962 resultados para Monte-Carlo-Simulation
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Kasvihuonekaasupäästöjen vähentämiseksi ja uusiutuvan energian käytön lisäämiseksi EU:ssa on säädetty direktiivi uusiutuvan energian käytön edistämisestä(RES-direktiivi). Direktiivissä annetaan ohjeet biopolttoaineiden ja bionesteiden kasvihuonekaasuvaikutusten laskemiseen. Tämän työn tarkoituksena oli selvittää, täyttääkö hakkuutähteistä valmistettu pyrolyysiöljy RES-direktiivin asettamat määrälliset vaatimukset kasvihuonekaasujen päästövähennykselle silloin, kun pyrolyysiöljyllä korvataan raskasta polttoöljyä lämmöntuotannossa. Laskenta suorittiin direktiivin ohjeiden mukaan. Lisäksi työssä pohdittiin laskentamenetelmän soveltuvuutta pyrolyysiöljyn ilmastovaikutusten arviointiin yleisesti. Laskennassa huomioitiin raaka-aineen tuotannosta, jalostuksesta sekä kuljetuksesta ja jakelusta aiheutuvat kasvihuonekaasupäästöt. Päästöt laskettiin ensin oletusarvoilla, jonka jälkeen suoritettiin todennäköisyyspohjainen herkkyystarkastelu valituille parametreille. Herkkyystarkastelun tuloksista huomattiin, että päästövähennys riippuu pääasiassa kahdesta tekijästä: maaperän hiilitaseen muutoksesta aiheutuvista päästöistä ja pyrolyysiprosessin tarvitseman lämmön tuotantoon käytetyistä polttoaineista. Eniten tuloksiin vaikutti kuitenkin se, oletettiinko pyrolysaattori ja kattila tarkastelussa erillisiksi yksiköiksi (tapaus 1) vai kokonaisuudeksi (tapaus 2). Tulosten perusteella näyttää siltä, että pyrolyysiöljyn käyttö lämmöntuotannossa raskaan polttoöljyn sijasta johtaa päästövähennyksiin. Saatuja tuloksia ei kuitenkaan voida pitää ennusteina pyrolyysiöljyn todellisista ilmastovaikutuksista, koska elinkaariarviointiin liittyy monia epävarmuuksia. RES-direktiivin laskentaohjeet esimerkiksi järjestelmärajausten muodostamisesta ja päästöjen kohdentamisesta ovat epätarkat. Tästä syystä direktiiviä on mahdollista tulkita usealla eri tavalla, jolloin toisistaan poikkeavat tulokset voivat silti olla kaikki direktiivin mukaisesti laskettuja. Jotta liika tulkinnanvaraisuus ei aiheuttaisi ongelmia, olisi RES-direktiivin laskentaohjetta hyvä tarkentaa.
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Digital business ecosystems (DBE) are becoming an increasingly popular concept for modelling and building distributed systems in heterogeneous, decentralized and open environments. Information- and communication technology (ICT) enabled business solutions have created an opportunity for automated business relations and transactions. The deployment of ICT in business-to-business (B2B) integration seeks to improve competitiveness by establishing real-time information and offering better information visibility to business ecosystem actors. The products, components and raw material flows in supply chains are traditionally studied in logistics research. In this study, we expand the research to cover the processes parallel to the service and information flows as information logistics integration. In this thesis, we show how better integration and automation of information flows enhance the speed of processes and, thus, provide cost savings and other benefits for organizations. Investments in DBE are intended to add value through business automation and are key decisions in building up information logistics integration. Business solutions that build on automation are important sources of value in networks that promote and support business relations and transactions. Value is created through improved productivity and effectiveness when new, more efficient collaboration methods are discovered and integrated into DBE. Organizations, business networks and collaborations, even with competitors, form DBE in which information logistics integration has a significant role as a value driver. However, traditional economic and computing theories do not focus on digital business ecosystems as a separate form of organization, and they do not provide conceptual frameworks that can be used to explore digital business ecosystems as value drivers—combined internal management and external coordination mechanisms for information logistics integration are not the current practice of a company’s strategic process. In this thesis, we have developed and tested a framework to explore the digital business ecosystems developed and a coordination model for digital business ecosystem integration; moreover, we have analysed the value of information logistics integration. The research is based on a case study and on mixed methods, in which we use the Delphi method and Internetbased tools for idea generation and development. We conducted many interviews with key experts, which we recoded, transcribed and coded to find success factors. Qualitative analyses were based on a Monte Carlo simulation, which sought cost savings, and Real Option Valuation, which sought an optimal investment program for the ecosystem level. This study provides valuable knowledge regarding information logistics integration by utilizing a suitable business process information model for collaboration. An information model is based on the business process scenarios and on detailed transactions for the mapping and automation of product, service and information flows. The research results illustrate the current cap of understanding information logistics integration in a digital business ecosystem. Based on success factors, we were able to illustrate how specific coordination mechanisms related to network management and orchestration could be designed. We also pointed out the potential of information logistics integration in value creation. With the help of global standardization experts, we utilized the design of the core