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

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

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

Transfer factor for carbon monoxide in patients with COPD and diabetes: Results from the German COSYCONET cohort.

Background: An impairment of CO diffusing capacity has been shown in diabetic patients without lung disease. We analyzed how diffusing capacity in patients with COPD is affected by the concurrent diagnosis of diabetes. Methods: Data from the initial visit of the German COPD cohort COSYCONET were used for analysis. 2575 patients with complete lung function data were included, among them 358 defined as diabetics with a reported physician diagnosis of diabetes and/or specific medication. Pairwise comparisons between groups and multivariate regression models were used to identify variables predicting the CO transfer factor (TLCO%pred) and the transfer coefficient (KCO%pred). Results: COPD patients with diabetes differed from those without diabetes regarding lung function, anthropometric, clinical and laboratory parameters. Moreover, gender was an important covariate. After correction for lung function, gender and body mass index (BMI), TLCO%pred did not significantly differ between patients with and without diabetes. The results for the transfer coefficient KCO were similar, demonstrating an important role of the confounding factors RV%pred, TLC%pred, ITGV%pred, FEV1%pred, FEV1/FVC, age, packyears, creatinine and BMI. There was not even a tendency towards lower values in diabetes. Conclusion: The analysis of data from a COPD cohort showed no significant differences of CO transport parameters between COPD patients with and without diabetes, if BMI, gender and the reduction in lung volumes were taken into account. This result is in contrast to observations in lung-healthy subjects with diabetes and raises the question which factors, among them potential anti-inflammatory effects of anti-diabetes medication are responsible for this finding

Reduced decline of lung diffusing capacity in COPD patients with diabetes and metformin treatment

We studied whether in patients with COPD the use of metformin for diabetes treatment was linked to a pattern of lung function decline consistent with the hypothesis of anti-aging effects of metformin. Patients of GOLD grades 1-4 of the COSYCONET cohort with follow-up data of up to 4.5 y were included. The annual decline in lung function (FEV1, FVC) and CO diffusing capacity (KCO, TLCO) in %predicted at baseline was evaluated for associations with age, sex, BMI, pack-years, smoking status, baseline lung function, exacerbation risk, respiratory symptoms, cardiac disease, as well as metformin-containing therapy compared to patients without diabetes and metformin. Among 2741 patients, 1541 (mean age 64.4 y, 601 female) fulfilled the inclusion criteria. In the group with metformin treatment vs. non-diabetes the mean annual decline in KCO and TLCO was significantly lower (0.2 vs 2.3, 0.8 vs. 2.8%predicted, respectively;p < 0.05 each), but not the decline of FEV1 and FVC. These results were confirmed using multiple regression and propensity score analyses. Our findings demonstrate an association between the annual decline of lung diffusing capacity and the intake of metformin in patients with COPD consistent with the hypothesis of anti-aging effects of metformin as reflected in a surrogate marker of emphysema