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Morphology and Surface Structure of Semicrystalline Semiconducting Polymers
No full textZiel dieser Arbeit war die Oberflächenabbildung von halbleitenden teilkristallinen Polymeren mittels Rasterkraftmikroskopie. Dabei wurde der standardmäßige intermittierende Kontaktmodus zur Oberflächencharakterisierung durch die Rasterkraftspektroskopie der Amplituden-Phasen-Abstand-Kurven und den daraus rekonstruierten MUSIC-Modus sowie die tiefenaufgelöste Rasterkraftmikroskopie ergänzt. Durch diese Kombination konnte ein umfassenderes Bild der Oberfläche bis in eine Tiefe von wenigen Nanometern gewonnen werden. Auf dem konjugierten Polymer P3HT konnte eine amorphe Deckschicht nachgewiesen werden. Weiterhin konnten durch Unterschiede in den nanomechanischen Eigenschaften der Oberfläche von (P(NDI2OD-T2) die beiden Kristallformen identifiziert werden. Durch die Untersuchung von nur wenige Nanometer dicken Polymerfilmen aus (P(NDI2OD-T2) bzw. PTzDPPTzF4 und deren Ausbildung von nur wenige Nanometer hohen Terrassen konnten monomolekulare Schichten nachgewiesen werden. Dies ermöglichte auch die Bestimmung der Orientierung des Polymerrückgrats und der Orientierung der Seitenketten
Linking Experiments and Molecular Simulations: A Way to Accurate Dew-Point Densities
No full textDie genaue Kenntnis thermophysikalischer Eigenschaften, insbesondere in der Nähe der Taulinie, ist für viele industrielle Anwendungen von wesentlicher Bedeutung. Prozesse wie die Erdgasaufbereitung, Kohlenstoffabscheidung und -speicherung sowie die Auslegung von Kälte- und Wärmepumpensystemen benötigen akkurate Daten zu Phasengleichgewichten und Dichten, um die Effizienz zu erhöhen und Betriebskosten sowie Umwelteinflüsse zu minimieren (Kontogeorgis et al., 2021). Die derzeit genaueste Methode zur Messung von Taudichten ist die gravimetrische Dichtemessung mittels einer Magnetschwebewaage. Die vorliegende Dissertation konzentriert sich daher darauf, die Erkenntnisse über Adsorptionseffekte in der gravimetrischen Dichtemessung zu erweitern und die damit verbundenen Unsicherheiten in der Nähe der Taulinie zu verringern. Gravimetrische Dichtemessverfahren verwenden sogenannte Senkkörper, die aufgrund ihrer chemischen Inertheit und günstigen Oberflächeneigenschaften häufig mit Gold beschichtet sind, um Fluiddichten über die Archimedische Auftriebskraft zu bestimmen. In den letzten Jahrzehnten wurden viele Fortschritte bei der Entwicklung dieser Anlagen erzielt (Kleinrahm, 1983, Yang and Richter, 2020, Bernardini et al., 2024). Dennoch bleiben in der Nähe der Taulinie weiterhin systematische Unsicherheiten bestehen, die hauptsächlich durch Adsorptionsfilme auf den inneren Oberflächen der Messgeräte verursacht werden. Dieser Effekt wird beim Annähern an die Taulinie zunehmend stärker. Handelt es sich bei dem untersuchten Fluid um eine Mischung, kann außerdem selektive Adsorption einzelner Komponenten dazu führen, dass sich die Zusammensetzung der gasförmigen Bulkphase (deren Dichte gemessen wird) von der nominalen Gemischzusammensetzung unterscheidet. Diese Verschiebung der Bulkphasen-Zusammensetzung erhöht zusätzlich die Messunsicherheit (Richter andKleinrahm, 2014). In der Nähe der Phasengrenze bilden sich dichte, flüssigkeitsähnliche Adsorptionsschichten auf den Senkkörpern, welche deren scheinbare Masse und ihr Volumen verändern und dadurch systematische Messfehler bewirken. In den letzten ca. 70 Jahren wurden unterschiedliche Ansätze zur Korrektur dieser Effekte entwickelt. Dennoch wird Adsorption heute entweder gar nicht oder nur mithilfe stark vereinfachter Annahmen (z.B. einer konstanten Dichte des Adsorbates) korrigiert, sodass weiterhin Bedarf an differenzierteren Korrekturmethoden besteht. Um diese Herausforderung anzugehen, verknüpft die vorliegende Dissertation experimentelle und numerische Daten. Auf Simulationsseite dienen Molekulardynamik-Simulationen (MD) als Methode, um die Adsorption an der Fluid-Feststoff-Grenzfläche auf atomarer Ebene zu untersuchen. Dafür wurde Adsorption bei den Reinstoffen Kohlenstoffdioxid, Ethan und Propan sowie in der binären Mischung aus Kohlenstoffdioxid und Propan (mit verschiedenen Zusammensetzungen) simuliert. Anschließend wurden die Simulationsergebnisse mit hochgenauen experimentellen Daten verglichen. Anhand der sehr guten Übereinstimmung zwischen simulierten und experimentellen Adsorptionsisothermen konnte gezeigt werden, dass das Simulations-Setup die Adsorption auf goldbeschichteten Oberflächen unter idealisierten Bedingungen zuverlässig beschreibt. Eine weitergehende Analyse zeigt außerdem, dass die Struktur des Adsorbates stark vom Abstand zur Phasengrenze abhängt. In deren unmittelbarer Nähe sammelt sich das Adsorbat überproportional an der Grenzfläche und bildet Schichten im Nanometerbereich, die die Dichte