Technische Universität Dresden: Qucosa
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Analyzing upstream and downstream risk propagation in supply networks by combining Agent-based Modeling and Bayesian networks
No full textWhen serious material flow disruptions occur in supply networks, complex interdependencies can lead to unpredictable effects which propagate through the entire network and endanger the existence of participating enterprises. Practitioners seek risk analysis methods that quantify risk propagation in the network as realistically and extensively as possible and present the results with sufficiently clear key figures and diagrams. Existing approaches, however, reveal their weaknesses precisely in these areas. While existing Bayesian network approaches only model the results of forward propagative effects through subjectively estimated and assumed conditional probabilities, current Agent-based Models provide insight into the dynamic interactions for specific research purposes, but fail to present the results of propagations concisely and to consider the network in total. This paper highlights the synergy effects of a combination of Agent-based Modeling and Bayesian networks not previously considered in the literature. A risk analysis methodology is presented that captures the complex interrelationships of various risk scenarios in disrupted supply networks. It offers both forward and backward risk propagations and direct and indirect risk consequences in a way that is easily digestible by management. For this purpose, three novel risk metrics for Bayesian networks are presented that quantify the exact risk propagation pattern in the network and provide a more accurate planning basis for mitigation strategies. Our methodology is applied to an excerpt of a supply network in the consumer goods industry and illustrates the approach and its benefits
Stochastic dynamics of modern demand-driven mobility
No full textSystems of many interacting entities often exhibit emergent properties and collective dynamics that are qualitatively distinct from those of non-interacting systems. Predicting such collective states is especially challenging if interactions are nonlinear and multifaceted.
Modern mobility systems provide a compelling example of such complexity, where individuals interact both physically, for instance, on roads and at charging stations, and digitally, for instance, through route planning and mobility platforms.
How do such new modes of interactions drive collective dynamics and influence the modern mobility landscape?
This thesis investigates the emergence of collective dynamics in three key domains of modern mobility: ride-hailing, electric vehicle traffic, and ride-pooling.
In ride-hailing, we observe and explain a form of hysteresis, where fluctuations in demand can lock the system into states of poor performance on long time scales. Ride-hailing platforms use dynamic pricing to mitigate this effect by balancing supply and demand. We reveal that dynamic pricing may also foster economic interactions among drivers that may induce coordinated driver behavior and in turn artificial supply shortages.
In electric vehicle traffic, recharging events create new points of interaction at charging stations. We find that these interactions give rise to congestion waves, which display phase-separation characteristics, clustering stations into congested and uncongested states.
In ride-pooling systems, vehicles are guided by central algorithms that mediate their interactions. We show that these algorithm-driven dynamics are characterized by macroscopic scaling laws. Microscopically, the mechanisms by which routes change give rise to multi-timescale diffusion. We demonstrate that the microscopic and the macroscopic are linked by a common scaling relation found for the diffusion coefficient of ride-pooling vehicles, hinting at a deeper geometric influence on the scaling laws.