information model for B2B integration. We built this quantitative analysis by using the Monte Carlo-based simulation model and the Real Option Value model. This research covers relevant new research disciplines, such as information logistics integration and digital business ecosystems, in which the current literature needs to be improved. This research was executed by high-level experts and managers responsible for global business network B2B integration. However, the research was dominated by one industry domain, and therefore a more comprehensive exploration should be undertaken to cover a larger population of business sectors. Based on this research, the new quantitative survey could provide new possibilities to examine information logistics integration in digital business ecosystems. The value activities indicate that further studies should continue, especially with regard to the collaboration issues on integration, focusing on a user-centric approach. We should better understand how real-time information supports customer value creation by imbedding the information into the lifetime value of products and services. The aim of this research was to build competitive advantage through B2B integration to support a real-time economy. For practitioners, this research created several tools and concepts to improve value activities, information logistics integration design and management and orchestration models. Based on the results, the companies were able to better understand the formulation of the digital business ecosystem and the importance of joint efforts in collaboration. However, the challenge of incorporating this new knowledge into strategic processes in a multi-stakeholder environment remains. This challenge has been noted, and new projects have been established in pursuit of a real-time economy.
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This thesis presents an analysis of recently enacted Russian renewable energy policy based on capacity mechanism. Considering its novelty and poor coverage by academic literature, the aim of the thesis is to analyze capacity mechanism influence on investors’ decision-making process. The current research introduces a number of approaches to investment analysis. Firstly, classical financial model was built with Microsoft Excel® and crisp efficiency indicators such as net present value were determined. Secondly, sensitivity analysis was performed to understand different factors influence on project profitability. Thirdly, Datar-Mathews method was applied that by means of Monte Carlo simulation realized with Matlab Simulink®, disclosed all possible outcomes of investment project and enabled real option thinking. Fourthly, previous analysis was duplicated by fuzzy pay-off method with Microsoft Excel®. Finally, decision-making process under capacity mechanism was illustrated with decision tree. Capacity remuneration paid within 15 years is calculated individually for each RE project as variable annuity that guarantees a particular return on investment adjusted on changes in national interest rates. Analysis results indicate that capacity mechanism creates a real option to invest in renewable energy project by ensuring project profitability regardless of market conditions if project-internal factors are managed properly. The latter includes keeping capital expenditures within set limits, production performance higher than 75% of target indicators, and fulfilling localization requirement, implying producing equipment and services within the country. Occurrence of real option shapes decision-making process in the following way. Initially, investor should define appropriate location for a planned power plant where high production performance can be achieved, and lock in this location in case of competition. After, investor should wait until capital cost limit and localization requirement can be met, after that decision to invest can be made without any risk to project profitability. With respect to technology kind, investment into solar PV power plant is more attractive than into wind or small hydro power, since it has higher weighted net present value and lower standard deviation. However, it does not change decision-making strategy that remains the same for each technology type. Fuzzy pay-method proved its ability to disclose the same patterns of information as Monte Carlo simulation. Being effective in investment analysis under uncertainty and easy in use, it can be recommended as sufficient analytical tool to investors and researchers. Apart from described results, this thesis contributes to the academic literature by detailed description of capacity price calculation for renewable energy that was not available in English before. With respect to methodology novelty, such advanced approaches as Datar-Mathews method and fuzzy pay-off method are applied on the top of investment profitability model that incorporates capacity remuneration calculation as well. Comparison of effects of two different RE supporting schemes, namely Russian capacity mechanism and feed-in premium, contributes to policy comparative studies and exhibits useful inferences for researchers and policymakers. Limitations of this research are simplification of assumptions to country-average level that restricts our ability to analyze renewable energy investment region wise and existing limitation of the studying policy to the wholesale power market that leaves retail markets and remote areas without our attention, taking away medium and small investment into renewable energy from the research focus. Elimination of these limitations would allow creating the full picture of Russian renewable energy investment profile.
