Classification of recycled sands and their applications as fine aggregates for concrete and bituminous mixtures

As a result of the drive towards waste-poor world and reserving the non-renewable materials, recycling the construction and demolition materials become very essential. Now reuse of the recycled concrete aggregate more than 4 mm in producing new concrete is allowed but with natural sand a fine aggregate while. While the sand portion that represent about 30\% to 60\% of the crushed demolition materials is disposed off. To perform this research, recycled concrete sand was produced in the laboratory while nine recycled sands produced from construction and demolitions materials and two sands from natural crushed limestone were delivered from three plants. Ten concrete mix designs representing the concrete exposition classes XC1, XC2, XF3 and XF4 according to European standard EN 206 were produced with partial and full replacement of natural sand by the different recycled sands. Bituminous mixtures achieving the requirements of base courses according to Germany standards and both base and binder courses according to Egyptian standards were produced with the recycled sands as a substitution to the natural sands. The mechanical properties and durability of concrete produced with the different recycled sands were investigated and analyzed. Also the volumetric analysis and Marshall test were performed hot bituminous mixtures produced with the recycled sands. According to the effect of replacement the natural sand by the different recycled sands on the concrete compressive strength and durability, the recycled sands were classified into three groups. The maximum allowable recycled sand that can be used in the different concrete exposition class was determined for each group. For the asphalt concrete mixes all the investigated recycled sands can be used in mixes for base and binder courses up to 21\% of the total aggregate mass.

Ermittlung geeigneter Methoden zur Differenzierung und Qualitätsbeurteilung unterschiedlicher Milchqualitäten aus verschiedenen on-farm-Experimenten

