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There are 151 results.

Terms of use: The pictures on this site originate from the projects in the frame of the programmes City of Tomorrow, Building of Tomorrow and the IEA Research Cooperation. They may be used credited for non-commercial purposes under the Creative Commons License Attribution-NonCommercial (CC BY-NC).

Schematische Übersicht über netzwerkverbundene Geräte und Anwendungsbereiche.

Network connected devices

Schematic overview of network-connected devices and application areas.

Copyright: EDNA, 2020

Die Abbildung zeigt eine typische Installation eines Brennstoffzellen-Heizsystems im Heizungskeller eines Gebäudes.

Indoor installation of a fuel cell heating system

The illustration shows a typical indoor installation of a fuel cell heating system.

Copyright: Viessmann Climate Solutions

Die Abbildung zeigt den Innenaufbau und Komponenten eines Brennstoffzellen-Heizgeräts.

Inner structure of a fuel cell heating system

The illustrateion shows the inner structure and components of a fuel cell heating system.

Copyright: Viessmann Climate Solutions

Im IEA HPT Annex 56 wurden über 40 verschiedene Beispiele für Projekte und Produkte für vernetzte Wärmepumpen erhoben. Dabei können 5 Kategorien unterschieden werden: Optimierung des Wärmepumpenbetriebs, Vorausschauende Wartung, Bereitstellung von Flexibilität, Inbetriebnahme von Wärmepumpensystemen und Wärme als Dienstleistung. Ein Beispiel kann mehr als einer Kategorie zuordnet werden. Die Beispiele sind auf https://heatpumpingtechnologies.org/annex56/factsheets/ verfügbar.

Products and services for IoT heat pumps

Over 40 different examples of projects and products for IoT heat pumps were collected in IEA HPT Annex 56. A distinction can be made between 5 categories: Optimization of heat pump operation, Predictive maintenance, Provision of flexibility, Commissioning of heat pump systems and Heat as a service. An example can be assigned to more than one category. The examples are available at https://heatpumpingtechnologies.org/annex56/factsheets/.

Copyright: AIT Austrian Institute of Technology GmbH

Im IEA HPT Annex 56 wurden verschiedene Beispiele für Geschäftsmodelle für vernetzte Wärmepumpen erhoben. Die Grafik zeigt die Stakeholder, die in den Lebenszyklus einer vernetzten Wärmepumpe involviert sind (blau= Wärmepumpen-Wertschöpfungskette, orange = Betreiber:innen und Nutzer:innen, grün = Energiesystem). Alle Berichte sind auf https://heatpumpingtechnologies.org/annex56/ verfügbar.

Stakeholders in the life cycle of IoT enabled heat pumps

Various examples of business models for IoT heat pumps were collected in IEA HPT Annex 56. The diagram shows the stakeholders involved in the life cycle of an IoT heat pump (blue = heat pump value chain, orange = operators and users, green = energy system). All reports are available at https://heatpumpingtechnologies.org/annex56/.

Copyright: AIT Austrian Institute of Technology GmbH

Die Grafik zeigt, wie Echtzeitdaten aus der Feldebene und Gebäudedaten mit der Wissensbasis verknüpft werden.

Use of runtime data in a knowledge base

The graphic shows how real-time data from the field level and building data are linked to the knowledge base.

Copyright: TU Wien

Die Grafik zeigt verschiedene Arten von Modellen, die für IoT Wärmepumpen relevant sind. Physikalische Modelle beruhen auf physikalischen Beziehungen, datengetriebene Modelle werden nur anhand von Daten erstellt. Hybride Modelle beruhen sowohl auf Daten als auch auf physikalischen Beziehungen.

Models for IoT heat pumps

The graphic shows different types of models that are relevant for IoT heat pumps. Physical models are based on physical relationships, data-driven models are created using only data. Hybrid models are based on both data and physical relationships.

Copyright: Danish Technological Institute

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.

Participants of the Annex Meeting of 16 May 2017

The meeting on Annex 31 was held on 16 May in the rooms of the Institute of Chemical Engineering and Environmental Technology. Hideo Inoue, Alexander Dyck and Werner Lehnert gave technical presentations on the research activities at their respective facilities.

Copyright: TU Graz

Schematische Darstellung des Hochdruckfestbettwasserstoff-Reaktorsystems zur Darstellung von hochreinem komprimiertem Wasserstoff (links); Abbildung des Reaktorsystems (rechts).

Reactor system for hydrogen production

Schematic depiction of the high pressure fixed bed reactor system for the production of compressed ultra-pure hydrogen (left); photo of the reactor system (right).

Copyright: TU Graz

Kohlenstoffgeträgerte PdNiBi-Katalysatoren für die alkalische Ethanol-Oxidationsreaktion (EOR).

Carbon supported PdNiBi catalysts

Carbon supported PdNiBi catalysts for the alkaline ethanol oxidation reaction (EOR).

Copyright: TU Graz

Spezifischer Protonenleitungswiderstand von Pt-basierten Katalysatoren (Pt/C und PtCu/C) und den korrespondierenden Membranen bei unterschiedlicher relativer Feuchte.