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This thesis examines the suitability of VaR in foreign exchange rate risk management from the perspective of a European investor. The suitability of four different VaR models is evaluated in respect to have insight if VaR is a valuable tool in managing foreign exchange rate risk. The models evaluated are historical method, historical bootstrap method, variance-covariance method and Monte Carlo simulation. The data evaluated are divided into emerging and developed market currencies to have more intriguing analysis. The foreign exchange rate data in this thesis is from 31st January 2000 to 30th April 2014. The results show that the previously mentioned VaR models performance in foreign exchange risk management is not to be considered as a single tool in foreign exchange rate risk management. The variance-covariance method and Monte Carlo simulation performs poorest in both currency portfolios. Both historical methods performed better but should also be considered as an additional tool along with other more sophisticated analysis tools. A comparative study of VaR estimates and forward prices is also included in the thesis. The study reveals that regardless of the expensive hedging cost of emerging market currencies the risk captured by VaR is more expensive and thus FX forward hedging is recommended
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Background: Lung cancer (LC) is the leading cause of cancer death in the developed world. Most cancers are associated with tobacco smoking. A primary hope for reducing lung cancer has been prevention of smoking and successful smoking cessation programs. To date, these programs have not been as successful as anticipated. Objective: The aim of the current study was to evaluate whether lung cancer screening combining low dose computed tomography with autofluorescence bronchoscopy (combined CT & AFB) is superior to CT or AFB screening alone in improving lung cancer specific survival. In addition, the extent of improvement and ideal conditions for combined CT & AFB screening were evaluated. Methods: We applied decision analysis and Monte Carlo simulation modeling using TreeAge Software to evaluate our study aims. Histology- and stage specific probabilities of lung cancer 5-year survival proportions were taken from Surveillance and Epidemiologic End Results (SEER) Registry data. Screeningassociated data was taken from the US NCI Prostate, Lung, Colorectal and Ovarian Cancer Screening Trial (PLCO), National Lung Screening Trial (NLST), and US NCI Lung Screening Study (LSS), other relevant published data and expert opinion. Results: Decision Analysis - Combined CT and AFB was the best approach at Improving 5-year survival (Overall Expected Survival (OES) in the entire screened population was 0.9863) and in lung cancer patients only (Lung Cancer Specific Expected Survival (LOSES) was 0.3256). Combined screening was slightly better than CT screening alone (OES = 0.9859; LCSES = 0.2966), and substantially better than AFB screening alone (OES = 0.9842; LCSES = 0.2124), which was considerably better than no screening (OES = 0.9829; LCSES = 0.1445). Monte Carlo simulation modeling revealed that expected survival in the screened population and lung cancer patients is highest when screened using CT and combined CT and AFB. CT alone and combined screening was substantially better than AFB screening alone or no screening. For LCSES, combined CT and AFB screening is significantly better than CT alone (0.3126 vs. 0.2938, p< 0.0001). Conclusions: Overall, these analyses suggest that combined CT and AFB is slightly better than CT alone at improving lung cancer survival, and both approaches are substantially better than AFB screening alone or no screening.