Zusammenfassung: Ziel der Arbeit war ein Methodenvergleich zur Beurteilung der Milchqualität unterschiedlicher Herkünfte. Am Beispiel von Milchproben aus unterschiedlicher Fütterung sowie an Milchproben von enthornten bzw. horntragenden Kühen wurde geprüft, welche der angewendeten Methoden geeignet ist, die Vergleichsproben zu unterscheiden (Differenzierungsfähigkeit der Methoden) und inwieweit eine Qualitätsbeurteilung möglich ist (hinsichtlich Milchleistung, Fett-, Eiweiß-, Lactose- (=F,E,L), Harnstoff-gehalt und Zellzahl (=SCC), Säuerungseigenschaften (=SE), Fettsäuremuster (=FS-Muster), Protein- und Metabolit-Zusammensetzung (=Pr&M), Fluoreszenz-Anregungs-Spektroskopie-Eigenschaften (=FAS) und Steigbild-Merkmalen). Zusätzlich wurde vorab die Steigbildmethode (=SB-M) für das Produkt Rohmilch standardisiert und charakterisiert, um die Reproduzierbarkei der Ergebnisse sicherzustellen. Die Untersuchungen zur SB-M zeigten, dass es Faktoren gibt, die einen deutlichen Einfluß auf die Bildmerkmals-Ausprägung aufweisen. Dazu gehören laborseitig die Klimabedingungen in der Kammer, die Verdünnungsstufe der Probe, die Standzeiten der Vorverdünnung (Reaktionen mit der Luft, Alterung usw.), und tagesspezifisch auftretende Effekte, deren Ursache unbekannt ist. Probenseitig sind sehr starke tierindividuelle Effekte auf die Bildmerkmals-Ausprägung festzustellen, die unabhängig von Fütterung, Alter, Laktationsstadium und Genetik auftreten, aber auch Fütterungsbedingungen der Kühe lassen sich in der Bildmerkmals-Ausprägung wiederfinden. Die Art der Bildauswertung und die dabei berücksichtigten Bildmerkmale ist von großer Bedeutung für das Ergebnis. Die im Rahmen dieser Arbeit untersuchten 46 Probenpaare (aus den Fütterungsvergleichen (=FV) und zur Thematik der Hörner) konnten in 91% der Fälle korrekt gruppiert werden. Die Unterschiede konnten benannt werden. Drei FV wurden auf drei biologisch-dynamischen Höfen unter Praxis-Bedingungen durchgeführt (on-farm-Experimente). Es wurden jeweils zwei vergleichbare Gruppen à mindestens 11 Kühen gebildet, die im Cross-Over-Design gefüttert wurden, mit Probennahme am 14. und 21. Tag je Periode. Es wurden folgende FV untersucht: A: Wiesenheu vs. Kleegrasheu (=KG-Heu), B: Futterrüben (=FuR) vs. Weizen (Ergänzung zu Luzernegrasheu ad lib.), C: Grassilage vs. Grasheu. Bei Versuch A sind die Futtereffekte am deutlichsten, Gruppeneffekte sind gering. Die Milch der Wiesenheu-Variante hat weniger CLA’s und n3- FS und mehr mittellangkettige FS (MCT-FS), das Pr&M-Muster weist auf „Gewebereifung und Ausdifferenzierung“ vs. bei KG-Heu „Nährstoff-fülle, Wachstum und Substanz-Einlagerung und die SB zeigen fein ausdifferenzierte Bildmerkmale. Bei Versuch B sind die Futtereffekte ähnlich groß wie die Gruppeneffekte. Bei vergleichbarer Milchleistung weist die Milch der FuR-Variante höhere F- und E-Gehalte auf, sie säuert schneller und mehr, das FS-Muster weist auf eine „intensive“ Fütterung mit vermehrt MCT- FS, und die Pr&M-Untersuchungen charakterisieren sie mit „Eisentransport und Fetttröpfchenbildung“ vs. bei Weizen „mehr Abwehr-, Regulations- und Transportfunktion“ /. „mehr Lipidsynthese“. Die SB charakterisieren mit „große, kräftige Formen, verwaschen“ vs. „kleine, ausdifferenzierte Bildmerkmal“ für FuR vs. Weizen. Die FAS charakterisiert sie mit „Saftfutter-typisch“ vs. „Samentypisch“. Versuch C weist die geringsten Futtereffekt auf, und deutliche Gruppen- und Zeiteffekte. Milchleistung und F,E,L-Gehalte zeigen keinen Futtereffekt. Die Milch der Heu-Variante säuert schneller, und sie weist mehr SCT und MCT- FS auf. Pr&M-Untersuchungen wurden nicht durchgeführt. Die SB charakterisieren bei Heumilch mit „fein, zart, durchgestaltet, hell“, bei Silagemilch mit „kräftig, wäßrig-verwaschen, dunkler“. Die FAS kann keine konsistenten Unterschiede ermitteln. Der Horn-Einfluß auf die Milchprobe wurde an 34 Probenpaaren untersucht. Von 11 Höfen wurden je zwei möglichst vergleichbare Gruppen zusammengestellt, die sich nur im Faktor „Horn“ unterscheiden, und im wöchentlichen Abstand drei mal beprobt. F,E,L, SCC und SE der Proben sowie die FAS-Messungen weisen keine konsistenten signifikanten Unterschiede zwischen den Horn-Varianten auf. Pr&M weisen bei den untersuchten Proben (von zwei Höfen) auf Horneffekte hin: bei Eh eine Erhöhung von Immun-Abwehr-Funktionen, sowie einer Abnahme phosphorylierter C3- und C6-Metabolite und Beta-Lactoglobulin. Mit den SB ließen sich für die gewählten Merkmale (S-Größe und g.B.-Intensität) keine Horneffekte feststellen. FS, Pr&M-Muster sowie Harnstoffgehalt und SB (und z.T. Milchleistung) zeigten je FV ähnliche Effekt-Intensitäten für Futter-, Gruppen- und Zeiteffekte, und konnten die Cross-Over-Effekte gut wiedergeben. F- und E-Gehalte konnten neben tierindividuellen Effekten nur in FV B auch Futtereffekte aufzeigen. In FV C zeigten die SE der Proben den deutlichsten Futtereffekt, die anderen Methoden zeigten hier vorrangig Gruppen-Effekte, gefolgt von Futter- und Zeiteffekten. Die FAS zeigte den SB vergleichbare Ergebnisse, jedoch weniger sensibel reagierend. Die Interpretation von Qualitätsaspekten war bei konsistent differenzierbaren Proben (FV A, B, C) am fundiertesten mit Hilfe der FS möglich, da über die Synthese von FS und beeinflussende Faktoren schon vielfältige Erkenntnisse vorliegen. Das Pr&M-Muster war nach einer weiteren Methodenentwicklung bei der Deutung von Stoffwechselprozessen sehr hilfreich. Die FAS konnte z.T. eine zu der Fütterungsvariante passende Charakterisierung liefern. Für die SB-M fehlt es noch an Referenzmaterial, um Angaben zu Qualitätsaspekten zu machen, wenngleich Probenunterschiede aufgezeigt und Proben-Eigenschaften charakterisiert werden konnten.

