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The Educational Journal of Renewable Energy Short Reviews (EduJRESR, formally published as ‘EGU Journal of Renewable Energy Short Reviews’) is a teaching project rather than a regular scientific journal.
To publish in this journal, it is a premise to take part in the master course wind power, hydro power and biomass usage at the department of Energy, Building Services and Environmental Engineering of the Münster University of Applied Sciences.
Students receive an equivalent of 2.5 credit points (European Credit Transfer and Accumulation System – ECTS) for their engagement in the course and for publishing a short review article of at most 3 000 words in this periodical. The publication process closely mimics the typical publication procedure of a regular journal.
The peer-review process, however, is conducted within the group of course-participants.
Although being just an exercise, we think that publishing the outcome of this course in a citable manner is not only promoting the motivation of our students, but may also be a helpful source of introductory information for researchers and practitioners in the field of renewable energies. We encourage students to write their articles in English, but this is not mandatory. The reader will thus find a few articles in German language.
To further encourage students practicing English writing, perfect grammar is not part of the assessment.
We especially thank our students for working with LATEX on Overleaf, although LATEX is new to some of them. In this way, the editorial workload was reduced to a minimum. We also thank our students for sharing their work under the creative commons attribution licence (CC-BY). We appreciate their contribution to scientific information, being available to every person of the world, almost without barriers. We also thank the corresponding authors and publishers of the cited work, for granting permission.
Präambel
Ausgangslage
Seit Einführung der Modellklausel im Jahr 2009 befindet sich die Logopädie als Gesundheitsfachberuf im Prozess der Akademisierung und Professionalisierung (Klotz, 2018). Dabei wird ein Wandel der einstigen Heilhilfsberufe zu Professionen angestrebt, „die in einem gesellschaftlich relevanten Problemfeld wissenschaftlich begründbare Leistungen erbringen“ (Klotz, 2018, S. 4). Wesentlicher Bestandteil einer solchen Professionalisierung ist eine akademische Ausbildung sowie wissenschaftlich fundiertes Spezialwissen.
Neben Aspekten der Weiterentwicklung der Ausbildung wurde schon 2012
der Auf- und Ausbau von Forschung als bedeutsame Herausforderung benannt (Gesundheitsforschungsrat, 2012). Dabei hob der Wissenschaftsrat (2012) die Sonderrolle der Logopädieforschung innerhalb der Therapiewissenschaft heraus, da enge Bezüge zu den traditionell universitären Disziplinen wie den Sprachwissenschaften oder der Neurolinguistik bestünden und damit bereits eine breite Forschungsbasis vorhanden sei. Auf der anderen Seite besteht für die Disziplinentwicklung der Logopädie/ Sprachtherapie die Herausforderung, dass dieser unterschiedliche Berufsgruppen wie LogopädInnen, SprachheilpädagogInnen, klinische LinguistInnen, PatholinguistInnen und weitere Berufsgruppen angehören.
Obwohl in der Praxis die gleichen Störungsbilder behandelt werden, ist
das Selbstverständnis nicht identisch: während in der Sprachheilpädagogik
die (sonder)pädagogische Ausrichtung wesentlich ist, ist die Logopädie
eher medizinisch orientiert und die klinische Linguistik sprachwissenschaftlich ausgerichtet. Grohnfeldt (2018) fordert dementsprechend eine weiterführende Diskussion zur Wissenschaftlichkeit in der Logopädie/ Sprachtherapie mit der Betonung einer eigenen, gemeinsamen Identitätsentwicklung.
Die HerausgerInnen dieses Tagungsbandes widmen sich seit 2019 dieser
Thematik und haben einen Diskurs zum forschungsmethodischen Grundverständnis in der Logopädie/Sprachtherapie angestoßen (Kohler, 2019 und 2021; Kohler et al. 2020a&b, 2021, 2022). Hintergrund ist die seit Jahren zunehmende Forderung nach evidenzbasiertem Arbeiten in der Logopädie/ Sprachtherapie. Dabei wird eine unreflektierte Übertragung der Ansprüche an Wirksamkeitsnachweise, wie sie im medizinischen Bereich vorzufinden sind, für die Logopädie/Sprachtherapie kritisch gesehen. Der sprachtherapeutische Alltag zeichnet sich nämlich durch stark individualisierte, komplexe Interventionen über einen längeren Zeitraum aus.
