Zeitliche und räumliche Prognose der Stabilität von Braunkohletagebaukippen im Nordraum Lausitz mit künstlichen neuronalen Netzen

Mittels künstlichen neuronalen Netzen wurden die in den rekultivierten Tagebaukippen im Nordraum Lausitz (Tagebaue Schlabendorf und Seese) auftretenden Geländedeformationen infolge Bodenverflüssigung für die Jahre 2009 - 2013 als Zeitreihe modelliert. Das Modell ist in der Lage, grob die zeitliche Entwicklung und exakt die räumliche Lage des in den Kippen auftretenden Gefährdungspotenzials nachzuvollziehen und als Funktion des sich ändernden Grundwasserspiegels und der sich ändernden Oberflächenmorphologie in die Zukunft zu prognostizieren. Das Modell zeigt dynamisch das Entstehen neuer Risikoflächen in bisher scheinbar stabilen Bereichen des Untersuchungsgebietes. Die Korrektheit des Modells wurde mittels verschiedener Tests geprüft sowie anhand einer Prognoserechnung für das Jahr 2014 und des Vergleichs mit den real in 2014/2015 gegangenen Ereignissen nachgewiesen. Folgende Gefährdungsfaktoren wurden ermittelt: Destabilisierend wirken eine möglichst einförmige Lithologie folgender Zusammenset-zung: 31 % Feinsand, 34 % Mittelsand, 31 % Grobsand, 3 % Schluff, < 1 % Kies, < 1 % Kalk, < 1 % Ton, < 1 % Kohle, kf-Werte zwischen 10-4 und 10-4,5 m/s, ein Grundwasserflurabstand bei 3,45 m (Medianwert), möglichst hohe Gradienten der nicht lithologisch kontrollierten Parameter: Tagebauoberfläche, Grundwasseroberfläche, Grundwasserflurabstand und Mächtigkeit der gesättigten Kippe. Stabilisierend wirken vor allem eine möglichst große Heterogenität der Lithologie auf kleinem Raum (möglichst hohe Gradienten der lithologisch kontrollierten Parameter (z.B. Kiesgehalt, Sandgehalt, Tongehalt, Kohlegehalt)), ein möglichst geringer Sandanteil, möglichst hohe Anteile an Kies, Schluff, Ton, Kalk, bzw. Kohle, ein möglichst großer Grundwasserflurabstand sowie möglichst geringe Gradienten der nicht lithologisch kontrollierten Parameter: Tagebauoberfläche, Grundwasseroberfläche, Grundwasserflurabstand, Mächtigkeit der gesättigten Kippe sowie wechselnde kf-Werte 10-7 bzw. >10-2 m/s. Für die Bearbeitung wurden ausschließlich die bei der LMBV vorhandenen bzw. laufend flächendeckend erhobenen Daten genutzt: Lage des Grundwasserspiegels, Relief der Tagebauoberfläche, Liegendes der Kippe, geologische Daten der Vorfeldbohrungen. Das Modell kann als dynamisches Instrument zum Risikomanagement vor bzw. während der Sanierungsmaßnahmen genutzt werden. Mittels der Variation der prozesskontrollie-renden Parameter können die geotechnischen Auswirkungen verschiedener Sanierungsszenarien (z.B. Gestaltung der Tagebauoberfläche, Schüttung der Kippen, Grundwasseranstieg) auf die Stabilität der Kippen prognostiziert werden.Geotechnical events (terrain deformation due to soil liquefaction) in lignite mining waste rock piles of the northern Lausitz area (opencast pits Schlabendorf and Seese), have been modeled as time series for the years 2009 – 2013 by using artificial neural networks. The model has clearly recognized the influences of various lithological and non-lithological controlled parameters on the occurrence of geotechnical events, and these have been quantified and weighted in terms of their importance. The model is able to predict the tem-poral evolution and the exact spatial location of the events occurring in the dumps as a function of changing groundwater levels and surface morphology. The model shows dynamically the emergence of new risk areas in hitherto seemingly stable areas. The correctness of the model was confirmed by means of various tests and its predictive success was demonstrated through forecasting of events for the years 2014 and 2015 and their comparison with the observed events of those years. The following main risk factors were identified: Important destabilizing factors are a monotonous lithology with the following composition: 31% fine sand, 34% medium sand, 31% coarse sand, 3% silt, <1% gravel, <1% lime, <1% clay, <1% coal, kf-values between 10-4 and 10-4.5 m/s, a surface to groundwater distance of 3.45 meters (median value), high gradients of non-lithological controlled parameters: waste dump surface, groundwater level, depth to groundwater and thickness of saturated dump. 2. Important stabilizing factors are a high heterogeneity of lithology (high gradients of the lithological controlled parameters: e.g. gravel content, sand content, clay content, carbon content), a low proportion of sand in the dump composition, high proportions of gravel, silt, clay, lime, or coal, a high depth to groundwater, low gradients of non-lithological controlled parameters: open pit surface, groundwater surface, depth to groundwater, thickness of saturated dump, strongly changing kf values between 10-7 and 10-2 m/s. The model can be used as a dynamic tool for risk management before and during the re-habilitation of lignite waste dumps, and for constructing stable waste dumps. By means of varying the model parameters (e.g. design of the dump surface, composition of dumped rocks, rising groundwater) the geotechnical effects of dump design and remediation scenarios can be predicted