der gesättigten Flüssigkeit aufweisen. Im zweiten Schritt wurde der Simulationsaufbau erweitert, um selektive Adsorption aus dem binären Gemisch heraus zu untersuchen. Die Hauptbeiträge dieser Arbeit bestehen darin, (1) ein empirisches Modell zu entwickeln, das die Dichte des Adsorbats mit dem Verhältnis der Bulkphasendichte zur Dichte des gesättigten Dampfes (und damit zur Nähe zur Phasengrenze) verknüpft, sowie (2) die Beobachtung, dass sich die Zusammensetzung des Adsorbats bei binären Mischungen derjenigen der gesättigten Flüssigphase annähert. Im Gegensatz zur weitverbreiteten Annahme einer konstanten adsorbierten Dichte beschreibt das vorgeschlagene Modell den graduellen Aufbau der Adsorptionsschicht und ermöglicht so eine präzisere Korrektur gravimetrischer Dichtemessungen. Darüber hinaus erlauben die gewonnenen Erkenntnisse zur selektiven Adsorption, die Verschiebung der Zusammensetzung in der Bulkphase über die Annahme zu korrigieren, dass das Adsorbat in unmittelbarer Nähe der Taulinie die Zusammensetzung der gesättigten Flüssigphase annimmt. Um die simulierten und gemessenen Adsorptionsisothermen zu vergleichen, wurde eine umfangreiche Charakterisierung der Senkkörperoberflächen durchgeführt. Dafür wurden Oberflächentopographien von Edelstahl- und goldbeschichteten Senkkörpern systematisch mithilfe des optischen Teils eines konfokalen Raman-Mikroskops sowie mittels Rasterkraftmikroskopie untersucht. Anhand dieser Daten wurde ein neuer Ansatz zur Bestimmung eines Oberflächenvergrößerungsfaktors (SEF) entwickelt, der das Verhältnis zwischen geometrischer und approximierter Oberfläche auf Mikro- und Nanometer-Skala angibt. Hierbei zeigte sich, dass Strukturen wie Körner oder feine Kratzer die effektive Oberfläche abhängig von der Vorbehandlung um bis zu 20% vergrößern und somit zusätzliche Adsorptionsstellen bereitstellen. Zusätzlich wird in dieser Dissertation geprüft, inwieweit volumetrische Adsorptionsmessungen – insbesondere eine angepasste BET-Methode – zur Bestimmung absoluter Oberflächen geeignet sind. Während volumetrische Messungen heute für hochporöse Materialien etabliert sind, wurde im Rahmen dieser Arbeit gezeigt, dass bei quasi nichtporösen Metalloberflächen Gasdiffusion durch Dichtungsringe und sehr geringe Adsorptionsmengen zu erheblichen Unsicherheiten führen. Die SEF-basierte Charakterisierung erweist sich daher als zuverlässigere Alternative. Diese Dissertation liefert sowohl ein grundlegendes Verständnis der Auswirkungen von Adsorption auf gravimetrische Dichtemessungen nahe der Sättigung als auch praktikable Methoden zu deren Korrektur. Durch die Kombination von MD-Simulationen, experimentellen Adsorptionsmessungen und Oberflächencharakterisierung entsteht ein systematischer Ansatz zur Quantifizierung der Adsorption an goldbeschichteten, nichtporösen Oberflächen, der zu genaueren Dichtedaten nahe Phasengrenzen beiträgt. // Bernardini, Kleinrahm, Moritz, McLinden, Richter (2024). https://doi.org/10.1007/s10765-024-03336-0 Kleinrahm (1983). Entwicklung und Aufbau einer Dichtemessanlage zur Messung der Siede- und Taudichten reiner fluider Stoffe auf der gesamten Phasengrenzkurve. Ruhr-Universität Bochum. Kontogeorgis, Dohrn, Economou, De Hemptinne, Ten Kate, Kuitunen, Mooijer, Žilnik, Vesovic (2021). https://doi.org/10.1021/acs.iecr.0c05356 Richter, Kleinrahm (2014). https://doi.org/10.1016/j.jct.2014.03.020 Yang, Richter (2020). https://doi.org/10.1021/acs.iecr.9b06753:1 Introduction
2 Motivation for the Study of Sorption Effects in Gravimetric Density Measurements
3 Background and Methods
3.1 Experimental Adsorption Investigations
3.1.1 Gravimetric Measurements
3.1.2 Volumetric Measurements
3.2 Microscopic Methods
3.2.1 Surface Enlargement Factor
3.2.2 Confocal Raman Microscopy
3.2.3 Atomic ForceMicroscopy
3.3 Molecular Simulation Approaches
3.3.1 Classical Density Functional Theory
3.3.2 Density Gradient Theory
3.3.3 MonteCarloSimulations
3.3.4 Molecular Dynamics Simulations
4 Investigation of Adsorption on Sinker Surfaces in Densimetry
4.1 Assessing the Structure of Sinker Surfaces
4.1.1 Microscopic Methods
4.1.2 Volumetric Methods
4.2 Molecular Dynamics Simulations
4.2.1 Molecular Models
4.2.2 Numerical Treatment
4.2.3 Vapor-Liquid Equilibrium Simulations
4.2.4 Adsorption of Pure Substances on Gold Surfaces
4.2.5 Empirical Description of the Adsorbate Density on Gold Surfaces
4.2.6 Adsorption of Binary Mixtures on Gold Surfaces
4.3 Monte Carlo Simulations