Zahlreiche Einflussfaktoren innerhalb und außerhalb der Therapie spielen für den Therapieerfolg eine bedeutsame Rolle und sollten somit in Wirksamkeitsstudien mit einfließen können. Stark kontrollierte Studien, wie sie in der Medizin als Goldstandard gelten, können nur bedingt Aussagen darüber bieten, wie wirksam eine Intervention im klinischen Alltag tatsächlich ist.
Für einen breiten Diskurs über die forschungsmethodische Ausrichtung
der Logopädie/Sprachtherapie initiierten die HerausgeberInnen 2022 ein
von der VW-Stiftung gefördertes, dreitägiges Symposium zum Thema
„Einzelfallorientierte Forschung in Sprachtherapie/Logopädie“. Ziel war es einerseits die bereits bestehende Expertise der 30 Teilnehmenden in diesem Forschungsfeld zusammenzuführen, methodische Bedarfe aufzudecken und ein gemeinsames Methodenverständnis für eine Evidenzbasierung in Logopädie/Sprachtherapie zu entwickeln. Das vorliegende Herausgabewerk spiegelt das Geschehen dieses Symposiums wider und versteht sich als Auftakt zu einem kontinuierlichen Diskurs. Der Wissenschaftsrat betonte 2023 erneut die Relevanz der Weiterentwicklung der Gesundheitsfachberufe als wissenschaftliche Disziplin (WR, S. 5-6) und konstatierte: «Wichtig für die Disziplinbildung sind insbesondere gemeinsame Forschungs- und Lehrgegenstände, Erkenntnisperspektiven sowie Methoden und Qualitätsstandards. In sozialer Hinsicht besteht eine Disziplin
aus einer Gemeinschaft von Expertinnen und Experten, die ihre Forschung auf das Gebiet der Disziplin konzentrieren und deren disziplinspezifische Kommunikation über Publikationen, Fachtagungen und Fachzeitschriften erfolgt.» (WR, S. 49). Damit sollte das Ziel verfolgt werden, eine eigenständige Disziplin der „Gesundheitsfachberufe“ und damit inbegriffen
der Logopädie/Sprachtherapie neben der Medizin und anderen Fächern
zu etablieren, um derer zu stärken. Zudem wurde die Logopädie im
Mai 2023 in das Portal «Kleine Fächer» des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) aufgenommen. Auch damit wird das Ziel verfolgt, die Logopädie/Sprachtherapie in der Hochschullandschaft sichtbarer zu machen.
Die Planung urbaner Energiesysteme wird durch die zunehmende Verbreitung sektorgekoppelter Technologien und neuer Verbrauchssektoren immer komplexer. Klassische Planungsmethoden kommen an ihre Grenzen. Die Energiesystemmodellierung (ESM) bietet eine Möglichkeit, ein Energiesystem hinsichtlich der Kosten und der Treibhausgas (THG)- Emissionen zu optimieren. Gleichzeitig ergibt sich aus der Energiewende und angestrebten THG-Neutralität ein akuter Handlungsbedarf. Dies gilt auch für die 1 500 Kasernen in Deutschland. Im Rahmen dieser Arbeit werden der bestehende Modellierungsprozess des Spreadsheet Energy System Model Generator (SESMG) erweitert, indem Herausforderungen der Modellierung und Optimierung von Kasernen identifiziert und Lösungsansätze hierzu entwickelt werden.
Diese Arbeit basiert auf der ESM einer realen Kaserne. Es kann das Urban District Upscaling Tool zur Erstellung der für den SESMG benötigten Modelldefinition verwendet werden. Die Open-Source Datenbank SESMG-Data, kann automatisch die benötigte Standard Parameter Tabelle mit zugehörigem Bericht generieren. Weiterhin wurde ein Energieaustauschmodell vorgestellt, das den Energieaustausch zwischen Kasernen eines Bilanzkreises ermöglicht. Ein Fokus liegt auf der Abbildung zukünftiger Ausbaupläne.
Dazu wurden kasernenspezifische Gebäudeprofile entwickelt, die gemittelte spezifische Energiebedarfe und weitere Parameter zur Berechnung der Wand-, Fenster-, und Dachfläche enthalten. Der spezifische Wärmebedarf kann durch einen Faktor an die Baualtersklasse angepasst werden. Mit Hilfe statistischer Kennwerte lässt sich ein geeignetes Standardlastprofil für verschiedene Gebäudeprofile auswählen. Zur Reduktion der Komponenten im Energiesystemoptimierungsmodell (ESOM) können die Dachflächenpotenziale von Photovoltaikanlagen zusammengefasst werden. Da Kasernen nur eine Bilanzgrenze besitzen, können zudem auch die Strombedarfe der einzelnen Gebäude zusammengefasst werden. Damit lassen sich gleichzeitig dezentrale Batteriespeicher als Komponente des ESOMs ausschließen. Die Potenzialflächen von Erdwärmepumpen können zusammengefasst werden, wobei Abstands- und Belastbarkeitsgrenzen eingehalten werden müssen.
