior using classification methods. This requires classified training data, which is used to train the classifier. Two free parameters can be used to tune the classification model between undetected anomalies and false alarms. The anomaly detection algorithm is evaluated with different data sets from HVAC systems. This shows good results for anomalies such as open windows, stuck dampers, and blocked valves.Die Motivation für diese Arbeit ergab sich aus der Tatsache, dass der Energieverbrauch in Gebäuden im Vergleich zu anderen Sektoren hoch ist und Gebäude aufgrund verschiedener Fehler oft nicht optimal betrieben werden. Gerade in Nichtwohngebäuden, die mengenmäßig nur einen geringen Anteil am gesamten Gebäudebestand ausmachen, ist der Anteil am Endenergieverbrauch überproportional hoch. Durch die zunehmende Digitalisierung stehen zwar Messdaten zur Verfügung, diese werden aber noch nicht standardmäßig mit automatisierten Methoden genutzt, um Verbesserungspotenziale im Gebäudebetrieb zu identifizieren. Ziel dieser Dissertation ist es daher, ein Verfahren zur Anomalieerkennung mit hohem Automatisierungsgrad zu entwickeln. Ein modellbasierter Ansatz mit Parameteridentifikation von multilinearen zeitinvarianten Black-Box Modellen soll Veränderungen in der Gebäudedynamik durch Klassifizierung der Parameterräume in Sollverhalten und auftretende Anomalien detektieren. Die multilineare Modellstruktur ist in der Lage, die Dynamik von thermischen Energiesystemen abzubilden, deren physikalische Gleichungen multilineare Terme enthalten, und ist daher für die Gebäudemodellierung geeignet. Darüber hinaus ermöglicht die multilineare Struktur der Modelle die Abbildung in mehrdimensionalen Datenstrukturen, den Tensoren. Dies ermöglicht den Einsatz von Tensordekompositionsverfahren, die durch Faktorisierung der Modelle zu einer signifikanten Reduktion des Speicherbedarfs führen. Der entwickelte Algorithmus überwindet die komplexe White-Box Modellierung einzelner Nichtwohngebäude durch die Verwendung von multilinearen Black-Box Modellen, die aus Messdaten geschätzt werden, und ist somit auf andere Gebäude übertragbar, deren Messdaten in Zeitreihen vorliegen. Durch Normalisierungsverfahren der Modellparameter, wird eine eindeutige Darstellung der Modelle erreicht, die eine Auswertung der Modellparameter zur Anomalieerkennung ermöglicht. Weiterhin wird durch die Normalisierung der Modellparameter eine Interpretierbarkeit erreicht, indem der Einfluss eines Signals auf den aktuellen Zustand des Modells direkt an dem Wert eines Parameters abgelesen werden kann. Die Skalierbarkeit auf große Gebäude ist durch die Reduktion der Modelle durch die Tensordekompositionsverfahren in Verbindung mit der Normalisierung gegeben, da diese zu einer effizienten Speicherung und Berechnung führt. Als Methoden zur Parameteridentifikation werden die Schätzung der Modellparameter in voller Tensordarstellung mit der direkten Schätzung der dekomponierten normalisierten Parameter verglichen. Die Schätzung der vollen Tensoren hat den Vorteil, dass in dieser Darstellung die Kostenfunktion in den Parametern linear ist und somit effiziente Standardmethoden der linearen Algebra verwendet werden können. Allerdings ist dieser Weg nicht skalierbar, da jedes zusätzliche Signal zu einem exponentiellen Anstieg der Modellparameter führt, was die Anwendung auf Gebäudedaten unmöglich macht. Der direkte Weg zur Identifikation der reduzierten Modellparameter in dekomponierter und normalisierter Form, wie sie später zur Anomaliedetektion verwendet werden, weist ein nichtlineares Optimierungsproblem auf. Ein neuer iterativer Optimierer, der speziell für die faktorisierte multilineare Modellstruktur entwickelt wurde und effiziente Least-Squares-Methoden verwendet, liefert gute Ergebnisse sowohl in Bezug auf die benötigte Rechenzeit als auch auf den erreichten Fehler zwischen Modell und Messdaten. Zur Anomalieerkennung werden die mit aktuellen Messdaten identifizierten Modellparameter mit Hilfe von Klassifizierungsmethoden in nominales und anomales Verhalten getrennt. Hierzu sind klassifizierte Trainingsdaten erforderlich, mit Hilfe derer der Klassifizierer trainiert wird. Das Einstellen der Empfindlichkeit des Klassifizierungsmodells ist durch zwei freie Parameter möglich, wobei weniger unerkannte Anomalien mit mehr Fehlalarmen einhergehen. Der Algorithmus zur Erkennung von Anomalien wird mit verschiedenen Datensätzen von Systemen zur Heizung, Lüftung und Klimatisierung evaluiert. Hierbei zeigen sich gute Ergebnisse für Anomalien, wie geöffnete Fenster, festhängende Lüftungsklappen und zugesetzte Ventile

Pop-Up Wohnen - Morgen Benutzen?