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Euclidean distance matrix analysis (EDMA) methods are used to distinguish whether or not significant difference exists between conformational samples of antibody complementarity determining region (CDR) loops, isolated LI loop and LI in three-loop assembly (LI, L3 and H3) obtained from Monte Carlo simulation. After the significant difference is detected, the specific inter-Ca distance which contributes to the difference is identified using EDMA.The estimated and improved mean forms of the conformational samples of isolated LI loop and LI loop in three-loop assembly, CDR loops of antibody binding site, are described using EDMA and distance geometry (DGEOM). To the best of our knowledge, it is the first time the EDMA methods are used to analyze conformational samples of molecules obtained from Monte Carlo simulations. Therefore, validations of the EDMA methods using both positive control and negative control tests for the conformational samples of isolated LI loop and LI in three-loop assembly must be done. The EDMA-I bootstrap null hypothesis tests showed false positive results for the comparison of six samples of the isolated LI loop and true positive results for comparison of conformational samples of isolated LI loop and LI in three-loop assembly. The bootstrap confidence interval tests revealed true negative results for comparisons of six samples of the isolated LI loop, and false negative results for the conformational comparisons between isolated LI loop and LI in three-loop assembly. Different conformational sample sizes are further explored by combining the samples of isolated LI loop to increase the sample size, or by clustering the sample using self-organizing map (SOM) to narrow the conformational distribution of the samples being comparedmolecular conformations. However, there is no improvement made for both bootstrap null hypothesis and confidence interval tests. These results show that more work is required before EDMA methods can be used reliably as a method for comparison of samples obtained by Monte Carlo simulations.
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La tâche de maintenance ainsi que la compréhension des programmes orientés objet (OO) deviennent de plus en plus coûteuses. L’analyse des liens de dépendance peut être une solution pour faciliter ces tâches d’ingénierie. Cependant, analyser les liens de dépendance est une tâche à la fois importante et difficile. Nous proposons une approche pour l'étude des liens de dépendance internes pour des programmes OO, dans un cadre probabiliste, où les entrées du programme peuvent être modélisées comme un vecteur aléatoire, ou comme une chaîne de Markov. Dans ce cadre, les métriques de couplage deviennent des variables aléatoires dont les distributions de probabilité peuvent être étudiées en utilisant les techniques de simulation Monte-Carlo. Les distributions obtenues constituent un point d’entrée pour comprendre les liens de dépendance internes entre les éléments du programme, ainsi que leur comportement général. Ce travail est valable dans le cas où les valeurs prises par la métrique dépendent des entrées du programme et que ces entrées ne sont pas fixées à priori. Nous illustrons notre approche par deux études de cas.
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Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
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L’exposition prolongée par inhalation à des poussières de taille respirable contenant de la silice cristalline est reconnue pour causer des maladies respiratoires dont le cancer du poumon et la silicose. De nombreuses études ont relevé la surexposition des travailleurs de la construction à la silice cristalline, puisque ce composé est présent dans de nombreux matériaux utilisés sur les chantiers. L’évaluation de l’exposition à la silice cristalline dans cette industrie constitue un défi en raison de la multitude de conditions de travail et de la nature éphémère des chantiers. Afin de mieux cerner cette problématique, une banque de données d’exposition professionnelle compilée à partir de la littérature a été réalisée par une équipe de l’Université de Montréal et de l’IRSST, et constitue le point de départ de ce travail. Les données présentes dans la banque ont été divisées en fonction de la stratégie d’échantillonnage, résultant en deux analyses complémentaires ayant pour