By revealing these dynamics and explaining the mechanisms underlying them, this work opens new avenues for understanding and shaping the mobility landscape, emphasizing the power of interdisciplinary approaches to uncover fundamental principles governing complex systems
Investigation of the effects of glucocorticoids on cell death
No full textIn dieser Arbeit wurde untersucht, wie Glukokortikoide, insbesondere Dexamethason, den programmierten Zelltod beeinflussen. Der Fokus lag auf verschiedenen Formen des regulierten Zelltods wie Apoptose, Nekroptose und Ferroptose. Die Ergebnisse zeigen, dass Dexamethason in bestimmten Zelltypen die Empfindlichkeit gegenüber ferroptotischem Zelltod erhöht – ein Effekt, der vom Glukokortikoidrezeptor und dem Enzym DPEP1 abhängig ist. Diese Erkenntnisse erweitern das Verständnis der molekularen Wirkmechanismen von Glukokortikoiden und haben potenzielle klinische Relevanz.:Table of contents
List of abbreviation III
List of figures V
1 Introduction 1
1.1 Regulated cell death 1
1.1.1 Apoptosis 2
1.1.2 Necroptosis 3
1.1.3 Ferroptosis 3
1.2 Glucocorticoids 7
1.3 Scientific questions and aims 8
2 Materials and methods 9
2.1 List of devices, materials and reagents 9
2.2 Cell culture experiments 15
2.2.1 Cell culture conditions 15
2.2.2 Cell counting and plating 16
2.2.3 Isolation of murine thymocytes 16
2.3 Experimental protocols 17
2.3.1 Cell death assays 17
2.3.2 Experimental setups 18
2.3.3 Fluorescence-activated cell sorting 18
2.3.4 Time lapse imaging 19
2.3.5 Western blot 20
2.3.6 Generation of glucocorticoid receptor-deficient HT1080 cells 22
2.3.7 RNA-seq analysis 23
2.3.8 Knockdown of DPEP1 using small interfering RNA 23
2.4 Statistical analysis 24
3 Results 25
3.1 DEX-induced annexin V positivity in murine thymocytes is reversible by addition of pancaspase inhibitors 25
3.2 DEX-induced cell death of RS4;11 cells is rescued by addition of emricasan 25
3.3 DEX does not influence FasL-induced apoptosis in Jurkat cells 26
3.4 DEX exhibits no significant influence on TZ-induced necroptosis in NIH3T3 cells 27
3.5 DEX sensitizes to erastin-induced ferroptosis 28
3.6 DEX does not influence RSL3-induced ferroptosis in HT1080 cells 30
3.7 Mifepristone exhibits anti-ferroptotic effects 30
3.8 DEX shows no significant influence on erastin- or RSL3 induced ferroptosis in NIH3T3 cells 31
3.9 Protein expression of GR and key proteins of ferroptosis in RS4;11, Jurkat, NIH3T3, and HT1080 cells 33
3.10 Glucocorticoids, but not other steroid hormones sensitize HT1080 cells to erastin-induced ferroptosis 35
3.11 Dexamethasone-induced sensitization to erastin-induced ferroptosis is GR-dependent 37
3.12 Knockdown of DPEP1 reverses DEX-mediated sensitization to erastin-induced ferroptosis in HT1080 cells 39
4 Discussion 41
4.1 Influence of glucocorticoids on cell death 41
4.2 Clinical relevance of DPEP1 and ferroptosis 43
4.3 Clinical relevance of glucocorticoids 43
5 Summary 45
6 Zusammenfassung 47
7 References 50
8 Appendix 63
8.1 List of publications 63
8.2 Acknowledgements 64
Formal attachments 65This study investigated how glucocorticoids, particularly dexamethasone, influence programmed cell death. The focus was on different forms of regulated cell death, including apoptosis, necroptosis, and ferroptosis. The results show that dexamethasone increases sensitivity to ferroptotic cell death in certain cell types – an effect dependent on the glucocorticoid receptor and the enzyme DPEP1. These findings enhance our understanding of the molecular mechanisms of glucocorticoids and may have potential clinical relevance.:Table of contents
List of abbreviation III
List of figures V
1 Introduction 1
1.1 Regulated cell death 1
1.1.1 Apoptosis 2
1.1.2 Necroptosis 3
1.1.3 Ferroptosis 3
1.2 Glucocorticoids 7
1.3 Scientific questions and aims 8
2 Materials and methods 9
2.1 List of devices, materials and reagents 9
2.2 Cell culture experiments 15
2.2.1 Cell culture conditions 15
2.2.2 Cell counting and plating 16
2.2.3 Isolation of murine thymocytes 16