Proceedings of the 13th annual conference of INEBRIA

CITATION: Watson, R., et al. 2016. Proceedings of the 13th annual conference of INEBRIA. Addiction Science & Clinical Practice, 11:13, doi:10.1186/s13722-016-0062-9.The original publication is available at https://ascpjournal.biomedcentral.comENGLISH SUMMARY : Meeting abstracts.https://ascpjournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13722-016-0062-9Publisher's versio

Genetic loci and prioritization of genes for kidney function decline derived from a meta-analysis of 62 longitudinal genome-wide association studies

Estimated glomerular filtration rate (eGFR) reflects kidney function. Progressive eGFR-decline can lead to kidney failure, necessitating dialysis or transplantation. Hundreds of loci from genome-wide association studies (GWAS) for eGFR help explain population cross section variability. Since the contribution of these or other loci to eGFR-decline remains largely unknown, we derived GWAS for annual eGFR-decline and meta-analyzed 62 longitudinal studies with eGFR assessed twice over time in all 343,339 individuals and in high-risk groups. We also explored different covariate adjustment. Twelve genome-wide significant independent variants for eGFR-decline unadjusted or adjusted for eGFR-baseline (11 novel, one known for this phenotype), including nine variants robustly associated across models were identified. All loci for eGFR-decline were known for cross-sectional eGFR and thus distinguished a subgroup of eGFR loci. Seven of the nine variants showed variant-by-age interaction on eGFR cross section (further about 350,000 individuals), which linked genetic associations for eGFR-decline with age-dependency of genetic cross-section associations. Clinically important were two to four-fold greater genetic effects on eGFR-decline in high-risk subgroups. Five variants associated also with chronic kidney disease progression mapped to genes with functional in-silico evidence (UMOD, SPATA7, GALNTL5, TPPP). An unfavorable versus favorable nine-variant genetic profile showed increased risk odds ratios of 1.35 for kidney failure (95% confidence intervals 1.03-1.77) and 1.27 for acute kidney injury (95% confidence intervals 1.08-1.50) in over 2000 cases each, with matched controls). Thus, we provide a large data resource, genetic loci, and prioritized genes for kidney function decline, which help inform drug development pipelines revealing important insights into the age-dependency of kidney function genetics

Zeitliche und räumliche Prognose der Stabilität von Braunkohletagebaukippen im Nordraum Lausitz mit künstlichen neuronalen Netzen