objectif d’estimer les niveaux d’exposition sur le quart de travail en fonction du titre d’emploi, et selon la nature de la tâche exécutée. La méthode de Monte Carlo a été utilisée pour recréer les échantillons provenant de données rapportées sous forme de paramètres de synthèse. Des modèles Tobit comprenant les variables de titre d’emploi, tâche exécutée, durée, année et stratégie d’échantillonnage, type de projet, secteur d’activité, environnement et moyens de maîtrise ont été développés et interprétés par inférence multimodèle. L’analyse basée sur le quart de travail a été réalisée à partir de 1346 données d’exposition couvrant 11 catégories de titre d’emploi. Le modèle contenant toutes les variables a expliqué 22% de la variabilité des mesures et la durée, l’année et la stratégie d’échantillonnage étaient d’importants prédicteurs de l’exposition. Les chantiers de génie civil et les projets de nouvelle construction étaient associés à des expositions plus faibles, alors que l’utilisation de moyens de maîtrise diminuait les concentrations de 18% à l’extérieur et de 24% à l’intérieur. Les moyennes géométriques les plus élevées prédites pour l’année 1999 sur 8 heures étaient retrouvées chez les foreurs (0.214 mg/m3), les travailleurs souterrains (0.191 mg/m3), les couvreurs (0.146 mg/m3) et les cimentiers-applicateurs (0.125 mg/m3). 1566 mesures réparties en 27 catégories de tâches étaient contenues dans la seconde analyse. Le modèle contenant toutes les variables a expliqué 59% des niveaux d’exposition, et l’ensemble des variables contextuelles étaient fortement prédictives. Les moyennes géométriques prédites pour l’année 1998 et selon la durée médiane par tâche dans la banque de données étaient plus élevées lors du bouchardage du béton (1.446 mg/m3), du cassage de pièces de maçonnerie avec autres outils (0.354 mg/m3), du décapage au jet de sable (0.349 mg/m3) et du meulage de joints de brique (0.200 mg/m3). Une diminution importante des concentrations a été observée avec les systèmes d’arrosage (-80%) et d’aspiration des poussières (-64%) intégrés aux outils. L’analyse en fonction des titres d’emploi a montré une surexposition généralisée à la valeur guide de l’ACGIH et à la norme québécoise, indiquant un risque à long terme de maladies professionnelles chez ces travailleurs. Les résultats obtenus pour l’évaluation en fonction de la tâche exécutée montrent que cette stratégie permet une meilleure caractérisation des facteurs associés à l’exposition et ainsi de mieux cibler les priorités d’intervention pour contrôler les niveaux d’exposition à la silice cristalline sur les chantiers de construction durant un quart de travail.
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Les modèles pharmacocinétiques à base physiologique (PBPK) permettent de simuler la dose interne de substances chimiques sur la base de paramètres spécifiques à l’espèce et à la substance. Les modèles de relation quantitative structure-propriété (QSPR) existants permettent d’estimer les paramètres spécifiques au produit (coefficients de partage (PC) et constantes de métabolisme) mais leur domaine d’application est limité par leur manque de considération de la variabilité de leurs paramètres d’entrée ainsi que par leur domaine d’application restreint (c. à d., substances contenant CH3, CH2, CH, C, C=C, H, Cl, F, Br, cycle benzénique et H sur le cycle benzénique). L’objectif de cette étude est de développer de nouvelles connaissances et des outils afin d’élargir le domaine d’application des modèles QSPR-PBPK pour prédire la toxicocinétique de substances organiques inhalées chez l’humain. D’abord, un algorithme mécaniste unifié a été développé à partir de modèles existants pour prédire les PC de 142 médicaments et polluants environnementaux aux niveaux macro (tissu et sang) et micro (cellule et fluides biologiques) à partir de la composition du tissu et du sang et de propriétés physicochimiques. L’algorithme résultant a été appliqué pour prédire les PC tissu:sang, tissu:plasma et tissu:air du muscle (n = 174), du foie (n = 139) et du tissu adipeux (n = 141) du rat pour des médicaments acides, basiques et neutres ainsi que pour des cétones, esters d’acétate, éthers, alcools, hydrocarbures aliphatiques et aromatiques. Un modèle de relation quantitative propriété-propriété (QPPR) a été développé pour la clairance intrinsèque (CLint) in vivo (calculée comme le ratio du Vmax (μmol/h/kg poids de rat) sur le