Photoacoustic trace-analysis of breath isoprene and acetone via interband- and Quantum Cascade Lasers

This research presents two laser-based photoacoustic approaches for analyzing exhaled breath isoprene and acetone. The integration of a PTR-ToF-MS as a reference device ensured the reliability and accuracy of the photoacoustic systems that is based on an ICL for isoprene and a QCL for acetone detection. The calibration yielded limits of detection of 26.9 ppbV and 1.7 ppbV, respectively, and corresponding normalized noise equivalent absorption coefficients (NNEAs) of 5.0E-9 Wcm 1Hz 0.5 and 4.9E-9 Wcm 1Hz 0.5. Laboratory as well as real breath sample measurements from alveolar breath revealed a robust system performance, with only one outlier within the static isoprene measurements. However, discrepancies emerged under dynamic breath sampling conditions, emphasizing the need for further optimization. Especially by knowing the dynamic nature and endogenous origin of exhaled isoprene our findings highlight the potential of breath analysis for non-invasive physio-metabolic and pathophysiological monitoring towards point-of-care device

Impacts of lifestyle changes on energy demand and greenhouse gas emissions in Germany

Most energy scenario studies typically focus on technological options and fuel substitution for decarbonising future energy systems. Lifestyle changes are rarely considered, although they can significantly reduce energy demand and climate change mitigation efforts. By using an energy system model, this study shows that it is possible to reduce final energy demand in Germany by 61 % in 2050 relative to 2019 levels, resulting in an annual per capita energy demand of 44 GJ for a representative country of the Global North. This goal can be achieved through a combination of technological measures and lifestyle changes without sacrificing a decent standard of living. Societal chances can eliminate reliance on not-yet-established negative emission technologies, reduce energy dependency, and reduce the need for energy-intensive hydrogen and e-fuels. Downsizing the energy system provides an opportunity for strengthening climate change mitigation, decrease material demand and reduce land use

Potenziale des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz zur Rezeptentwicklung und Prognose der Eigenschaften von ZFSV

“Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) werden im Bauwesen bereits vielfältig eingesetzt. In den meisten Fällen sind sie jedoch auf Spezial- oder Forschungsprojekte beschränkt. Die Analyse von geotechnischen Labordaten stellt dabei noch eine Ausnahme dar. Die Hauptgründe für den geringen Einsatz von KI-Anwendungen in der Geotechnik liegen nach Ansicht der Autoren neben dem eingeschränkten Zugang zu geeigneten Daten vor allem an Unsicherheiten im Umgang mit KI-Methoden, insbesondere der Nachvollziehbarkeit.”(René Sonnenberg und M Sc David Döring, 2023, S. 1) Aus diesem Grund wird in vorliegender Arbeit das Potenzial des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz zur Rezeptentwicklung und Prognose der Eigenschaften von zeitweise fließfähigen, selbstverdichtenden Verfüllbaustoffen (ZFSV) untersucht. ZFSV werden hauptsächlich im Erd- und Tiefbau eingesetzt. Sie sind eine Mischung, welche in der Lage ist, ohne äußere Verdichtung unter dem Einfluss von Schwerkraft Hohlräume vollständig zu füllen. Dabei bietet der ZFSV logistische, ökonomische und ökologische Vorteile gegenüber konventionellen Verfüllmaterialien wie Sand. Aktuelle Forschungsprojekte an der HafenCity Universität (HCU) in Hamburg zeigen, dass ZFSV mit dem Einsatz von Recycling-Materialien noch nachhaltiger hergestellt werden kann (Weidlich, Banushi, Büschken u. a., 2022, S. 17). Das Ziel der Arbeit ist es, durch Verwendung digitaler Methoden, geotechnische Labordaten zu strukturieren und mittels KI auszuwerten. Die Auswertung mithilfe von Künstlicher Intelligenz erfolgt durch Programmierung einer Anwendung in Python. Mit der Auswertung will man Vorhersagen über die Rezeptur und Eigenschaften von ZFSV treffen. Dadurch ist es möglich, den ZFSV ressourcenschonender herzustellen, was gerade angesichts der aktuellen Thematik Nachhaltigkeit im Bausektor und dessen CO2-Bilanz positiv beitragen kann

EVEKT – Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 5. Arbeitspapier: Segmentierung von Verbrauchergruppen mittels Clusteranalyse basierend auf einer Bevölkerungsbefragung in Deutschland