Mittels künstlichen neuronalen Netzen wurden die in den rekultivierten Tagebaukippen im Nordraum Lausitz (Tagebaue Schlabendorf und Seese) auftretenden Geländedeformationen infolge Bodenverflüssigung für die Jahre 2009 - 2013 als Zeitreihe modelliert. Das Modell ist in der Lage, grob die zeitliche Entwicklung und exakt die räumliche Lage des in den Kippen auftretenden Gefährdungspotenzials nachzuvollziehen und als Funktion des sich ändernden Grundwasserspiegels und der sich ändernden Oberflächenmorphologie in die Zukunft zu prognostizieren. Das Modell zeigt dynamisch das Entstehen neuer Risikoflächen in bisher scheinbar stabilen Bereichen des Untersuchungsgebietes. Die Korrektheit des Modells wurde mittels verschiedener Tests geprüft sowie anhand einer Prognoserechnung für das Jahr 2014 und des Vergleichs mit den real in 2014/2015 gegangenen Ereignissen nachgewiesen. Folgende Gefährdungsfaktoren wurden ermittelt: Destabilisierend wirken eine möglichst einförmige Lithologie folgender Zusammenset-zung: 31 % Feinsand, 34 % Mittelsand, 31 % Grobsand, 3 % Schluff, < 1 % Kies, < 1 % Kalk, < 1 % Ton, < 1 % Kohle, kf-Werte zwischen 10-4 und 10-4,5 m/s, ein Grundwasserflurabstand bei 3,45 m (Medianwert), möglichst hohe Gradienten der nicht lithologisch kontrollierten Parameter: Tagebauoberfläche, Grundwasseroberfläche, Grundwasserflurabstand und Mächtigkeit der gesättigten Kippe. Stabilisierend wirken vor allem eine möglichst große Heterogenität der Lithologie auf kleinem Raum (möglichst hohe Gradienten der lithologisch kontrollierten Parameter (z.B. Kiesgehalt, Sandgehalt, Tongehalt, Kohlegehalt)), ein möglichst geringer Sandanteil, möglichst hohe Anteile an Kies, Schluff, Ton, Kalk, bzw. Kohle, ein möglichst großer Grundwasserflurabstand sowie möglichst geringe Gradienten der nicht lithologisch kontrollierten Parameter: Tagebauoberfläche, Grundwasseroberfläche, Grundwasserflurabstand, Mächtigkeit der gesättigten Kippe sowie wechselnde kf-Werte 10-7 bzw. >10-2 m/s. Für die Bearbeitung wurden ausschließlich die bei der LMBV vorhandenen bzw. laufend flächendeckend erhobenen Daten genutzt: Lage des Grundwasserspiegels, Relief der Tagebauoberfläche, Liegendes der Kippe, geologische Daten der Vorfeldbohrungen. Das Modell kann als dynamisches Instrument zum Risikomanagement vor bzw. während der Sanierungsmaßnahmen genutzt werden. Mittels der Variation der prozesskontrollie-renden Parameter können die geotechnischen Auswirkungen verschiedener Sanierungsszenarien (z.B. Gestaltung der Tagebauoberfläche, Schüttung der Kippen, Grundwasseranstieg) auf die Stabilität der Kippen prognostiziert werden.Geotechnical events (terrain deformation due to soil liquefaction) in lignite mining waste rock piles of the northern Lausitz area (opencast pits Schlabendorf and Seese), have been modeled as time series for the years 2009 – 2013 by using artificial neural networks. The model has clearly recognized the influences of various lithological and non-lithological controlled parameters on the occurrence of geotechnical events, and these have been quantified and weighted in terms of their importance. The model is able to predict the tem-poral evolution and the exact spatial location of the events occurring in the dumps as a function of changing groundwater levels and surface morphology. The model shows dynamically the emergence of new risk areas in hitherto seemingly stable areas. The correctness of the model was confirmed by means of various tests and its predictive success was demonstrated through forecasting of events for the years 2014 and 2015 and their comparison with the observed events of those years. The following main risk factors were identified: Important destabilizing factors are a monotonous lithology with the following composition: 31% fine sand, 34% medium sand, 31% coarse sand, 3% silt, <1% gravel, <1% lime, <1% clay, <1% coal, kf-values between 10-4 and 10-4.5 m/s, a surface to groundwater distance of 3.45 meters (median value), high gradients of non-lithological controlled parameters: waste dump surface, groundwater level, depth to groundwater and thickness of saturated dump. 2. Important stabilizing factors are a high heterogeneity of lithology (high gradients of the lithological controlled parameters: e.g. gravel content, sand content, clay content, carbon content), a low proportion of sand in the dump composition, high proportions of gravel, silt, clay, lime, or coal, a high depth to groundwater, low gradients of non-lithological controlled parameters: open pit surface, groundwater surface, depth to groundwater, thickness of saturated dump, strongly changing kf values between 10-7 and 10-2 m/s. The model can be used as a dynamic tool for risk management before and during the re-habilitation of lignite waste dumps, and for constructing stable waste dumps. By means of varying the model parameters (e.g. design of the dump surface, composition of dumped rocks, rising groundwater) the geotechnical effects of dump design and remediation scenarios can be predicted