5 Conclusions and OutlookAccurate knowledge of thermophysical properties, particularly in the vicinity of the dew line, is essential for many industrial applications. Processes such as natural gas treatment, carbon capture and storage, and the design of refrigeration and heat pump systems require precise data on phase equilibria and densities to increase efficiency and minimize both operational costs and environmental impacts (Kontogeorgis et al., 2021). Currently, the most accurate method for measuring dew-point densities is gravimetric densimetry based on a magnetic suspension balance. Accordingly, this dissertation focuses on expanding the understanding of adsorption effects in gravimetric densimetry and reducing the associated uncertainties near the dew line. Gravimetric density measurement devices employ so-called sinkers, which are often gold-plated due to the chemical inertness of gold and its favorable surface properties, to determine fluid densities via Archimedean buoyancy. In recent decades, significant progress has been made in the development of these systems (Kleinrahm, 1983, Yang and Richter, 2020, Bernardini et al., 2024). Nevertheless, systematic uncertainties persist near the dew line, mainly caused by adsorbed films on internal surfaces of the instruments. Moreover, if the studied fluid is a mixture, selective adsorption of individual components can result in the gaseous bulk phase (whose density is measured) deviating from the nominal mixture composition, thereby further increasing measurement uncertainty (Richter andKleinrahm, 2014). Near the phase boundary, dense, liquid-like adsorption layers form on the sinkers, altering their apparent mass and volume and introducing systematic measurement uncertainties. Over the past 70 years, various approaches to correct for these effects have been proposed. However, adsorption is often not corrected at all or only by means of simplified assumptions (e.g., assuming a constant density of the adsorbate). Hence, there is a need for more nuanced correction methods in highly-accurate thermophysical property measurements. To address this challenge, the present dissertation combines experimental and numerical data. On the simulation side, molecular dynamics (MD) simulations serve as a method for studying adsorption at the fluid--solid interface on an atomic level. Adsorption was simulated for the pure substances carbon dioxide, ethane, and propane, as well as for the binary mixture of carbon dioxide and propane with varying compositions. The simulation results were then compared with highly-accurate experimental data. The good agreement between simulated and experimental adsorption isotherms demonstrated that the simulation setup reliably captures adsorption on gold-plated sinker surfaces under idealized conditions. Further analysis shows that the adsorbate structure is highly dependent on how close the system is to the phase boundary. In its immediate vicinity, the adsorbate accumulates disproportionately at the interface, forming nanometer-scale layers that exhibit the density of the saturated liquid. In a second step, the simulation setup was expanded to study selective adsorption from the binary mixture. The primary contributions of this work include (1) an empirical model that relates adsorbate density to the ratio of the bulk-phase density to the density of the saturated vapor (and thus to the proximity of the phase boundary), and (2) the observation that the adsorbate composition of binary mixtures approaches that of the saturated-liquid phase. Unlike the commonly made assumption of a constant adsorbate density, the proposed model captures the gradual buildup of the adsorbate, allowing for more precise corrections of gravimetric density measurements. Moreover, the new insights into selective adsorption make it possible to account for shifts in the bulk-phase composition by assuming that the adsorbate composition near the dew line corresponds to that of the saturated-liquid phase. To compare simulated and measured adsorption isotherms, an extensive characterization of the sinker surfaces was carried out. Surface topographies of stainless-steel and gold-plated sinkers were systematically analyzed using the optical part of a confocal Raman microscope and atomic force microscopy. From these data, a new approach was introduced for determining a surface enlargement factor (SEF), which indicates the ratio between the geometrical surface area and an approximated surface area on the micro- and nanometer scale. It was found that features like grains or fine scratches can increase the surface area by up to 20\%, depending on the pretreatment, thus offering additional adsorption sites. Additionally, this dissertation examines whether volumetric adsorption measurements – particularly an adapted BET method – are suitable for determining absolute surfaces. While volumetric measurements are standard for highly porous materials, this work shows that, for quasi-nonporous metal surfaces, gas diffusion through sealing rings and very small amounts of adsorption lead to considerable uncertainties. Hence, the SEF-based surface characterization was considered more reliable. In summary, this dissertation