Projekt-Bilderpool
Es wurden 185 Einträge gefunden.
Nutzungshinweis: Die Bilder auf dieser Seite stammen aus den Projekten, die im Rahmen der Programme Stadt der Zukunft, Haus der Zukunft und IEA Forschungskooperation entstanden sind. Sie dürfen unter der Creative Commons Lizenz zur nicht-kommerziellen Nutzung unter Namensnennung (CC BY-NC) verwendet werden.
Grafische Darstellung der Bewertung über eine Reihe verschiedener Speichertechnologien.
Vergleich verschiedener Parameter (Speicherkapazität, TRL, Wirkungsgrad, Kosten, Sicherheit und kommerzieller Verfügbariekt) für die betrachten Speichertechnologien. Diese umfassen Flüssigwassertoff, komprimierten Wasserstoff, organische Wasserstoffträger, Metallhydride, Ammoniak, aber auch Redoxflow- und lithiumbasierte Batteriesysteme, Pumpspeicher und Chemical Looping Wasserstoff (HyLoop).
Copyright: CEET/TU Graz
Teilnehmer:innen des Annex-Meetings vom 16. Mai 2017
Das Meeting zu Annex 31 wurde am 16. Mai in den Räumen des Instituts für Chemische Verfahrenstechnik und Umwelttechnik abgehalten. Hideo Inoue, Alexander Dyck und Werner Lehnert hielten Fachvorträge zu den Forschungsaktivitäten an ihren jeweiligen Einrichtungen.
Copyright: TU Graz
Reaktorsystem zur Wasserstoffdarstellung
Schematische Darstellung des Hochdruckfestbettwasserstoff-Reaktorsystems zur Darstellung von hochreinem komprimiertem Wasserstoff (links); Abbildung des Reaktorsystems (rechts).
Copyright: TU Graz
Stand der Technik von Batterietechnologien.
Diese Abbildung zeigt den Entwicklungsstand der verschiedenen Technologien für wiederaufladbare Batterien in der Verbraucherelektronik.
Copyright: 4E EDNA
Mögliche Energieeinsparungen durch Maßnahmen für Rechenzentren.
Die Grafik zeigt die geschätzten jährlichen Energieeinsparungen bis 2030 für eine Reihe möglicher Maßnahmen zur Effizienzsteigerung von Rechenzentren, basierend auf Modellierungen von EDNA im Jahr 2024.
Copyright: 4E EDNA
IEA 4E EDNA Aktivitäten des Arbeitsplan Energieeffizienz von Rechenzentren
Diese Abbildung zeigt die verschiedenen Aktivitäten, die zum Arbeitsplan zur Energieeffizienz von Rechenzentren beitragen.
Copyright: 4E EDNA
Weltweiter Energieverbrauch netzwerkverbundener Geräte 2010-2030
Die Abbildung zeigt einen Graphen mit den jährlichen Energieverbräuchen netzwerkverbundener Geräte in verschiedenen Betriebsmodi - Netzwerkaktiv und Netzwerkstandby - sowie mit den vorgelagerten Energieverbräuche von Netzwerken und Rechen- und Datenzentren. Bis 2030 wird der gesamte weltweite Energieverbrauch netzwerkverbundener Geräte auf etwa 1.000 TWh/a steigen. Vor allem die gerätebezogenen Energieverbräuche steigen deutlich, wohingegen die vorgelagerten Energieverbräuche etwas sinken und etwa ein Drittel des Energieverbrauchs, der im Zusammenhang mit netzwerkverbundenen Geräten steht, ausmachen. Diese und weitere Grafiken zum Energieverbrauch netzwerkverbundener Geräte lassen sich mit dem EDNA Total Energy Model (Gesamtenergie-Modell) quantifizieren.
Copyright: EDNA, 2020
Netzwerkverbundene Geräte
Schematische Übersicht über netzwerkverbundene Geräte und Anwendungsbereiche.
Copyright: EDNA, 2020
Neues Web-Bild von EDNA
Bild der EDNA-Website mit einer Handvoll weltweit genutzter Haushaltsgeräte, die im Mittelpunkt der Arbeit von EDNA stehen.