Anpassung an die Folgen des Klimawandels in Gewerbegebieten

Bestandsgewerbegebiete müssen an die Folgen des Klimawandels angepasst werden, um zukunftsfähig zu bleiben. Maßnahmen der Klimawandelanpassung bringen Vorteile für Unternehmen und Kommunen gleichermaßen. Hierzu wurde ein neues Kosten-Nutzen-Tool zur ökonomischen Bewertung von Anpassungsmaßnahmen entwickelt und ein Beratungsprozess in drei Bestandsgewerbegebieten gestestet

Zeitliche und räumliche Prognose der Stabilität von Braunkohletagebaukippen im Nordraum Lausitz mit künstlichen neuronalen Netzen

Mittels künstlichen neuronalen Netzen wurden die in den rekultivierten Tagebaukippen im Nordraum Lausitz (Tagebaue Schlabendorf und Seese) auftretenden Geländedeformationen infolge Bodenverflüssigung für die Jahre 2009 - 2013 als Zeitreihe modelliert. Das Modell ist in der Lage, grob die zeitliche Entwicklung und exakt die räumliche Lage des in den Kippen auftretenden Gefährdungspotenzials nachzuvollziehen und als Funktion des sich ändernden Grundwasserspiegels und der sich ändernden Oberflächenmorphologie in die Zukunft zu prognostizieren. Das Modell zeigt dynamisch das Entstehen neuer Risikoflächen in bisher scheinbar stabilen Bereichen des Untersuchungsgebietes. Die Korrektheit des Modells wurde mittels verschiedener Tests geprüft sowie anhand einer Prognoserechnung für das Jahr 2014 und des Vergleichs mit den real in 2014/2015 gegangenen Ereignissen nachgewiesen. Folgende Gefährdungsfaktoren wurden ermittelt: Destabilisierend wirken eine möglichst einförmige Lithologie folgender Zusammenset-zung: 31 % Feinsand, 34 % Mittelsand, 31 % Grobsand, 3 % Schluff, < 1 % Kies, < 1 % Kalk, < 1 % Ton, < 1 % Kohle, kf-Werte zwischen 10-4 und 10-4,5 m/s, ein Grundwasserflurabstand bei 3,45 m (Medianwert), möglichst hohe Gradienten der nicht lithologisch kontrollierten Parameter: Tagebauoberfläche, Grundwasseroberfläche, Grundwasserflurabstand und Mächtigkeit der gesättigten Kippe. Stabilisierend wirken vor allem eine möglichst große Heterogenität der Lithologie auf kleinem Raum (möglichst hohe Gradienten der lithologisch kontrollierten Parameter (z.B. Kiesgehalt, Sandgehalt, Tongehalt, Kohlegehalt)), ein möglichst geringer Sandanteil, möglichst hohe Anteile an Kies, Schluff, Ton, Kalk, bzw. Kohle, ein möglichst großer Grundwasserflurabstand sowie möglichst geringe Gradienten der nicht lithologisch kontrollierten Parameter: Tagebauoberfläche, Grundwasseroberfläche, Grundwasserflurabstand, Mächtigkeit der gesättigten Kippe sowie wechselnde kf-Werte 10-7 bzw. >10-2 m/s. Für die Bearbeitung wurden ausschließlich die bei der LMBV vorhandenen bzw. laufend flächendeckend erhobenen Daten genutzt: Lage des Grundwasserspiegels, Relief der Tagebauoberfläche, Liegendes der Kippe, geologische Daten der Vorfeldbohrungen. Das Modell kann als dynamisches Instrument zum Risikomanagement vor bzw. während der Sanierungsmaßnahmen genutzt werden. Mittels der Variation der prozesskontrollie-renden Parameter können die geotechnischen Auswirkungen verschiedener Sanierungsszenarien (z.B. Gestaltung der Tagebauoberfläche, Schüttung der Kippen, Grundwasseranstieg) auf die Stabilität der Kippen prognostiziert werden.Geotechnical events (terrain deformation due to soil liquefaction) in lignite mining waste rock piles of the northern Lausitz area (opencast pits Schlabendorf and Seese), have been modeled as time series for the years 2009 – 2013 by using artificial neural networks. The model has clearly recognized the influences of various lithological and non-lithological controlled parameters on the occurrence of geotechnical events, and these have been quantified and weighted in terms of their importance. The model is able to predict the tem-poral evolution and the exact spatial location of the events occurring in the dumps as a function of changing groundwater levels and surface morphology. The model shows dynamically the emergence of new risk areas in hitherto seemingly stable areas. The correctness of the model was confirmed by means of various tests and its predictive success was demonstrated through forecasting of events for the years 2014 and 2015 and their comparison with the observed events of those years. The following main risk factors were identified: Important destabilizing factors are a monotonous lithology with the following composition: 31% fine sand, 34% medium sand, 31% coarse sand, 3% silt, <1% gravel, <1% lime, <1% clay, <1% coal, kf-values between 10-4 and 10-4.5 m/s, a surface to groundwater distance of 3.45 meters (median value), high gradients of non-lithological controlled parameters: waste dump surface, groundwater level, depth to groundwater and thickness of saturated dump. 2. Important stabilizing factors are a high heterogeneity of lithology (high gradients of the lithological controlled parameters: e.g. gravel content, sand content, clay content, carbon content), a low proportion of sand in the dump composition, high proportions of gravel, silt, clay, lime, or coal, a high depth to groundwater, low gradients of non-lithological controlled parameters: open pit surface, groundwater surface, depth to groundwater, thickness of saturated dump, strongly changing kf values between 10-7 and 10-2 m/s. The model can be used as a dynamic tool for risk management before and during the re-habilitation of lignite waste dumps, and for constructing stable waste dumps. By means of varying the model parameters (e.g. design of the dump surface, composition of dumped rocks, rising groundwater) the geotechnical effects of dump design and remediation scenarios can be predicted