2.3 Experimental protocols 17
2.3.1 Cell death assays 17
2.3.2 Experimental setups 18
2.3.3 Fluorescence-activated cell sorting 18
2.3.4 Time lapse imaging 19
2.3.5 Western blot 20
2.3.6 Generation of glucocorticoid receptor-deficient HT1080 cells 22
2.3.7 RNA-seq analysis 23
2.3.8 Knockdown of DPEP1 using small interfering RNA 23
2.4 Statistical analysis 24
3 Results 25
3.1 DEX-induced annexin V positivity in murine thymocytes is reversible by addition of pancaspase inhibitors 25
3.2 DEX-induced cell death of RS4;11 cells is rescued by addition of emricasan 25
3.3 DEX does not influence FasL-induced apoptosis in Jurkat cells 26
3.4 DEX exhibits no significant influence on TZ-induced necroptosis in NIH3T3 cells 27
3.5 DEX sensitizes to erastin-induced ferroptosis 28
3.6 DEX does not influence RSL3-induced ferroptosis in HT1080 cells 30
3.7 Mifepristone exhibits anti-ferroptotic effects 30
3.8 DEX shows no significant influence on erastin- or RSL3 induced ferroptosis in NIH3T3 cells 31
3.9 Protein expression of GR and key proteins of ferroptosis in RS4;11, Jurkat, NIH3T3, and HT1080 cells 33
3.10 Glucocorticoids, but not other steroid hormones sensitize HT1080 cells to erastin-induced ferroptosis 35
3.11 Dexamethasone-induced sensitization to erastin-induced ferroptosis is GR-dependent 37
3.12 Knockdown of DPEP1 reverses DEX-mediated sensitization to erastin-induced ferroptosis in HT1080 cells 39
4 Discussion 41
4.1 Influence of glucocorticoids on cell death 41
4.2 Clinical relevance of DPEP1 and ferroptosis 43
4.3 Clinical relevance of glucocorticoids 43
5 Summary 45
6 Zusammenfassung 47
7 References 50
8 Appendix 63
8.1 List of publications 63
8.2 Acknowledgements 64
Formal attachments 6
Application of a benchtop TFF system for the assessment of CIP performance of detergent formulations for dairy UF membrane cleaning.
No full textA benchtop tangential flow filtration (TFF) system was used to examine clean in place (CIP) processes relating to protein concentration in dairy processing. Permeability measurements were taken at concentration, cleaning and rinsing steps for 3 CIP formulations. Trends observed in the permeability measurements for each formulation provided insights on the interaction of each detergent with the ultrafiltration (UF) membrane. Membrane autopsies were carried out to gather elemental and infrared spectroscopic data as well as imaging of the gel and fouling layer composition on the surface after use. Fluorescence analysis of CIP cleaning solutions allowed for the identification of process solution compounds and formulation ingredients that were trackable during CIP. Irreversible fouling of the UF membrane was simulated and the efficacy of a novel CIP formulation in recovering permeability was assessed. Some benefits and limitations of the benchtop TFF for examining CIP formulation performance were identified
CFD investigation of suspension-based pigs in chocolate processing plants
No full textIn chocolate processing facilities, water-based cleaning fluids are unsuitable since they bear the risks of chocolate agglomeration and introduction of salmonella and other microorganisms to the system. Common plastic cleaning pigs pose contamination risks and have specific design requirements. Research is now focusing on using highly concentrated sugar-in-oil suspensions as flexible cleaning pigs. The rheology of these suspensions is complex, allowing for various compositions. This study presents a simulative pre-design of these pigs using the volume-of-fluid method, targeting challenging components like L-bow pipes and continuous expansions. Simulations systematically varied the rheological properties of the pig-suspension. Strong shear-thinning behavior emerged as crucial for creating cohesive pigs with effective cleaning capabilities. No correlation with yield stress was found when the pig was flowable. The tested parameter combinations did not achieve satisfactory contour adaptivity for pigs during continuous expansion
Cleaning in a backward facing step