Diese Arbeit besteht aus drei Teilen, die zusammen das Szenario einer Wohnzwischennutzung beschreiben. Im ersten Teil wird eine prozesshaft dargestellte und schrittweise beschriebene Strategie zur gemeinschaftlich selbstorganisierten Wohnzwischennutzung entworfen. Basis hierfür sind Erkenntnisse aus der Grundlagenarbeit Pop-Up Wohnen: Wohnzwischennutzung im Büroleerstand. Der zweite Teil besteht aus einem Handbuch, das den Aufbau eines entworfenen Systems erklärt, mit dem die Wohnstrukturen in ein leerstehendes Büro eingebaut werden können. Im dritten Teil beziehen fiktive Bewohner:innen eine leerstehende Büroetage im Neuen Wall in Hamburgs Innenstadt

Development of a Photogrammetric 3D Measurement System for Small Objects Using Raspberry Pi Cameras as Low-Cost Sensors

Die Photogrammetrie ermöglicht die Erstellung von 3D-Modellen unter Zuhilfenahme relativ einfacher Technik. Allerdings ist der Zeitaufwand für die Aufnahme der Bilder oft hoch, sodass sich diese Methode nicht für die Erfassung einer großen Anzahl von Objekten eignet, beispielsweise für die Digitalisierung von Museumsbeständen. Systeme, die auf mehreren fest installierten Kameras basieren, verwenden in der Regel hochwertige Kameras. Dies führt jedoch zu einem signifikanten Anstieg der Hardwarekosten. Im Rahmen dieser Arbeit erfolgt eine Untersuchung des Lösungsansatzes, mehrere kostengünstige Kameras zu verwenden, die fest auf einem Rahmen montiert sind. Den Kern dieser Untersuchung bildet der Aufbau eines photogrammetrischen Messsystems für kleine Objekte, welches aus Raspberry-Pi-Kameras besteht. Im Rahmen der Entwicklung ist die Programmierung einer Schnittstelle zur Synchronisation der Kameras sowie die Entwicklung einer Möglichkeit zur Kalibrierung der Kameras vorgesehen. In einem nächsten Schritt wird die Genauigkeit der Erfassung überprüft. Das Endergebnis soll im Idealfall einem photogrammetrischen Laien ermöglichen, schnell und ohne lange Einarbeitungszeit 3D-Modelle in ausreichender Auflösung und Qualität zu erzeugen

Zwischen Widerstand und Wandel : Der Einfluss von Energieberater:innen auf die Förderung energetischer Sanierungen in Gemeinschaften der Wohnungseigentümer:innen