provides both a fundamental understanding of how adsorption affects gravimetric density measurements near saturation and practical methods for its correction. By combining MD simulations, experimental adsorption measurements, and surface characterization, it establishes a systematic approach to quantifying adsorption on gold-plated, nonporous surfaces, ultimately enabling more accurate thermophysical property data near phase boundaries. // Bernardini, Kleinrahm, Moritz, McLinden, Richter (2024). https://doi.org/10.1007/s10765-024-03336-0 Kleinrahm (1983). Entwicklung und Aufbau einer Dichtemessanlage zur Messung der Siede- und Taudichten reiner fluider Stoffe auf der gesamten Phasengrenzkurve. Ruhr-Universität Bochum. Kontogeorgis, Dohrn, Economou, De Hemptinne, Ten Kate, Kuitunen, Mooijer, Žilnik, Vesovic (2021). https://doi.org/10.1021/acs.iecr.0c05356 Richter, Kleinrahm (2014). https://doi.org/10.1016/j.jct.2014.03.020 Yang, Richter (2020). https://doi.org/10.1021/acs.iecr.9b06753:1 Introduction
2 Motivation for the Study of Sorption Effects in Gravimetric Density Measurements
3 Background and Methods
3.1 Experimental Adsorption Investigations
3.1.1 Gravimetric Measurements
3.1.2 Volumetric Measurements
3.2 Microscopic Methods
3.2.1 Surface Enlargement Factor
3.2.2 Confocal Raman Microscopy
3.2.3 Atomic ForceMicroscopy
3.3 Molecular Simulation Approaches
3.3.1 Classical Density Functional Theory
3.3.2 Density Gradient Theory
3.3.3 MonteCarloSimulations
3.3.4 Molecular Dynamics Simulations
4 Investigation of Adsorption on Sinker Surfaces in Densimetry
4.1 Assessing the Structure of Sinker Surfaces
4.1.1 Microscopic Methods
4.1.2 Volumetric Methods
4.2 Molecular Dynamics Simulations
4.2.1 Molecular Models
4.2.2 Numerical Treatment
4.2.3 Vapor-Liquid Equilibrium Simulations
4.2.4 Adsorption of Pure Substances on Gold Surfaces
4.2.5 Empirical Description of the Adsorbate Density on Gold Surfaces
4.2.6 Adsorption of Binary Mixtures on Gold Surfaces
4.3 Monte Carlo Simulations
5 Conclusions and Outloo
Domain-Specific Knowledge Extraction and Synthesis for Literature Reviews
No full textThe social sciences have a knowledge management problem. Researchers need to identify related work to position their research, discover theoretical and practical knowledge gaps, and acquire methodological knowledge about how to conduct research. These tasks have become increasingly resource and time consuming as millions of articles are published each year. The predominant method of identifying related work requires the use of a handful of academic search engines that dominate the market, namely Google Search, Scopus, and Web of Science. However, these products do a poor job of making the available knowledge sufficiently accessible. As a result, hundreds of millions of articles are described by only a handful of metadata points, such as author, title, publication date, or a set of author-defined keywords. Searching for specific topics, research methods, and theories requires crafting database queries that include potential synonyms to check for matching terms in titles, abstracts, and, where available, the full text of articles. With millions of research articles available, current search strategies result in thousands of search results that must be manually reviewed for inclusion in a literature review. The recent rise of general artificial intelligence with tools such as ChatGPT has led to academic search engines attempting to adopt this new technology. However, it has been shown that these tools do not live up to expectations and in particular suffer from the phenomenon of hallucinating information. This requires researchers to carefully review generated search results of such models. Researchers currently rely on tools and technologies owned by private companies or large publishers, which often come with limitations, such as a lack of domain specificity and restricted search and filtering capabilities. But what if researchers could develop their own domain-specific tools and technologies, reducing dependency on these external players and better supporting the literature review process? This thesis consists of eight design science research studies, each of which contributes a building block to answering the overarching research question of how we can design tools and technologies that incorporate domain knowledge to support literature reviews. The research papers describe the design and development of several conceptual and technical artifacts, such as models, methods, and prototypical instantiations, that guide the design of domain-specific solutions for academic knowledge management, exemplified in the information systems discipline. We explore how knowledge representations, such as domain ontologies, can guide the design and functionality of automated knowledge extraction to identify