Development of thermo-analytical prediction and classification models for food in thermal devices using a multi sensor system and artificial neural networks

Die thermische Verarbeitung von Lebensmitteln beeinflusst deren Qualität und ernährungsphysiologischen Eigenschaften. Im Haushalt ist die Überwachung der Temperatur innerhalb des Lebensmittels sehr schwierig. Zudem ist das Wissen über optimale Temperatur- und Zeitparameter für die verschiedenen Speisen oft unzureichend. Die optimale Steuerung der thermischen Zubereitung ist maßgeblich abhängig von der Art des Lebensmittels und der äußeren und inneren Temperatureinwirkung während des Garvorgangs. Das Ziel der Arbeiten war die Entwicklung eines automatischen Backofens, der in der Lage ist, die Art des Lebensmittels zu erkennen und die Temperatur im Inneren des Lebensmittels während des Backens zu errechnen. Die für die Temperaturberechnung benötigten Daten wurden mit mehreren Sensoren erfasst. Hierzu kam ein Infrarotthermometer, ein Infrarotabstandssensor, eine Kamera, ein Temperatursensor und ein Lambdasonde innerhalb des Ofens zum Einsatz. Ferner wurden eine Wägezelle, ein Strom- sowie Spannungs-Sensor und ein Temperatursensor außerhalb des Ofens genutzt. Die während der Aufheizphase aufgenommen Datensätze ermöglichten das Training mehrerer künstlicher neuronaler Netze, die die verschiedenen Lebensmittel in die entsprechenden Kategorien einordnen konnten, um so das optimale Backprogram auszuwählen. Zur Abschätzung der thermische Diffusivität der Nahrung, die von der Zusammensetzung (Kohlenhydrate, Fett, Protein, Wasser) abhängt, wurden mehrere künstliche neuronale Netze trainiert. Mit Ausnahme des Fettanteils der Lebensmittel konnten alle Komponenten durch verschiedene KNNs mit einem Maximum von 8 versteckten Neuronen ausreichend genau abgeschätzt werden um auf deren Grundlage die Temperatur im inneren des Lebensmittels zu berechnen. Die durchgeführte Arbeit zeigt, dass mit Hilfe verschiedenster Sensoren zur direkten beziehungsweise indirekten Messung der äußeren Eigenschaften der Lebensmittel sowie KNNs für die Kategorisierung und Abschätzung der Lebensmittelzusammensetzung die automatische Erkennung und Berechnung der inneren Temperatur von verschiedensten Lebensmitteln möglich ist.

Home gardens and Dioscorea species – A case study from the climatic zones of Sri Lanka

Home gardens are considered as vital units for enhancing food security particularly in developing nations of South Asia, such as Sri Lanka. Although the yam crop Dioscorea spp. constitute a popular but still minor component in Sri Lankan home gardens, they have the potential of producing large quantities of edible material with minimal inputs. However, their real value in South Asian home gardens is not yet reported. Hence, this study was carried out to get insights into home garden characteristics, gardener demography as well as current management practices within 300 Sri Lankan home garden systems that are located along a climatic gradient. By using interviews and field observations, gardeners, who cultivated in particular Dioscorea species, were studied within 10 of the 25 administrative districts distributed in the wet, intermediate and dry climatic zone of Sri Lanka. Furthermore, current management practices of yams cultivation were analyzed on local scale and compared afterwards with management recommendations published in the year 2006 by the Department of Agriculture. Dioscorea species were found in a majority of home gardens, especially in wet and intermediate zones of Sri Lanka. D. alata was the most prominent species and was managed at a subsistence level and not as per recommendations developed by the Department of Agriculture. Our results revealed that Dioscorea alata is an essential component of Sri Lankan home gardens in rural areas and can yield substantial quantities of edible tubers with low input, especially during times of food scarcities, and has therefore the potential to enhance food security and rural development.

Comprehensive evaluation of the WaterGAP3 model across climatic, physiographic, and anthropogenic gradients