No full textAbrupt changes in geometry such as sharp expansions, e.g. a backward facing step, are normally notrecommended under hygienic design guidelines. In some cases such features are unavoidable and it is important to understand how cleaning in such spaces differs from that in simple duct geometries. The removal of model diffusive food soil (based on instant coffee) from 304 stainless steel surfaces was studied in a rectangular duct cell at Reynolds numbers spanning the transition to turbulence (3 800-11 000). Removal was monitored visually and the evolution of the size and shape of the cleaned area as well as the local erosion rate were calculated. The cleaning behaviour observed immediately downstream of the expansions differed noticeably from that upstream, and further downstream. Insights into this are provided by 2D computational fluid dynamics simulations, and in some cases these are able to give reasonable estimates of the experimental cleaning rates
Quantifying the cleaning efficiency of an industrial biofilm and an imitations on two types of stainless steel substrates
No full textThe formation of biofilms represents a significant hygiene risk in the food industry, as they are highly resistant to external influences and can cause health hazards while negatively affecting surface quality. Conducting cleaning trials with biofilms in an industrial environment is impractical due to the risk of contamination. For this reason, a cleaning test using a microorganism-free biofilm imitation was developed. In a cleaning study, industry-relevant biofilms of Microbacterium lacticum and a biofilm imitation were compared. The biofilm imitation consists of organic substances such as alginate, xanthan gum and CaCl2 which occur in the exopolysaccharide matrix of biofilms. These components form a highly hydrated, viscoelastic gel that ensures the mechanical stability of the biofilm. Cleaning was carried out on stainless steel substrates using a robot-controlled spray jet, supplemented by prior treatment with an alkaline foam cleaning at room temperature for 10 minutes. The results showed that both the biofilm and the biofilm imitation had a similar macroscopic cleaning rate under the tested cleaning conditions with approximately the same layer thicknesses in the wet state of approx. 500 μm. Stainless steel surfaces of varying roughness have been analysed to take account of practical and extreme industrial conditions. Increasing the roughness of the stainless steel substrates had no effect on the macroscopic removal of soiling
Kategorisierung von Kapselendoskopiebildern zur Beurteilung der Bildqualität unter Anwendung künstlicher neuronaler Netze
No full textHintergrund: Die Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Kapselendoskopie führt zu immer effektiveren Auswertungsprozessen. Gefaltete neuronale Netze (CNNs) wurden unlängst durch sichere Kategorisierung von Untersuchungsbildern zu hilfreichen Unterstützungs-Tools. Es existieren einige Publikationen auf Grundlage von CNNs, die potenzielle Pathologien in Kapselendoskopiebildern kategorisieren. Die Bildqualität der Untersuchungsbilder wird dabei zum aktuellen Zeitpunkt nur unzureichend annotiert und in Datensätzen berücksichtigt. Eine Kategorisierung dieser bietet das Potenzial klinisch praktischer Anwendungen und weiterer Verbesserung des Untersuchungsablaufs.
Fragestellung/Hypothese: In der vorliegenden Arbeit werden auf Grundlage eines eigenen, auf Bild-Level annotierten Datensatzes von Kapselendoskopiebildern gefaltete neuronale Netze trainiert. Ziel ist es, eine zuverlässige Kategorisierung der Untersuchungsbilder basierend auf deren Bildqualität zu gewährleisten. Die Bilder werden dabei einer von drei definierten Qualitätsgruppen zugeordnet. Zusätzlich soll eine sichere Kategorisierung von qualitätseinschränkenden Verschmutzungsursachen erfolgen. Im Trainingsprozess finden verschiedene Trainingsmethoden Anwendung, die bezüglich des leistungsfähigsten Modells
für die Fragestellung evaluiert werden.