domain-specific knowledge in research articles. Based on the extracted knowledge, we demonstrate how innovative semantic functionalities can be integrated into search engines and literature review processes to support knowledge synthesis and the conduct of literature reviews. This thesis presents a multi-design science research study aiming for generalizing, integrating, and formalizing the results of the individual research papers into design principles and an overarching design theory. The knowledge contributions of this thesis lead to several implications for research and practice. We have developed methods that can support research disciplines in managing domain knowledge more effectively, potentially supporting the development of domain- specific knowledge infrastructures. We have also shown how the developments in this thesis can support the conduct of literature reviews. By generating additional semantic metadata based on domain ontologies, it becomes possible to not only analyze a sample of articles, but the entire population. This thesis also contributes to the evaluation and improvement of Generative AI-based tools and technologies. Based on the semantic metadata extracted from research articles, it becomes possible to create a ground truth that enables the evaluation of Generative AI-based tools by assessing the degree of information hallucination. Furthermore, the approaches outlined in this thesis could be applied to different types of organizations to support knowledge extraction from unstructured data in documents.:Summary of Content
==================
Preface and Acknowledgements i
Research Papers iii
Use of Generative AI v
Summary of Content vi
Table of Content vii
List of Abbreviations xiii
List of Figures xv
List of Tables xviii
Abstract xx
Kurzfassung xxii
Section A. Research Summary and Synthesis 1
1. Introduction 1
2. Research Approach 9
3. Foundations 19
4. Results 30
5. Discussion 77
Section B. Research Papers of the Dissertation 87
Paper A – Toward an Information Systems Ontology 87
Paper B – A Framework for Ontology-Based Knowledge Synthesis from Research Articles 98
Paper C – Automated Knowledge Extraction from IS Research Articles Combining Sentence Classification and Ontological Annotation 116
Paper D – How Best to Hunt a Mammoth – Toward Automated Knowledge Extraction from Graphical Research Models 130
Paper E – Hey Article, What Are You About? Question Answering for Information Systems Articles through Transformer Models for Long Sequences 144
Paper F – A Method for Performing Ontology-Based Computational Literature Reviews Exemplified for Design Science Research 160
Paper G – Designing Ontology-Based Search Systems for Research Articles 174
Paper H – Enhancing Ontologies with Large Language Models: A Semi-Automated Approach 204
References xxiii
Appendix A – Appendices of Paper G xlviii
Appendix A.1 – Investigated Functionalities in Literature Databases xlviii
Appendix A.2 – Survey Questionnaire xlix
Appendix B – Declaration of Contribution
Explaining migrant health inequalities: The role of selection, measurement invariance and working conditions in native-migrant health differences
No full textDie Untersuchung gesundheitlicher Ungleichheiten bei Migranten ist aufgrund der sozioökonomischen, institutionellen und kulturellen Heterogenität der Herkunftsländer und des Aufnahmelandes Deutschland ein komplexes Thema. Diese Dissertation untersucht die körperliche und psychische Gesundheit verschiedener Migrantengruppen in Deutschland und konzentriert sich dabei auf den Healthy Migrant Effect (HME) und dessen Variationen. Anhand von Daten des Sozioökonomischen Panels werden Migranten aus europäischen und außereuropäischen Ländern, Binnenmigranten und einheimische Deutsche miteinander verglichen. Die Ergebnisse deuten auf einen anfänglichen Gesundheitsvorteil für Migranten hin, der sich im Laufe der Zeit verringert und von ihren Herkunftsländern beeinflusst wird. Darüber hinaus wird die Messinvarianz des SF-12-Gesundheitssurveys zwischen diesen Gruppen über einen Zeitraum von 12 Jahren bewertet, wobei eine akzeptable Invarianz festgestellt wird, jedoch darauf hingewiesen wird, dass die Nichtberücksichtigung der skalaren Invarianz Gesundheitsvergleiche verzerren kann. Schließlich wird untersucht, wie sozioökonomische Herausforderungen, wie z. B. der berufliche Status, zu den gesundheitlichen Unterschieden zwischen Migranten und Einheimischen beitragen, wobei komplexe Wechselwirkungen zwischen anfänglichem Gesundheitszustand, Veränderungen im Laufe der Zeit, Herkunftsregion und Geschlecht aufgedeckt werden. Diese Erkenntnisse unterstreichen die Notwendigkeit von Maßnahmen, die den Zugang zur Gesundheitsversorgung, die Arbeitsbedingungen und den Zugang zum Arbeitsmarkt für Migranten verbessern, um gesundheitliche Ungleichheiten zu verringern.