Kasernen verfügen häufig über Bestandswärmenetze, die im ESOM gesondert berücksichtigt werden müssen. Um dieses Bestandswärmenetz abzubilden, können die Verteilleitungen manuell nachgezeichnet werden und in einer Vormodellierung mit dem SESMG mit geringeren Kosten angesetzt werden. Die in dieser Arbeit entwickelten Methoden sind allgemeingültig für Kasernen. Die Übertragbarkeit der kasernenspezifischen Gebäudeprofile ist aufgrund der unterschiedlichen Nutzung von Kasernen nur eingeschränkt möglich. Der bestehende Modellierungsprozess wurde um kasernenspezifische Prozessschritte erweitert und visualisiert. Zukünftige Modellierungen von Kasernen können zur Validierung der Ergebnisse und für weitere Anpassungen, wie z. B. die Erstellung einer kasernenspezifischen Datenbank, genutzt werden.
This study investigates the role of individual differences in channel choice and switching behavior in a multichannel environment using latent class analysis on data from 1512 customers. Psychographic variables from five domains (risk attitudes, cognitive ability, motivation, personality, and decision-making style) serve as covariates for multichannel customer behavior. We identify six segments that differ significantly on six psychographic variables (readiness to take risks, need for cognition, autotelic and instrumental need for touch, and rational and intuitive decision-making styles). The results advance the theory-building of multichannel customer behavior and present insights for proactively managing customer journeys of distinct segments.
Meanwhile, renewable energy sources such as hydropower, solar and wind energy and biomass are increasingly being used to reduce dependence on fossil fuels and thus counteract the ongoing global warming. However, these are also associated with environmental impacts. To that effect, this article takes a closer look at tidal power plants, which are classified as hydroelectric power plants, by conducting a systematic literature review. The results show that the strength and form of the environmental impact depends on the specific location and type of plant. Tidal power plants have an impact on the habitats of marine animals and thus influence their behavior and population. In addition, the operation of tidal power plants changes the sediment distribution, causes a reduction in current velocities and a change in current direction in the surrounding area and leads to a change in wave height. The construction of the power plants is associated with noise, which primarily causes changes in the behavior of some species. Furthermore, the electromagnetic fields generated can also affect marine life. In order to assess the environmental impact of tidal power plants in comparison to other renewable energies, further studies should focus on the environmental impact of the different technologies in relation to the energy yield.
This article discusses the use of artificial intelligence
in the wind energy industry, particularly in addressing
challenges and optimizing the expansion of renewable
energies in Germany. It highlights the application
of artificial intelligence in wind forecasts and yield
predictions, bird detection, wind turbine and farm
design, condition monitoring, and predictive maintenance.
Additionally, it introduces the “WindGISKI”
research project, which aims to use artificial intelligence
to identify new areas for wind turbines. The
project utilizes a neural network to analyze and predict
flight routes, potentially reducing bird mortality.
The document also emphasizes the potential broader
applications of “WindGISKI” in other fields of activity,
such as land use planning and city development.
Overall, it underscores the significant role of artificial
intelligence in addressing challenges in wind energy
and outlines the potential for artificial intelligence
to drive the expansion of renewable energies while
addressing key obstacles.
Wind turbine structures take a major role in the
modern conversion to renewable energy sources and
contribute to the creation of a greener world. In recent
years, the development and installation of wind
turbines have seen rapid growth. However, with the
increasing capacity and size of wind farms worldwide,
there are growing concerns about the safety and reliability
of these installations. Therefore, structural
health monitoring and the detection of damage to
wind turbines have gained considerable importance in
research. Wind turbine blades are particularly susceptible
to various types of damage due to environmental
influences. This article provides an overview of signal
responses, sensors used and non-destructive testing
techniques in the field of damage detection on wind
turbine blades. The intention of the article is to give
an insight into the possibilities of structural health
monitoring and at the same time to point out unsolved
problems in this field.