Material und Methoden: Die trainierten Modelle beruhen auf der Grundlage eines manuell annotierten Datensatzes, der ca. 3,5 Mio. Kapselendoskopiebilder umfasst. Es handelt sich um retrospektive Daten aus 80 verschiedenen Untersuchungen, welche zwischen August 2011 und März 2023 an zwei unterschiedlichen Zentren erhoben wurden. Dabei wurden zwei Videokapselmodelle verschiedener Hersteller zur Aufzeichnung verwendet. Die Annotation der Bildqualität erfolgte auf Bild-Level in eine von drei Qualitätsgruppen, abgebildet durch die Label „Good View“ (= Gute Sicht), „Reduced View“ (= Reduzierte Sicht) und „No View“ (= Keine Sicht). Diese geben den Anteil frei sichtbarer Darmmukosa am Gesamtbild wieder (>50 %, 5 %, <5 %). Des Weiteren wurden mit den Labels „Bubbles“ für Blasen
und „Dirt“ für Stuhlreste im Bild zwei Verschmutzungsursachen auf Bild-Level annotiert. Für das Training wurde eine Bildanzahl von 36 129 qualitativ annotiert. Der maschinelle Lernprozess erfolgte mit Hilfe eines vortrainierten „ResNet-50“-CNN und anschließender fünffacher Kreuzvalidierung. Zur Leistungsbewertung der trainierten Modelle wurden die fachspezifischen Metriken Genauigkeit, Sensitivität, Präzision, F1-Wert und AUROC-Wert berechnet.
Ergebnisse: Für die Kategorisierung Bilder guter Bildqualität (Label „Good View“) erreichte das leistungsstärkste Modell eine Sensitivität von 95,1 % bei einer Präzision von 93,6 %. Daraus ergibt sich ein F1-Wert von 0,94 bei einem AUROC-Wert von 0,94. Zur Kategorisierung Bilder eingeschränkter Bildqualität erreichte ein Modell für das Label der reduzierten Sicht („Reduced View“) eine Sensitivität von 76,8 %. Das Modell mit dem höchsten F1-Wert von 0,67 in dieser Kategorie weist eine Genauigkeit von 66,6 % bei einer maximalen Präzision von 66,7 % auf. Der AUROC-Wert beträgt dabei 0,91. Für Bilder der niedrigsten Qualitätsstufe (Label „No View“) kategorisiert das sicherste Modell mit einer Sensitivität von 50,4 %. Dieser
Algorithmus zeigt bei einer Präzision von 51,3 % einen F1-Wert von 0,51 auf. Alle Ergebnisse wurden mit einer methodischen Wichtung der Stichprobe („Weighted Sampling“) trainiert. Für die Kategorisierung der Verschmutzungsart wurde ein Modell für Blasen im Bild (Label „Bubbles“) mit methodisch gewichteter Stichprobe („Weighted Sampling“) mit einer Genauigkeit von 87,1 %, bei einer Sensitivität von 98,5 % am effektivsten trainiert. Der F1-Wert beträgt dabei 0,93, bei einem AUROC-Wert von 0,93. Ein Training ohne Wichtung resultierte in dem Modell mit den höchsten Metriken für Bilder mit Stuhlverschmutzung (Label „Dirt“). Dabei beträgt die Genauigkeit 91,6 %, bei einer Präzision von 98,7 %. Die Sensitivität erreicht 84,4 % bei einem F1-Wert von 0,91 und einem AUROC-Wert von 0,98.
Schlussfolgerungen: Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit zeigen, dass Bilder guter Bildqualität sicher kategorisiert werden können. Leistungstechnisch sind die Metriken mit der vorhandenen Literatur vergleichbar. Die Modelle zur Kategorisierung Bilder eingeschränkter Bildqualität sind zur Anwendung zu ungenau und bieten methodische Grundlage für weitere Forschung. Verschmutzungsursachen konnten sicher identifiziert werden und begründen zukünftige klinische Anwendungen wie Entscheidungshilfen zur Befundinterpretation, Wiederholungsindikation oder auch individuelle Darmvorbereitung. Die methodische Umsetzung für die Fragestellung lässt bei partiell sehr guten Ergebnissen eine weitere Verbesserung durch zukünftige Anpassung offen. Bei zugrunde liegenden retrospektiven Daten ist eine prospektive Validierung als weiterführende Maßnahme essenziell
Bilanzierung des Klimaschutzpotenzials von Abfallvermeidung durch regionale Wiederverwendungs-Plattformen am Beispiel der „Zündstoffe Materialvermittlung Dresden“
No full textIm Rahmen dieser Arbeit wurde das Klimaschutzpotenzial von lokaler Abfallvermeidung durch Wiederverwendungs-Plattformen analysiert.