Nach einer kurzen Einleitung gebe ich einen Überblick über die in dieser Dissertation behandelten Forschungsfragen. Anschließend werde ich die thematischen und empirischen Verbindungen zwischen den Kapiteln zusammenfassen. In Kapitel 1 wird die Rolle der Selektion beim Healthy Migrant Effect untersucht. Kapitel 2 untersucht die longitudinale und kulturübergreifende Messinvarianz der physischen und psychischen Gesundheit. In Kapitel 3 wird untersucht, wie die berufliche Position Unterschiede im Gesundheitsverlauf zwischen Einheimischen und Migranten erklären kann. Abschließend fasse ich die Kapitel der Dissertation zusammen und diskutiere die Implikationen für Politik und Forschung
WASSERSTOFFTECHNOLOGIEN. EFFIZIENT PRODUZIERT: CHEMNITZER BRENNSTOFFZELLENKONFERENZ 2024
No full textZwei Tage, 63 internationale Fachvorträge und 270 Teilnehmende aus Wissenschaft und Industrie: Die dritte FC3 Fuel Cell Conference Chemnitz zeigt eindrucksvoll, wie vielfältig und aktuell relevant die Forschung im Bereich der Wasserstofftechnologien ist. Als Schlüsseltechnologie für das Energiesystem der Zukunft ist Wasserstoff Treiber einer emissionsarmen Mobilität und das Fundament für eine nachhaltige
Energieversorgung und industrielle Transformation. Der globale Wettbewerb um die Führungsrolle bei Wasserstofftechnologien ist bereits in vollem Gange und zeigt, wie dringend Innovationen in den Technologien zur Produktion, Speicherung und Nutzung benötigt werden.
Bevor diese Technologien jedoch breit verfügbar sind, stehen intensive Forschung, gezielte Entwicklung und die Industrialisierung im Fokus – Herausforderungen, denen wir uns in Chemnitz, Deutschlandund ganz Europa stellen. Die diesjährige Konferenz bringt erneut führende Köpfe aus Wissenschaft und Industrie
zusammen, um sich über aktuelle Trends und innovative Projekte auszutauschen. In diesem Konferenzband präsentieren wir Ihnen die neuesten Entwicklungen in den Bereichen PEM-Brennstoffzellen und Komponenten, Simulation, Produktion, Anwendung, Analyse- und Messmethoden sowie Elektrolyseure.
Der Wasserstoffcluster HZwo und das Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU freuen sich, Ihnen einen kompakten Überblick über die Fachvorträge und Veröffentlichungen zu bieten. Wir danken allen Mitwirkenden, Vortragenden und Partnern für ihr Engagement und freuen uns auf ein
Wiedersehen hier in Chemnitz im Jahr 2026!Two days, 63 international specialist presentations and 270 participants from science and industry: the third FC3 Fuel Cell Conference Chemnitz impressively demonstrated the diversity and current relevance of research in the field of hydrogen technologies. As a key technology for the energy system of the future, hydrogen is
not only seen as a driver of low-emission mobility, but also as the foundation for a sustainable energy supply and industrial transformation. The global competition for leadership in hydrogen technologies is already in full swing and shows how urgently innovations in hydrogen production, storage and utilisation are needed.
However, before these technologies are widely available, intensive research, targeted development and industrialisation are the focus - challenges that we are facing in Chemnitz, Saxony and throughout Europe. This year‘s conference once again brought together leading minds from science and industry to discuss
current trends and innovative projects. In this conference volume, we present the latest developments in the fields of PEM fuel cells and components, simulation, production, application, analysis and measurement methods as well as electrolysers.
The HZwo e.V. and the Fraunhofer Institute for Machine Tools and Forming Technology IWU are pleased to offer you a compact overview of the technical presentations and publications. We would like to thank all contributors, speakers and partners for their commitment and look forward to seeing you again here in
Chemnitz in 2026
Profile-based Extension of a Map-based Driving Simulator
No full textThe automotive industry relies heavily on the testing and validation of new software and hardware components under real-world conditions. However, physical testing can be expensive, time-consuming, and potentially dangerous. Simulation-based testing is proven to be highly efficient as an alternative, but existing simulation software often lacks the flexibility and customization options necessary to produce accurate and effective test drives.
Efficiency and flexibility in Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) testing are enhanced through the introduction of simulation profiles and providing customization options. By considering external influences, the simulations closely mimic real-world conditions, reducing the reliance on expensive and time-consuming physical testing.
The extended RoadHopper tool incorporates features such as user-selectable routing choices, parameterization of driver, vehicle and environment providing scope for advanced analysis of the simulated data. The incorporation of driver profiles further refines the behavior of virtual vehicles, contributing to a realistic and comprehensive testing framework. It also supports the storage of multiple Contraction hierarchies leveraging map-processing from GraphHopper.
The integration of these enhancements not only benefits the research on ADAS advancements but also offers a cost-effective and time-efficient alternative to conventional simulators allowing users to simulate a diverse range of driving scenarios
textil trainer. the free digital lerning platform: ADD International Textile Conference
No full textPresentation of the free online platform textil trainer at the ADD International Textile Conference from 21 to 22 November 2024 in Stuttgart.
