Regenerative Energie
In allen abfallwirtschaftlichen Bereichen werden große Datenmengen generiert. Zur besseren Überschaubarkeit und Unterstützung der Interpretation, kann man sich der multivariaten Statistik bedienen (Esbensen, 2002). Dabei werden die analysierten Daten visuell als Punkte in einem Raum 'anschaulich' dargestellt. Zum Beispiel werden bei der multivariaten statistischen Methode der Hauptkomponentenanalyse Variablen mit vielen Eigenschaften auf einige wenige latente Faktoren reduziert. Weiters ist die Anwendung von multivariaten Verfahren dann vorteilhaft, wenn das Resultat einer Messung nicht ein Einzelwert ist, sondern viele Messpunkte aufgenommen werden (z.B. Infrarotspektrum). Auf der Basis multivariater Statistik können Modelle für verschiedene Fragestellungen entwickelt werden.
Bei zahlreichen abfallwirtschaftlichen Fragestellungen wird eine große Datenmenge generiert. Zur Unterstützung der Interpretation werden multivaritate statistische Methoden verwendet. Die Infrarotspektroskopie ist eine in der Abfallwirtschaft bereits erprobte Analysenmethode. Zahlreiche Untersuchungen werden mittels Infrarotspektroskopie und multivariaten statistischen Methoden gemacht. Bereits erprobt ist eine Klassifizierung von Infrarotspektren bezüglich ihrer Zugehörigkeit zu den Materialklassen 'Bioabfallkompost", 'MBA-Material" und 'Altablagerungs-Material". Weiters sind Vorhersagemodelle für die Bestimmung des Gehaltes an Huminsäuren und der Atmungsaktivität für Bioabfallkomposte entwickelt worden. Für MBA-Material ist ein vorläufiges Modell für die Vorhersage der Atmungsaktivität und Gasbildung erarbeitet worden. Ein weiteres bereits erprobtes Anwendungsgebiet ist das Monitoring des Belüftungserfolges einer In- Situ Aerobisierung einer Altablagerung basierend auf der Charakteristik der Infrarotspektren. Im Zuge dieser Arbeit ist ein Überblick über diese Anwendungen gegeben.
| Copyright: | © Wasteconsult International |
| Quelle: | Abfallforschungstage 2008 (Juni 2008) |
| Seiten: | 12 |
| Preis: | € 0,00 |
| Autor: | Dr. Katharina Meissl Dipl. Ing. Dr. Ena Smidt Dipl.-Ing. Johannes Tintner M. Schwanninger |
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