Zunächst wurden die Grundlagen erarbeitet, wie Abfallvermeidung rechtlich geregelt ist und beeinflusst wird, welche Rolle sie für die Kreislaufwirtschaft spielt und spielen kann, welche Akteure an der Abfallvermeidung durch Wiederverwendung maßgeblich beteiligt und verantwortlich sind, welche Chancen und Herausforderungen sich für die beteiligten Akteure ergeben und welche Möglichkeiten bestehen Abfallvermeidung messbar zu machen. Anschließend wurde die gewählte Methodik zur Bilanzierung der Materialflüsse und der Klimaauswirkungen dargelegt sowie die Ergebnisse dargestellt, ausgewertet und diskutiert.
Die in dieser Schrift betrachteten Wiederverwendungs-Plattformen sind lokale, aus einer Graswurzelbewegung heraus entstandene, Akteure in der Gesellschaft, die durch ihr Handeln eine Verbesserung der Kreislaufwirtschaft in ihrem Tätigkeitsbereich forcieren. Dies tun sie, indem sie überflüssige Produkte oder Materialien von unterschiedlichen Akteuren direkt vermitteln oder lagern und vermitteln, wenn neue Nutzer gefunden werden. Dadurch werden zum einen Produkte vor der vorzeitigen Entsorgung bewahrt, deren Lebenszyklus verlängert sowie zum anderen der Kauf neuer Produkte durch die Nutzer der gebrauchten Produkte vermieden.
Die Recherche im Rahmen dieser Arbeit hat gezeigt, dass in der wissenschaftlichen Literatur sehr unterschiedliche Methoden zur Bilanzierung des Klimaschutzpotenzials solcher Tätigkeiten genutzt werden. Häufig wird die Phase des Lebensendes und die Emissionen, die Wiederverwendungs-Plattformen bei ihren Tätigkeiten verursachen, nicht in die Bewertung der Produkte miteinbezogen. Zwei Lücken, die diese Arbeit unter Anwendung einer ganzheitlichen Methodik versucht zu schließen. Als Einheit zur Darstellung des Klimaschutzpotenzials wurde das globale Erwärmungspotenzial in 100 Jahren (engl.: Global Warming Potential in 100 years = GWP100)) in kg CO2e gewählt.
Diese holistische Methodik wird anhand der Fallstudie des Wiederverwendungsunternehmens Zündstoffe Materialvermittlung Dresden (ZUMADD) veranschaulicht, welche im Rahmen des Zukunftsstadtprojekt Dresden (2019 – 2022) wissenschaftlich begleitet wurde. Die Ergebnisse der Analyse zeigen, dass im Laufe der zweijährigen Fallstudie (Erhebungszeitraum 01. Oktober 2019 bis 30. September 2021) 6.213 kg an Restmaterial angenommen wurden, wovon 3.132 kg an Akteure weitervermittelt werden konnten. Der Rest verblieb im Materiallager. Der Kategorie „Holz“ konnten 46 % (1.453 kg) des vermittelten Materials zugeordnet werden. Aufbauend auf der entwickelten Methodik wurde errechnet, dass durch diese Tätigkeiten 13.310 kg CO2e Emissionen vermieden werden konnten. Gleichzeitig verursachten die Tätigkeiten von ZUMADD 251 kg CO2e Emissionen, was zu einem summierten Klimaschutzpotenzial von 13.059 kg CO2e führt.