Specific resistance towards proton conduction of Pt based fuel cell components

Specific resistance towards proton conduction at various degrees of relative humidity of Pt based catalysts (Pt/C and PtCu/C) and the corresponding membrane materials.

Copyright: TU Graz

Publikum beim nationalen Vernetzungsworkshop "Nachhaltige Flugtreibstoffe für Österreich"

AMF Task 63: National networking workshop

Audience at the national networking workshop "Sustainable aviation fuels for Austria"

Copyright: Doris Matschegg

Szenario bezüglich der Entwicklung von SAF in Österreich bis 2050

AMF Task 63: Development of SAF in Austria

Scenario regarding the development of SAF in Austria until 2050

Copyright: Doris Matschegg

26 t -Elektro-LKW-Prototyp im Verteilerkehr-Praxistest eines österreichischen Logistikunternehmens, Mitglied des Councils für nachhaltige Logistik.

E-truck on country road

Electric Truck Prototype (26 to) during overland field test at Austrian Logistics company, member of Council of Sustainable Logistics.

Copyright: CNL/EVN/Vouillarmet 2021

Gesamtkosten (TCO) von Diesel-, Elektro- und FCEV- LKW unter verschiedenen Energiepreisannahmen. Use Case: Retailer im Ein-Schicht-Betrieb.

TCO of the various drive technologies compared

Total cost of ownership (TCO) of Diesel, electric and FCEV trucks under different energy price assumptions. Use case: Retail in one-shift operation.

Copyright: CNL (2022)

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.

Project Overview

This diagram shows the topics that were considered in the context of the project "Social License to Automate". Furthermore, an overview of the methodology is given.

Copyright: AIT Austrian Institute of Technology GmbH

Diese Grafik zeigt das im Projektrahmen entwickelte DSM Interaktions-Akzeptanzmodell die zentralen vertrauensbildenden Interaktions-Features und deren sich in Abhängigkeit vom Automatisierungslevel verändernde Relevanz für Vertrauensbildung und Akzeptanz.

DSM Interaction and acceptance model

This figure shows the DSM interaction and acceptance model developed within the project framework, the central trust-building interaction features as well as their changing relevance for the building of trust and acceptance depending on the automation level.

Copyright: AIT Austrian Institute of Technology GmbH

Die 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.

Digital Technologies to Increase the Energyefficiency in Electric Motor Systems

The figure gives an overview of the technologies that were identified as relevant for energy efficiency in electric motor systems in several workshops, in the survey and interviews. Starting on the left-hand side of this picture technologies listed are smart sensors, advanced control on the level of machines and the Internet of things enabling communication between the different levels and components (in dark blue). Furthermore, the next level is the use of possibilities to analyse data and optimize operation (in green): data analytics on both the level of motor systems and on the level of production lines or even the whole company. Continuous monitoring of the different appliances is also significant. Technologies adding advantages to these applications (in grey) are digital twins, cloud-based services and artificial intelligence. Augmented reality can help to implement the suggested measures. Three technologies that are not directly related to the optimization of motor driven systems, but are of further interest include drones, 3D printing and advanced robotics (in dark blue at the right side of Figure 1). Starting on the left-hand side in Figure 1, technologies listed are smart sensors, advanced control on the level of machines and the Internet of things enabling communication between the different levels and components (in dark blue). Furthermore, the next level is the use of possibilities to analyse data and optimize operation (in green): data analytics on both the level of motor systems and on the level of production lines or even the whole company. Continuous monitoring of the different appliances is also significant. Technologies adding advantages to these applications (in grey) are digital twins, cloud-based services and artificial intelligence. Augmented reality can help to implement the suggested measures. Three technologies that are not directly related to the optimization of motor driven systems, but are of further interest include drones, 3D printing and advanced robotics (in dark blue at the right side of Figure 1).

Copyright: Österreichische Energieagentur, impact energy

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.

Digital Technologies to Increase the Energyefficiency in Electric Motor Systems

This figure gives an overview of the technologies that were identified as relevant for energy efficiency in electric motor systems in several workshops, in the survey and interviews. Starting on the left-hand side, technologies listed are smart sensors, advanced control on the level of machines and the Internet of things enabling communication between the different levels and components (in dark blue). Furthermore, the next level is the use of possibilities to analyse data and optimize operation (in green): data analytics on both the level of motor systems and on the level of production lines or even the whole company. Continuous monitoring of the different appliances is also significant. Technologies adding advantages to these applications (in grey) are digital twins, cloud-based services and artificial intelligence. Augmented reality can help to implement the suggested measures. Three technologies that are not directly related to the optimization of motor driven systems, but are of further interest include drones, 3D printing and advanced robotics.

Copyright: Österreichische Energieagentur, impact energy

Rund drei Viertel der Befragten betrachten die Entwicklung von Bildungsprogrammen und den Standardisierungsprozess zur Harmonisierung von Protokollen sowie Forschungssubventionen als wichtige politische Instrumente zur Überwindung dieser Hindernisse.

Important instruments to overcome barriers to using digital production technologies

Around three quarters of the respondents consider the development of education programmes and the standardisation process to harmonise protocols, as well as subsidies for research as important policy instruments to overcome these barriers.

Copyright: Österreichische Energieagentur