Effects of heat and cyclic reuse on the properties of bentonite-bonded sand

Bentonite-bonded quartz sand is the most common mould material used in foundry industry. During casting, however, the moulding sand undergoes alterations, which deteriorate its properties. Aim of this work, therefore, was to gain accurate insights into the relation between smectite alteration and property change. To this end, the wet tensile strengths of heat pre-treated and cyclically reused sands were related to the kinematics of water within the sand as measured by in-situ neutron radiography and neutron diffraction. Sands subjected to 22 cycles of drying (T = 120 °C) and remoistening (3 wt%) revealed modifications of the d values of the basal reflections of smectites. No significant change of tensile strength, however, was associated with these modifications. Contrarily, sands pre-treated with temperatures as low as 225 °C revealed a reduction of tensile strength, which was neither correlated to the loss of tightly bound water nor to dehydroxylation. For temperatures above 300 °C a correlation between the reduction of tensile strength and the loss of tightly bound water or early dehydroxylation was evident. With completing dehydroxylation of the smectites above 670 °C, total loss of wet tensile strength of the pre-heated sands was observed. The results showed that cyclic use of moulding sand had little impact on the sand quality as long as the temperature of the sand remained low. For the practice in foundry, the results imply that a rigorous separation of heat-exposed sand is advantageous

Discovery of Rigidified ?,?-Unsaturated Imines as New Resistance-breaking Insecticides for Malaria Vector Control

During our continuous search for new resistance-breaking insecticides applicable to malaria vector control, a new class of ?,?-unsaturated imines was identified by applying the principle of conformational rigidification as a powerful tool for compound optimisation. Herein we describe the successful synthesis of these compounds and their biological test results. Our lead compound 16 from this insecticidal class outperforms market standards, notably for the control of mosquito strains that exhibit either metabolic or target-site resistance to these established insecticides. In our model system for insecticide-treated mosquito nets the compound reveals long-lasting efficacy for up to several months