The textil trainer is the digital learning standard in basic textile theory training in the federal state of Saxony: in textile companies, in training centres for textile professions
and at institutions of higher education with a textile focus
Matrix functions in multiplex network analysis
No full textThe fast and accurate approximation of matrix functions and their action on vectors is a core problem in numerical linear algebra. Prominently, the matrix exponential fueled research on matrix functions due to applications in differential equations. Krylov subspace methods are among the most efficient numerical methods for the approximation of the action of a matrix function on a vector. They produce (near-) optimal polynomial or rational approximations for a wide class of matrix functions by interpolating the scalar function at approximate eigenvalues of the matrix. Their computational efficiency hinges on fast matrix-vector products in the polynomial and the choice of suitable poles as well as fast linear system solves in the rational case. Complex systems from various scientific disciplines can be modeled by graphs or networks recording pairwise interactions between a finite set of entities. These complex networks possess natural linear algebraic representations and many fundamental problems in network science can be formulated as classical numerical linear algebra problems such as eigenvalue problems, linear systems, or matrix function expressions. In recent years, generalized network models such as multiplex networks, which record different types of relationships or interactions between the same entities in different layers have received considerable attention due to their increased flexibility in modeling complex real-world phenomena. Multiplex networks can be represented by structured matrices and the generalization of well-studied single-layer network methods to the multiplex case is an ongoing endeavor in the network science community. In this thesis, we consider several methods for the analysis of structural and dynamical network properties that rely on matrix function expressions and generalize them from single-layer to multiplex networks. We discuss centrality measures, the solution of stiff systems of non-linear differential equations with exponential Runge--Kutta integrators, as well as un- and semi-supervised community detection---putting a special focus on the efficient numerical treatment of the problems. Besides leveraging standard Krylov techniques, we present novel combinations of computational methods and advance state-of-the-art methodology. For instance, we prove an a-posteriori error estimate for rational Krylov approximations of the action of the matrix exponential on vectors, which enables a novel adaptive rational Krylov procedure with approximately constant iteration numbers and a near-linear scaling of the runtime with respect to the problem size. We present highly scalable linear-complexity methods for all considered problems, which allows insights into large-scale multiplex networks from social, transport, and imaging applications
Biocompatible Capacitive Sensor for Smart Farming
No full textDie Vereinten Nationen prognostizieren ein mögliches Wachstum der Weltbevölkerung auf 9,7 Milliarden Menschen bis zum Jahr 2050. Dies führt zu einem steigenden Bedarf an Nahrungsmitteln, bei gleichzeitig begrenzten Ressourcen. Um eine nachhaltigere Lebensmittelproduktion zu ermöglichen, ist integrated pest management für die Zukunft der Landwirtschaft unerlässlich. Neuartige, biokompatible und miniaturisierte Sensoren ermöglichen dafür, die direkte Messung an der Pflanze. Insbesondere die Messung von Blattfeuchte kann einem Frühwarnsystem dienen.
In dieser Arbeit wird ein kapazitiver, miniaturisierter und biokompatibler Sensor zur Messung von Blatt- und Luftfeuchtigkeit erforscht. Die Signalwandler sind planare integrierte interdigitale Elektroden (IDE), die mit einer feuchteempfindlichen Schicht bedeckt sind. Die Wechselwirkung von Wasser mit der sensitiven Schicht verändert die relative Permittivität der Sensorschicht. Bei der Sensorschicht handelt es sich um das biokompatible Parylene C, das auch als Passivierungsschicht gegen Feuchtigkeit und aggressive Chemikalien dient. Parallel dazu wird das Standardmaterial Polyimid getestet, da es kostengünstig ist und sich eignet, die Sensoreigenschaften vergleichbar zu charakterisieren. Zunächst wird der Sensor modelliert und entworfen. Der Signalpfad mit dem anwendungsspezifischen integrierten Schaltkreis (ASIC) wird erläutert. Ein analytisches Modell wird kurz beschrieben, während ein Finite-Elemente-Modell (FEM) verwendet wird, um die Sensorgeometrie für die relative Empfindlichkeit zu optimieren. Die modellierten Ergebnisse werden mit gemessenen Daten verifiziert. Zunächst wird die Grundkapazität gemessen. Mit einem ASIC wird die dynamische Antwort des Sensors auf wechselnde relative Luftfeuchtigkeit gemessen. Außerdem werden Stresstests bei hoher Luftfeuchtigkeit und Temperatur durchgeführt. Die Parylene Sensoren werden unter einer kondensierenden Atmosphäre getestet. Des Weiteren werden zytotoxische Tests durchgeführt, um die Biokompatibilität nachzuweisen. Die Charakterisierung und der Vergleich der Parylene C Sensoren mit Polyimid Sensoren beweisen das Funktionsprinzip des Sensor-Material-Systems unter Laborbedingungen. Der Kondensationstest zeigt, dass das System unter relevanten Bedingungen funktioniert. Die FEM-Modellverifizierung zeigt, dass modellierte