Die Ergebnisse zeigen, dass es möglich ist auf lokaler Ebene Klimaschutz durch Abfallvermeidung zu fördern. Auch wenn das Einsparpotenzial im Vergleich zu anderen Treibhausgasemittenten aus anderen Sektoren gering ist, wird dennoch der positive Effekt der abseits der kommunalen Abfallwirtschaft stattfindenden Tätigkeiten herausgestellt. Mögliche Skaleneffekte der bisher ideell motivierten Tätigkeiten der Wiederverwendungs-Plattformen durch verbesserte Vernetzung mit öffentlich-rechtlichen Entsorgungsträger und Förderung durch diese, sind sehr wahrscheinlich.:Danksagung II
Zusammenfassung III
Abstract V
Inhaltsverzeichnis VII
Abbildungsverzeichnis IX
Tabellenverzeichnis XI
Abkürzungsverzeichnis XII
1. Einleitung und Zielstellung 1
2. Stand des Wissens 6
2.1. Kontext und rechtliche Rahmenbedingungen 6
2.1.1. Daseinsvorsorge und Abfallvermeidung in der kommunalen Abfallwirtschaft 6
2.1.2. Europäischer Grüner Deal und der Aktionsplan für die Kreislaufwirtschaft 12
2.1.3. Kreislaufwirtschaftsgesetz 14
2.1.4. Abfallvermeidungsprogramm des Bundes und der Länder 18
2.2. Wiederverwendung in der Kreislaufwirtschaft 21
2.3. Wiederverwendung als Maßnahme zur Abfallvermeidung 28
2.3.1. Chancen und Herausforderungen 28
2.3.2. Einflussfaktoren 42
2.3.3. Bilanzierung des Klimaschutzpotenzials von Wiederverwendung 59
2.4. Akteure in der Abfallvermeidung und Wiederverwendung 62
2.5. Materialinitiativen im deutschsprachigen Raum 65
3. Methodik 70
3.1. Identifizierung und Erfassung der Akteure und Materialflüsse 70
3.1.1. Identifizierung und Erfassung der Akteure 70
3.1.2. Identifizierung und Erfassung der Materialflüsse 72
3.2. Bilanzierung von Abfallvermeidung und Modellierung der Materialflüsse 74
3.2.1. Bilanzierung von Abfallvermeidung 74
3.2.2. Modellierung der Materialflüsse 76
3.3. Modellierung der CO2-Bilanz 77
3.3.1. Kohlenstofffußabdruck von Unternehmen 78
3.3.2. Produkt-Kohlenstoff-Fußabdruck 81
3.4. Bilanzierung des Klimaschutzpotenzials 88
4. Ergebnisse und Auswertung 93
4.1. Literaturauswertung 93
4.2. Öffnungstage und Massenbilanz 96
4.3. Konfidenzbewertung 100
4.4. Akteursbeteiligung 101
4.5. Unternehmensemissionen 102
4.6. Klimaschutzbilanz 103
5. Diskussion 106
5.1. Stand des Wissens 106
5.2. Methodik 114
5.3. Ergebnisse 118
5.4. Fehlerbetrachtung 119
6. Ausblick 121
Literaturverzeichnis 124
Anhang IAs part of this work, the climate protection potential of local waste avoidance through reuse platforms was analysed.
Firstly, the basics of how waste prevention is legally regulated and influenced, what role it plays and can play in the circular economy, which actors are significantly involved in and responsible for waste prevention through reuse, what opportunities and challenges arise for the actors involved and what possibilities exist to make waste prevention measurable. The methodology chosen for balancing the material flows and climate impact was then presented and the results presented, analysed and discussed.
The reuse platforms considered in this paper are local actors in society that have emerged from a grassroots movement and whose actions promote an improvement in the circular economy in their area of activity. They do this by directly brokering or storing redundant products or materials from various stakeholders and acting as intermediaries when new users are found. This prevents products from being disposed of prematurely, extends their life cycle and avoids the purchase of new products by the users of used products.