Km (μM)), de substrats du CYP2E1 (n = 26) en fonction du PC n octanol:eau, du PC sang:eau et du potentiel d’ionisation). Les prédictions du QPPR, représentées par les limites inférieures et supérieures de l’intervalle de confiance à 95% à la moyenne, furent ensuite intégrées dans un modèle PBPK humain. Subséquemment, l’algorithme de PC et le QPPR pour la CLint furent intégrés avec des modèles QSPR pour les PC hémoglobine:eau et huile:air pour simuler la pharmacocinétique et la dosimétrie cellulaire d’inhalation de composés organiques volatiles (COV) (benzène, 1,2-dichloroéthane, dichlorométhane, m-xylène, toluène, styrène, 1,1,1 trichloroéthane et 1,2,4 trimethylbenzène) avec un modèle PBPK chez le rat. Finalement, la variabilité de paramètres de composition des tissus et du sang de l’algorithme pour les PC tissu:air chez le rat et sang:air chez l’humain a été caractérisée par des simulations Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC). Les distributions résultantes ont été utilisées pour conduire des simulations Monte Carlo pour prédire des PC tissu:sang et sang:air. Les distributions de PC, avec celles des paramètres physiologiques et du contenu en cytochrome P450 CYP2E1, ont été incorporées dans un modèle PBPK pour caractériser la variabilité de la toxicocinétique sanguine de quatre COV (benzène, chloroforme, styrène et trichloroéthylène) par simulation Monte Carlo. Globalement, les approches quantitatives mises en œuvre pour les PC et la CLint dans cette étude ont permis l’utilisation de descripteurs moléculaires génériques plutôt que de fragments moléculaires spécifiques pour prédire la pharmacocinétique de substances organiques chez l’humain. La présente étude a, pour la première fois, caractérisé la variabilité des paramètres biologiques des algorithmes de PC pour étendre l’aptitude des modèles PBPK à prédire les distributions, pour la population, de doses internes de substances organiques avant de faire des tests chez l’animal ou l’humain.
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In a recent paper [Phys. Rev. B 50, 3477 (1994)], P. Fratzl and O. Penrose present the results of the Monte Carlo simulation of the spinodal decomposition problem (phase separation) using the vacancy dynamics mechanism. They observe that the t1/3 growth regime is reached faster than when using the standard Kawasaki dynamics. In this Comment we provide a simple explanation for the phenomenon based on the role of interface diffusion, which they claim is irrelevant for the observed behavior.
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Am Institut für Mikrostrukturtechnologie und Analytik wurde eine neue Technik entwickelt, die neue Anwendungen und Methoden der Mikro- und Nanostrukturierung auf Basis eines neuen Verfahrens erschlossen hat. NANOJET führt über die passive Rastersondenmikroskopie hinaus zu einem vielseitigen, aktiven Bearbeitungswerkzeug auf der Mikro- und Nanometerskala. NANOJET (NANOstructuring Downstream PlasmaJET) ist eine aktive Rasterkraft-Mikroskopie-Sonde. Radikale (chemisch aktive Teilchen, die ein ungepaartes Valenzelektron besitzen) strömen aus dem Ende einer ultradünnen, hohlen Rasterkraftmikroskop-Spitze. Dadurch wird es möglich, über die übliche passive Abtastung einer Probenoberfläche hinausgehend, diese simultan und in-situ durch chemische Reaktionen zu verändern. Die Abtragung von Material wird durch eine chemische Ätzreaktion erreicht. In dieser Arbeit wurde zum größten Teil Photoresist als Substrat für die Ätzexperimente verwendet. Für das Ätzen des Resists wurden die Atome des Fluors und des Sauerstoffs im Grundzustand als verantwortlich identifiziert. Durch Experimente und durch Ergänzung von Literaturdaten wurde die Annahme bestätigt, dass Sauerstoffradikale mit Unterstützung von Fluorradikalen für die hohen erzielten Ätzraten verantwortlich sind. Die Beimischung von Fluor in einem Sauerstoffplasma führt zu einer Verringerung der Aktivierungsenergie für die Ätzreaktion gegenüber Verwendung reinen Sauerstoffs. In weiterer Folge wurde ein Strukturierungsverfahren dargestellt. Hierbei wurden "geformte Kapillaren" (mikrostrukturierte Aperturen) eingesetzt. Die Herstellung der Aperturen erfolgte durch einen elektrochemischen Ätzstop-Prozess. Die typische Größe der unter Verwendung der "geformten Kapillaren" geätzten Strukturen entsprach den Kapillarenöffnungen. Es wurde ein Monte-Carlo Simulationsprogramm entwickelt, welches den