Copyright: 4E EDNA
E-LKW auf Landstraße
26 t -Elektro-LKW-Prototyp im Verteilerkehr-Praxistest eines österreichischen Logistikunternehmens, Mitglied des Councils für nachhaltige Logistik.
Copyright: CNL/EVN/Vouillarmet 2021
TCO der verschiedenen Antriebstechnologien im Vergleich
Gesamtkosten (TCO) von Diesel-, Elektro- und FCEV- LKW unter verschiedenen Energiepreisannahmen. Use Case: Retailer im Ein-Schicht-Betrieb.
Copyright: CNL (2022)
AMF Task 63: Workshop Panel
Podiumsdiskussion mit Dina Bacovsky, Holger Friehmelt, Barbara Achleitner, Anna Pachinger und Kay Kratky
Copyright: Doris Matschegg
AMF Task 63: Entwicklung von SAF in Österreich
Szenario bezüglich der Entwicklung von SAF in Österreich bis 2050
Copyright: Doris Matschegg
Stakeholder, die zum ISGAN Casebook beigetragen haben und die von den Innovationen profitiert haben.
In der Grafik sieht man die Stakeholder, die zu den Cases, die im ISGAN Casebook zur Planung intelligenter Verteilnetze beigetragen haben gegenübergestellt jener Stakeholder, die davon profitiert haben.
Copyright: Susanne Windischberger
Projektüberblick
In dieser Grafik sind jene Themen dargestellt, welche rund um die „Social Licence to Automate“ im Rahmen des Projektes betrachtet wurden. Weiters wird ein überblicksmäßiger Ablauf der Vorgehensweise gezeigt.
Copyright: AIT Austrian Institute of Technology GmbH
Businessmodelle
Diese Grafik zeigt einen Überblick der Geschäftsmodelle, welche im Rahmen des Projektes zu verschiedenen Fragestellungen im Zusammenhang mit Demand Side Management (DSM) betrachtet wurden. Eine nähere Beschreibung der einzelnen Punkte kann im Endbericht nachgelesen werden.
Copyright: AIT Austrian Institute of Technology GmbH
Policy Brief 2024
Präsentation des Policy Briefs bei CEM15/MI-9
Copyright: Helena Lindquist
Composite Curves für einen Beispielprozess
Die Abbildung zeigt Composite Curves aus der Pinch-Analyse für einen Beispielprozess der im Zuge des Projektes evaluiert wurde.
Copyright: Austrian Institute of Technology GmbH
Wortwolke Annex 15 Projekte
Die Abbildung zeigt eine Wortwolke mit den häufigsten Worten, die in den Projektbeschreibungen der einzelnen Partner im Annex 15 vorkommen.
Copyright: Austrian Institute of Technology GmbH
Digitale Technologien zur Steigerung der Energieeffizienz in elektrischen Motorsystemen
Diese Abbildung gibt einen Überblick über die Technologien, die als relevant für die Energieeffizienz in elektrischen Motorsystemen identifiziert und in mehreren Workshops, in der Umfrage und Gesprächen als relevant eingestuft wurden. Beginnend auf der linken Seite der Abbildung sind intelligente Sensoren und erweiterte Steuerung auf Maschinenebene sowie das Internet der Dinge, die eine Kommunikation zwischen den verschiedenen Ebenen und Komponenten ermöglicht, dargestellt. Weiters bestehen zahlreiche Möglichkeiten zur Datenanalyse und damit zur Optimierung des Betriebs: Datenanalyse sowohl auf der Ebene der Motorsysteme als auch auf der Ebene der Produktionslinien oder sogar des gesamten Unternehmens. Eine dabei oft eingesetzte Technologie ist die Echtzeit-Überwachung der verschiedenen Geräte. Technologien, die diesen Anwendungen Vorteile bringen, sind digitale Zwillinge, cloudbasierte Dienste und künstliche Intelligenz. Augmented Reality kann helfen, die vorgeschlagenen Maßnahmen umzusetzen kann aber auch zur Analyse eingesetzt werden. Drei Technologien, die nicht direkt mit der Optimierung motorgetriebener Systeme zusammenhängen, allerdings breitere Beachtung finden sind z. B. Drohnen, 3D-Druck und fortschrittliche Robotik.