In den letzten Jahrzehnten haben sich makroskalige hydrologische Modelle als wichtige Werkzeuge etabliert um den Zustand der globalen erneuerbaren Süßwasserressourcen flächendeckend bewerten können. Sie werden heutzutage eingesetzt um eine große Bandbreite wissenschaftlicher Fragestellungen zu beantworten, insbesondere hinsichtlich der Auswirkungen anthropogener Einflüsse auf das natürliche Abflussregime oder der Auswirkungen des globalen Wandels und Klimawandels auf die Ressource Wasser. Diese Auswirkungen lassen sich durch verschiedenste wasserbezogene Kenngrößen abschätzen, wie z.B. erneuerbare (Grund-)Wasserressourcen, Hochwasserrisiko, Dürren, Wasserstress und Wasserknappheit. Die Weiterentwicklung makroskaliger hydrologischer Modelle wurde insbesondere durch stetig steigende Rechenkapazitäten begünstigt, aber auch durch die zunehmende Verfügbarkeit von Fernerkundungsdaten und abgeleiteten Datenprodukten, die genutzt werden können, um die Modelle anzutreiben und zu verbessern. Wie alle makro- bis globalskaligen Modellierungsansätze unterliegen makroskalige hydrologische Simulationen erheblichen Unsicherheiten, die (i) auf räumliche Eingabedatensätze, wie z.B. meteorologische Größen oder Landoberflächenparameter, und (ii) im Besonderen auf die (oftmals) vereinfachte Abbildung physikalischer Prozesse im Modell zurückzuführen sind. Angesichts dieser Unsicherheiten ist es unabdingbar, die tatsächliche Anwendbarkeit und Prognosefähigkeit der Modelle unter diversen klimatischen und physiographischen Bedingungen zu überprüfen. Bisher wurden die meisten Evaluierungsstudien jedoch lediglich in wenigen, großen Flusseinzugsgebieten durchgeführt oder fokussierten auf kontinentalen Wasserflüssen. Dies steht im Kontrast zu vielen Anwendungsstudien, deren Analysen und Aussagen auf simulierten Zustandsgrößen und Flüssen in deutlich feinerer räumlicher Auflösung (Gridzelle) basieren. Den Kern der Dissertation bildet eine umfangreiche Evaluierung der generellen Anwendbarkeit des globalen hydrologischen Modells WaterGAP3 für die Simulation von monatlichen Abflussregimen und Niedrig- und Hochwasserabflüssen auf Basis von mehr als 2400 Durchflussmessreihen für den Zeitraum 1958-2010. Die betrachteten Flusseinzugsgebiete repräsentieren ein breites Spektrum klimatischer und physiographischer Bedingungen, die Einzugsgebietsgröße reicht von 3000 bis zu mehreren Millionen Quadratkilometern. Die Modellevaluierung hat dabei zwei Zielsetzungen: Erstens soll die erzielte Modellgüte als Bezugswert dienen gegen den jegliche weiteren Modellverbesserungen verglichen werden können. Zweitens soll eine Methode zur diagnostischen Modellevaluierung entwickelt und getestet werden, die eindeutige Ansatzpunkte zur Modellverbesserung aufzeigen soll, falls die Modellgüte unzureichend ist. Hierzu werden komplementäre Modellgütemaße mit neun Gebietsparametern verknüpft, welche die klimatischen und physiographischen Bedingungen sowie den Grad anthropogener Beeinflussung in den einzelnen Einzugsgebieten quantifizieren. WaterGAP3 erzielt eine mittlere bis hohe Modellgüte für die Simulation von sowohl monatlichen Abflussregimen als auch Niedrig- und Hochwasserabflüssen, jedoch sind für alle betrachteten Modellgütemaße deutliche räumliche Muster erkennbar. Von den neun betrachteten Gebietseigenschaften weisen insbesondere der Ariditätsgrad und die mittlere Gebietsneigung einen starken Einfluss auf die Modellgüte auf. Das Modell tendiert zur Überschätzung des jährlichen Abflussvolumens mit steigender Aridität. Dieses Verhalten ist charakteristisch für makroskalige hydrologische Modelle und ist auf die unzureichende Abbildung von Prozessen der Abflussbildung und –konzentration in wasserlimitierten Gebieten zurückzuführen. In steilen Einzugsgebieten wird eine geringe Modellgüte hinsichtlich der Abbildung von monatlicher Abflussvariabilität und zeitlicher Dynamik festgestellt, die sich auch in der Güte der Niedrig- und Hochwassersimulation widerspiegelt. Diese Beobachtung weist auf notwendige Modellverbesserungen in Bezug auf (i) die Aufteilung des Gesamtabflusses in schnelle und verzögerte Abflusskomponente und (ii) die Berechnung der Fließgeschwindigkeit im Gerinne hin. Die im Rahmen der Dissertation entwickelte Methode zur diagnostischen Modellevaluierung durch Verknüpfung von komplementären Modellgütemaßen und Einzugsgebietseigenschaften wurde exemplarisch am Beispiel des WaterGAP3 Modells erprobt. Die Methode hat sich als effizientes Werkzeug erwiesen, um räumliche Muster in der Modellgüte zu erklären und Defizite in der Modellstruktur zu identifizieren. Die entwickelte Methode ist generell für jedes hydrologische Modell anwendbar. Sie ist jedoch insbesondere für makroskalige Modelle und multi-basin Studien relevant, da sie das Fehlen von feldspezifischen Kenntnissen und gezielten Messkampagnen, auf die üblicherweise in der Einzugsgebietsmodellierung zurückgegriffen wird, teilweise ausgleichen kann.