Transport der reaktiven Teilchen in der langen Transportröhre simulierte. Es wurde sowohl die Transmission der Teilchen in der Transportröhre und der Kapillare als auch ihre Winkelverteilung nach dem Verlassen der Kapillare berechnet. Das Aspektverhältnis der Röhren hat dabei einen sehr starken Einfluss. Mit einem steigenden Aspektverhältnis nahm die Transmission exponentiell ab. Die geschaffene experimentelle Infrastruktur wurde genutzt, um auch biologische Objekte zu behandeln und zu untersuchen. Hierfür wurde eine neue Methodik entwickelt, die eine dreidimensionale Darstellung des Zellinneren erlaubt. Dies wurde durch die kontrollierte Abtragung von Material aus der Zellmembran durchgeführt. Die Abtragung der Zellmembran erfolgte mittels Sauerstoffradikalen, die durch eine hohle Spitze lokalisiert zum Ort der Reaktion transportiert wurden. Ein piezoresistiver Cantilever diente als Sensor in dem zur Bildgebung eingesetzten RKM. Das entwickelte Verfahren ermöglicht es nun erstmals, schonend Zellen zu öffnen und die innen liegenden Organellen weiter zu untersuchen. Als Nachweis für weitere Verwendungsmöglichkeiten des NANOJET-Verfahrens wurde auch Knochenmaterial behandelt. Die Ergebnisse dieser Experimente zeigen klar, dass das Verfahren für vielfältige biologische Materialien verwendbar ist und somit nun ein weiter Anwendungskreis in der Biologie und Medizin offen steht.
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Es ist bekannt, dass die Dichte eines gelösten Stoffes die Richtung und die Stärke seiner Bewegung im Untergrund entscheidend bestimmen kann. Eine Vielzahl von Untersuchungen hat gezeigt, dass die Verteilung der Durchlässigkeiten eines porösen Mediums diese Dichteffekte verstärken oder abmindern kann. Wie sich dieser gekoppelte Effekt auf die Vermischung zweier Fluide auswirkt, wurde in dieser Arbeit untersucht und dabei das experimentelle sowohl mit dem numerischen als auch mit dem analytischen Modell gekoppelt. Die auf der Störungstheorie basierende stochastische Theorie der macrodispersion wurde in dieser Arbeit für den Fall der transversalen Makodispersion. Für den Fall einer stabilen Schichtung wurde in einem Modelltank (10m x 1.2m x 0.1m) der Universität Kassel eine Serie sorgfältig kontrollierter zweidimensionaler Experimente an einem stochastisch heterogenen Modellaquifer durchgeführt. Es wurden Versuchsreihen mit variierenden Konzentrationsdifferenzen (250 ppm bis 100 000 ppm) und Strömungsgeschwindigkeiten (u = 1 m/ d bis 8 m/d) an drei verschieden anisotrop gepackten porösen Medien mit variierender Varianzen und Korrelationen der lognormal verteilten Permeabilitäten durchgeführt. Die stationäre räumliche Konzentrationsausbreitung der sich ausbreitenden Salzwasserfahne wurde anhand der Leitfähigkeit gemessen und aus der Höhendifferenz des 84- und 16-prozentigen relativen Konzentrationsdurchgang die Dispersion berechnet. Parallel dazu wurde ein numerisches Modell mit dem dichteabhängigen Finite-Elemente-Strömungs- und Transport-Programm SUTRA aufgestellt. Mit dem kalibrierten numerischen Modell wurden Prognosen für mögliche Transportszenarien, Sensitivitätsanalysen und stochastische Simulationen nach der Monte-Carlo-Methode durchgeführt. Die Einstellung der Strömungsgeschwindigkeit erfolgte - sowohl im experimentellen als auch im numerischen Modell - über konstante Druckränder an den Ein- und Auslauftanks. Dabei zeigte sich eine starke Sensitivität der räumlichen Konzentrationsausbreitung hinsichtlich lokaler Druckvariationen. Die Untersuchungen ergaben, dass sich die Konzentrationsfahne mit steigendem Abstand von der Einströmkante wellenförmig einem effektiven Wert annähert, aus dem die Makrodispersivität ermittelt werden kann. Dabei zeigten sich sichtbare nichtergodische Effekte, d.h. starke Abweichungen in den zweiten räumlichen Momenten der Konzentrationsverteilung der deterministischen Experimente von den Erwartungswerten aus der stochastischen Theorie. Die transversale Makrodispersivität stieg proportional zur Varianz und Korrelation der lognormalen Permeabilitätsverteilung und umgekehrt proportional zur Strömungsgeschwindigkeit und Dichtedifferenz zweier Fluide. Aus dem von Welty et al. [2003] mittels Störungstheorie entwickelten dichteabhängigen Makrodispersionstensor konnte in dieser Arbeit die stochastische Formel für die transversale Makrodispersion weiter entwickelt und - sowohl experimentell als auch numerisch - verifiziert werden.