Ziel dieses Arbeitspapiers ist es, Haushalte in unterschiedliche Verbrauchergruppen zu kategorisieren, um Schlussfolgerungen für eine zielgerichtete Ansprache zur Stromverbrauchsreduktion zu ziehen. In diesem Bericht werden Umfragedaten einer repräsentativen Online-Bevölkerungsbefragung für Deutschland (11/2023, n=2.027) ausgewertet. Zur Differenzierung von Verbrauchergruppen wurde eine Two-Step-Clusteranalyse zur Bestimmung der Clustervariablen und Bestimmung der Clusteranzahl durchgeführt. Anschließend wurden die Ergebnisse mit einer k-means-Clusterlösung validiert; mit der metrische soziodemografische Variablen (Alter, Haushaltsgröße, Nettoäquivalenzeinkommen und monatliche Stromkosten) aufgenommen wurden. Zwei Verbrauchersegmente resultierten aus dieser Clusterbildung: Cluster 1 besteht aus jüngeren, größeren Haushalten mit geringerem Einkommen, die höhere Stromkosten aufweisen als Cluster 2, welches aus älteren Haushalten mit einer geringeren Haushaltsgröße von durchschnittlich 1,63 Personen und höherem Einkommen sowie geringeren Stromkosten besteht. Es wird untersucht, wie sich die Cluster im Hinblick auf Nutzungsszenarien für Smart-Meter-Anwendungen, die Einstellung zum Zugriff auf Energiedaten, damit in Verbindung stehende Anreize und potenzielle Empfänger von Energiedaten unterscheiden lassen. Schlussfolgerungen für die zielgruppengerechte Adres-sierung von Energiesparwendungen werden abgeleitet

Effect of Carbon Content on the Phase Composition, Microstructure and Mechanical Properties of the TiC Layer Formed in Hot-Pressed Titanium-Steel Composites

During the hot pressing of pure titanium and different carbon steels in a temperature range of ϑ = 950–1050 °C, a compound layer up to dL≈10 μm thick is formed at the titanium–steel interface. With a higher carbon content of the used steel, the layer thickness increases. The carbon concentration within the layer is in the range of stoichiometry for TiC. Apart from TiC, no other phases can be detected by X-ray diffraction (XRD) measurements inside the formed layer. The calculation of the activation energy for the TiC layer formation is Q = 126.5–136.7 kJ mol−1 and is independent of the carbon content of the steel. The resulting microstructure has a grain size gradient, wherein the mechanical properties, such as hardness and Young‘s modulus, are almost constant. Statistical analysis using Response Surface Methodology (RSM) indicates that the carbon content of the steel has the most significant influence on layer thickness, followed by annealing temperature and annealing time. By selecting the appropriate carbon steel and the subsequent removal of the steel, it is possible to produce targeted TiC layers on titanium substrates, which holds enormous potential for this material in wear-intensive applications

Towards improving data interoperability for the reconstruction of existing buildings

Digital representations of buildings are the supporting structures of various use-cases in the emerging field of data-driven decision making. From large scale applications in the context of city planning to the detailed evaluation of critical infrastructure they enable specialists to observe problems, interpret relationships, test solutions virtually and apply them in the real world. This is only feasible if the individual underlying digital model meets the requirements imposed by the analysis at hand. In practice, especially models of existing buildings are not easy to come by as the information describing the existing structure is often scattered across multiple different data sources in various formats. Previous research efforts have outlined methodologies which leverage machine learning, computer vision and subsequent semantic enrichment in order to achieve the (re)construction of such building models. However, these methods are generally not integrated with each other, nor do they consider being able to interface with a shared repository of building related data. In this paper we present a methodology which focuses on establishing a common context for all building related data by utilizing the Industry Foundation Classes (IFC) schema. In particular we focus on utilizing readily available geometric and semantic data originating from geographic information systems as a basis, subsequently referencing additional data sources in their corresponding context and finally outlining interfaces with downstream enrichment processes in both directions. Through incorporating contextualized (IFC) data into the early stages of the remodeling workflow, we outline an end-to-end process from the initial component-based data-acquisition to the as-built building information model. In establishing a standardized foundation for data exchange and collaboration it enables all stakeholders to work more seamlessly across different stages of the remodeling project

LiwTERM: A Lightweight Transformer-Based Model for Dermatological Multimodal Lesion Detection

Skin cancer is the most common type of cancer in the world, accounting for approximately 30% of all diagnosed tumors. Early diagnosis reduces mortality rates and prevents disfiguring effects in different body regions. In recent years, machine learning techniques, particularly deep learning, have shown promising results in this task, presenting studies that have demonstrated that combining a patient’s clinical information with images of the lesion is crucial for improving the classification of skin lesions. Despite that, meaningful use of clinical information with multiple images is mandatory, requiring further investigation. Thus, this project aims to contribute to developing multimodal machine learning-based models to cope with the skin lesion classification task employing a lightweight transformer model. As a main hypothesis, models can take multiple images from different sources as input, along with clinical information from the patient’s history, leading to a more reliable diagnosis. Our model deals with the not-trivial task of combining images and clinical information (from anamneses) concerning the skin lesions in a lightweight transformer architecture that does not demand high computation resources but still presents competitive classification results