Im Rahmen der Energiewende kommt der energetischen Sanierung von Wohngebäuden eine zentrale Bedeutung zu, da der Gebäudesektor einen erheblichen Anteil an Emissionen verursacht. Gemeinschaften der Wohnungseigentümer:innen (GdWEs), in deren Besitz sich über ein Fünftel der deutschen Wohnungen befindet, stellen diesbezüglich eine relevante Zielgruppe mit hohem Einsparpotenzial dar. Gleichzeitig zeigen sich GdWEs bislang zurückhaltend gegenüber energetischen Sanierungen, was unter anderem auf komplexe Entscheidungsstrukturen und divergierende Interessenlagen innerhalb der Gemeinschaften zurückzuführen ist. Diese Arbeit untersucht, wie Energieberater:innen, die in GdWEs Beratungen durchführen, diese bei der Entscheidungsfindung zugunsten energetischer Sanierungen gezielt unterstützen können. Im Fokus stehen die besonderen Herausforderungen kollektiver Entscheidungsprozesse in GdWEs. Unter Anwendung spieltheoretischer sowie verhaltensökonomischer Ansätze werden Einflussfaktoren auf individuelle und gemeinschaftliche Entscheidungsmechanismen betrachtet. Dabei werden insbesondere Strategien und psychologische Aspekte in Entscheidungssituationen berücksichtigt. Basierend auf dieser Analyse und auf Expertinnen- und Experten-Interviews werden Handlungsansätze für Energieberater:innen entwickelt, die Entscheidungsprozesse in GdWEs unterstützen und dadurch zur verstärkten Umsetzung energetischer Sanierungen beitragen sollen.As part of the energy transition, the energy-efficient refurbishment of residential buildings plays a central role, given the significant share of emissions attributed to the building sector. In this context, homeowner associations (Abk. dt.: GdWEs), which collectively own more than onefifth of all residential units in Germany, represent a key target group with substantial potential for emission reductions. However, homeowner associations have so far shown reluctance toward implementing energy retrofits, which is partly due to complex decision-making structures and divergent interests within the communities. This thesis examines how energy consultants advising homeowner associations can effectively support these communities in making decisions in favor of energy-efficient refurbishments. The focus lies on the specific challenges of collective decision-making within homeowner associations. Drawing on concepts from game theory and behavioral economics, the study analyzes the factors influencing both individual and collective decision-making processes, with particular attention paid to strategic considerations and psychological dynamics in decision situations. Based on this analysis and interviews with experts, approaches for energy consultants will be developed to support decisionmaking processes in homeowner associations and thus contribute to the increased implementation of energy-efficient refurbishment

Dataset, Everyday buildings unlocked: Adapting heritage documentation tools to overlooked housing towards circular renovations.

This dataset contains quantitative and qualitative research materials collected for the PhD project on the adaptation of heritage documentation tools to everyday buildings towards circular renovations. It includes raw data, processed data, analytical outputs and archival references. The PhD project addressed everyday buildings from the second half of the twentieth century located in socio-economically marginalized areas. In particular, it focuses on nine case studies of housing projects from 1950–1976 in the study area ‘Appennino Basso Pesarese e Anconetano’ (Marche region, Italy). The study area includes ten municipalities, among which Arcevia, Sassoferrato, and Serra Sant'Abbondio are the municipalities where the case studies are located. It was funded by the German Research Foundation (DFG) within the research training group 2725 ‘Urban future-making: Professional agency across time and scale’.Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG

A Framework for Exergetic Life Cycle Assessment of Residential Buildings

This thesis develops a framework for integrating exergy analysis into Life Cycle Assessment (LCA) applied to residential buildings. The central research question addresses whether, from an exergy perspective encompassing both resource use and emissions, it is more sustainable to renovate an existing residential building or to construct a new one using improved materials and low-emission heating systems. The study employs a multi-dimensional exergy-based assessment approach, quantifying three primary categories: (1) Resource Exergy Consumption of Energy (RExC-E), calculated using Resource Exergy Analysis (REA); (2) Cumulative Exergy Consumption including Chemical Exergy Consumption of Materials (CExC-M) derived from standard chemical exergy values and Primary Exergy Consumption of Energy (PExC-E) for construction materials, ;and (3) Chemical Exergy of Emissions (CExE) for environmental outputs. This integrated framework provides a unified thermodynamic basis for evaluating both resource depletion and environmental emissions. The methodology is demonstrated through a case study of a representative 1999 German multi-family row house (Neu-Ulm), comparing three fundamentally different scenarios over a 50-year period (2025–2075): (1) the original building in its existing state; (2) a renovated scenario with thermal envelope improvements and renewable heating; and (3) a new-build scenario with advanced components, timber structure, and efficient systems. Key findings indicate that the renovated scenario yields the lowest Overall Exergy Impact, demonstrating that upgrading heating systems and building envelopes before the end of a building's service life can substantially reduce environmental impacts. The new-build scenario, despite improvements in operational energy, exhibits higher total exergy due to substantial material burdens from new construction. Sensitivity analysis reveals that strategic decisions regarding material reuse, such as retaining the original foundation, can significantly improve the environmental performance of new construction. The study demonstrates that exergy-based LCA can provide robust thermodynamic foundations for sustainability assessment, offering advantages over conventional LCA by incorporating energy quality and enabling unified comparison of resource consumption and emissions. However, limitations remain regarding methodological consistency. The research supports renovation as the most effective strategy for minimizing exergetic and environmental impacts in building stock interventions, while highlighting the critical importance of methodological transparency and scope definition in exergy-based assessments