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Im Zuge der Novellierung der Gasnetzzugangsverordnung sowie des Erneuerbare-Energien-Gesetzes entwickelte sich die Einspeisung von Biomethan in das Erdgasnetz als alternative Investitionsmöglichkeit der Erneuerbare-Energien-Branche. Als problematisch erweist sich dabei die Identifikation und Strukturierung einzelner Risikofaktoren zu einem Risikobereich, sowie die anschließende Quantifizierung dieser Risikofaktoren innerhalb eines Risikoportfolios. Darüber hinaus besteht die Schwierigkeit, diese Risikofaktoren in einem cashflowbasierten und den Ansprüchen der Investoren gewachsenem Risikomodell abzubilden. Zusätzlich müssen dabei Wechselwirkungen zwischen einzelnen Risikofaktoren berücksichtigt werden. Aus diesem Grund verfolgt die Dissertation das Ziel, die Risikosituation eines Biomethanprojektes anhand aggregierter und isolierter Risikosimulationen zu analysieren. Im Rahmen einer Diskussion werden Strategien und Instrumente zur Risikosteuerung angesprochen sowie die Implementierungsfähigkeit des Risikomodells in das Risikomanagementsystem von Investoren. Die Risikomaße zur Beschreibung der Risikoauswirkung betrachten die Shortfälle einer Verteilung. Dabei beziehen sich diese auf die geplanten Ausschüttungen sowie interne Verzinsungsansprüche der Investoren und die von Kreditinstituten geforderte minimale Schuldendienstdeckungsrate. Im Hinblick auf die Risikotragfähigkeit werden liquiditätsorientierte Kennzahlen hinzugezogen. Investoren interessieren sich vor dem Hintergrund einer gezielten Risikosteuerung hauptsächlich für den gefahrvollsten Risikobereich und innerhalb dessen für den Risikofaktor, der die größten Risikoauswirkungen hervorruft. Zudem spielt der Zeitpunkt maximaler Risikoauswirkung eine große Rolle. Als Kernaussage dieser Arbeit wird festgestellt, dass in den meisten Fällen die Aussagefähigkeit aggregierter Risikosimulationen durch Überlagerungseffekte negativ beeinträchtigt wird. Erst durch isoliert durchgeführte Risikoanalysen können diese Effekte eliminiert werden. Besonders auffällig gestalten sich dabei die Ergebnisse der isoliert durchgeführten Risikoanalyse des Risikobereichs »Politik«. So verursacht dieser im Vergleich zu den übrigen Risikobereichen, wie »Infrastruktur«, »Rohstoffe«, »Absatzmarkt« und »Finanzmarkt«, die geringsten Wahrscheinlichkeiten avisierte Planwerte der Investoren zu unterschreiten. Kommt es jedoch zu einer solchen Planwert-Unterschreitung, nehmen die damit verbundenen Risikoauswirkungen eine überraschende Position im Risikoranking der Investoren ein. Hinsichtlich der Aussagefähigkeit des Risikomodells wird deutlich, dass spezifische Risikosichtweisen der Investoren ausschlaggebend dafür sind, welche Strategien und Instrumente zur Risikosenkung umgesetzt werden. Darüber hinaus wird festgestellt, dass die Grenzen des Risikomodells in der Validität der Expertenmeinungen und dem Auffinden einer Optimallösung zu suchen sind.
Resumo:
Considers systems of linear equations, steepest ascent optimisation and Monte Carlo simulation.