und gemessene Daten sich aufgrund einer Prozessabweichung in der Herstellung unterscheiden. Durch die Optimierung werden die Elektrodenbreite und der Abstand vergrößert, um die relative Empfindlichkeit zu verdoppeln. Mit Parylene C Sensoren wird die Blattnässedauer von Gurken im Gewächshaus gemessen. Als Teil eines Entscheidungshilfesystems für Landwirte wird ein Algorithmus zur Taupunktunterschreitung vorgeschlagen. Außerdem wird der Sensor in einen teilweise biologisch abbaubaren Sensorknoten integriert. Diese Entwicklungen eröffnen das Feld für die Messung des Mikroklimas von Pflanzen und für eine intelligente, präzise Landwirtschaft. Darüber hinaus ebnet das Modell des Sensors den Weg für andere kapazitive Sensorsysteme mit neuen Materialien oder Geometrien und die ergänzende Integration eines Mikrocontrollers oder zusätzlicher MEMS-Sensoren.:1) Introduction
2) Fundamentals
3) Design and modeling
4) Sensor manufacturing
5) Sensor characterization
6) Demonstrator
7) Conclusion and outlookThe world population is continuously growing. The United Nations projects a possible growth of 9.7 billion by 2050. Therefore, food demand is increasing while the available resources are limited, and negative environmental impacts must be reduced. To enable sustainable food production processes, integrated pest management is integral to agriculture’s future. Novel biocompatible and miniaturized sensors allow a new base of data acquisition by direct measurement at the plant. Leaf wetness, especially, can give an early warning for fungus diseases.
This work presents a capacitive, miniaturized, and biocompatible sensor for leaf wetness and humidity sensing. The signal transducers are planar integrated interdigitated electrodes (IDE) topped with a sensitive layer. The interaction of water in the environment changes the relative permittivity of the sensing layer. The sensing layer is the biocompatible Parylene C. It is not only a sensing but also a passivation layer against moisture and aggressive chemicals. In parallel, the standard material Polyimide was tested, because it is cost-efficient and a good fi t to comparably characterize the sensor.
First, the sensor was modeled and designed. The signal path with the application-specific integrated circuit (ASIC) was explained. An analytical model was briefly described, while a finite element model (FEM) was used to optimize the sensor geometry for relative sensitivity. The modeled results were verified with measured data. The capacitive humidity sensors were characterized by an inductance, capacitance, and resistance (LCR) meter to measure the base capacitance. An ASIC measured the sensor’s dynamic response to changing relative humidity levels in air. Furthermore, stress tests at high humidity and temperature were conducted. Parylene sensors were tested under a condensing atmosphere to achieve relevant conditions, and cytotoxic tests were done to prove biocompatibility.
The characterization and comparison of the Parylene C sensors with Polyimide sensors proved the working principle of the sensor-material system under lab conditions. The stress tests showed the behavior at high humidity and temperature. The condensation tests proved that it worked under relevant conditions. The FEM model verification showed that modeled and measured data differed because of a process deviation. With an adjusted FEM geometry, the results correlated well with the measured values. The optimization increased the electrode width and gap to double the relative sensitivity. Parylene C sensors measured the leaf wetness duration of cucumber leaves in the greenhouse, and the dew point depression algorithm was proposed for a decision support system for farmers. Additionally, the sensor was integrated into a biodegradable sensor node for testing in arable farming conditions. These developments open the fi eld to measure the microclimate of plants and for smart, precision farming. Furthermore, the model of the sensor paves the way for other capacitive sensing systems with new materials or geometries and the supplementary integration of a microcontroller or additional MEMS sensors.:1) Introduction
2) Fundamentals
3) Design and modeling
4) Sensor manufacturing
5) Sensor characterization
6) Demonstrator
7) Conclusion and outloo
MACHINE LEARNING BASED SOFT SENSOR DEVELOPMENT FOR AUTOMOTIVE FUEL CELL SYSTEMS
No full textThe paper discusses the development of a machine learning based soft sensor for polymer electrolyte membrane fuel cell systems (PEMFC). Different modelling techniques such as decision trees, artificial neural networks (ANN), linear regression, and support vector machines (SVM) were implemented and compared. Artificial neural networks correctly predicted the cathode humidity condition
of the fuel cell with high accuracy for Federal Test Procedure (FTP-75), Worldwide harmonized Light vehicles Test Procedure (WLTP) and New European Driving Cycle (NEDC) driving cycles, outperforming other machine learning models in terms of RMSE (root mean squared error) and R-squared (coefficient of determination) values, which are the metrics used for performance evaluation of regression models.
Furthermore, standard automotive driving cycles, i.e., FTP-75, WLTP and NEDC, are evaluated for their suitability in generating the training data for machine learning applications. Machine learning models trained on data generated by simulating WLTP and NEDC driving cycle produced the best results in terms of consistency and accuracy