The research conducted as part of this work has shown that quite different methods are used in the scientific literature to assess the climate protection potential of such activities. Often, the end-of-life phase and the emissions that reuse platforms cause during their activities are not included in the assessment of the products. These are two gaps that this study attempts to close by applying a holistic methodology. The Global Warming Potential in 100 years (GWP100) in kg CO2e was chosen as the unit for visualising the climate protection potential.
This holistic methodology is illustrated by the case study of the reuse organisation Zündstoffe Materialvermittlung Dresden (ZUMADD), which was conducted as part of the Dresden City of the Future project (2019–2022). The results of the analysis show that 6,213 kg of residual material was accepted over the course of the two-year case study (survey period 01. October 2019–30. September 2021), of which 3,132 kg was passed on to stakeholders. The rest remained in the material storage. The 'wood' category accounted for 46 % (1,453 kg) of the material brokered. Based on the methodology developed, it was calculated that 13,310 kg of CO2e emissions could be avoided through these activities. At the same time, ZUMADD's activities caused 251 kg of CO2e emissions, resulting in a total climate protection potential of 13,059 kg of CO2e.
The results show that it is possible to promote climate protection at a local level through waste prevention. Even if the savings potential is low compared to other greenhouse gas emitters from other sectors, the positive effect of activities that take place outside of municipal waste management is nevertheless emphasised. Economies of scale of the previously ideally motivated activities of the reuse platforms through improved networking with and promotion by public waste management organisations are highly likely.:Danksagung II
Zusammenfassung III
Abstract V
Inhaltsverzeichnis VII
Abbildungsverzeichnis IX
Tabellenverzeichnis XI
Abkürzungsverzeichnis XII
1. Einleitung und Zielstellung 1
2. Stand des Wissens 6
2.1. Kontext und rechtliche Rahmenbedingungen 6
2.1.1. Daseinsvorsorge und Abfallvermeidung in der kommunalen Abfallwirtschaft 6
2.1.2. Europäischer Grüner Deal und der Aktionsplan für die Kreislaufwirtschaft 12
2.1.3. Kreislaufwirtschaftsgesetz 14
2.1.4. Abfallvermeidungsprogramm des Bundes und der Länder 18
2.2. Wiederverwendung in der Kreislaufwirtschaft 21
2.3. Wiederverwendung als Maßnahme zur Abfallvermeidung 28
2.3.1. Chancen und Herausforderungen 28
2.3.2. Einflussfaktoren 42
2.3.3. Bilanzierung des Klimaschutzpotenzials von Wiederverwendung 59
2.4. Akteure in der Abfallvermeidung und Wiederverwendung 62
2.5. Materialinitiativen im deutschsprachigen Raum 65
3. Methodik 70
3.1. Identifizierung und Erfassung der Akteure und Materialflüsse 70
3.1.1. Identifizierung und Erfassung der Akteure 70
3.1.2. Identifizierung und Erfassung der Materialflüsse 72
3.2. Bilanzierung von Abfallvermeidung und Modellierung der Materialflüsse 74
3.2.1. Bilanzierung von Abfallvermeidung 74
3.2.2. Modellierung der Materialflüsse 76
3.3. Modellierung der CO2-Bilanz 77
3.3.1. Kohlenstofffußabdruck von Unternehmen 78
3.3.2. Produkt-Kohlenstoff-Fußabdruck 81
3.4. Bilanzierung des Klimaschutzpotenzials 88
4. Ergebnisse und Auswertung 93
4.1. Literaturauswertung 93
4.2. Öffnungstage und Massenbilanz 96
4.3. Konfidenzbewertung 100
4.4. Akteursbeteiligung 101
4.5. Unternehmensemissionen 102
4.6. Klimaschutzbilanz 103
5. Diskussion 106
5.1. Stand des Wissens 106
5.2. Methodik 114
5.3. Ergebnisse 118
5.4. Fehlerbetrachtung 119
6. Ausblick 121
Literaturverzeichnis 124
Anhang