TY - THES A1 - Schmidt, Bernhard V. K. J. T1 - Polymers, self-assembly and materials BT - from polymer synthesis to applications BT - von der Polymersynthese bis zur Anwendung N2 - In der vorliegenden Arbeit wurden die Selbstorganisation von hydrophilen Polymeren, verstärkte Hydrogele, sowie anorganische/Polymer Hybridmaterialien untersucht. Dabei beschreibt die Arbeit den Weg von Polymersynthese mittels verschiedener Methoden über Polymerselbstanordnung bis zur Herstellung von Polymermaterialien mit vielversprechenden Eigenschaften für zukünftige Anwendungen. Hydrophile Polymere wurden verwendet, um Mehrphasensysteme herzustellen, Wasser-in-Wasser Emulsionen zu bilden und selbstangeordneten Strukturen zu erzeugen, z. B. Partikel/Aggregate oder hohle Strukturen aus komplett wasserlöslichen Bausteinen. Die Strukturbildung in wässriger Umgebung wurde ferner für supramolekulare Hydrogele mit definierter Unterstruktur und reversiblem Gelierungsverhalten eingesetzt. Auf dem Gebiet der Hydrogele wurde das anorganische Material graphitisches Kohlenstoffnitrid (g-CN) als Photoinitiator für die Hydrogelsynthese und als Verstärker der Gelstruktur beschrieben. Hierbei konnten Hydrogele mit herausragenden Eigenschaften generiert werden, z. B. hohe Kompressibilität, hohe Speichermodule oder Gleitfähigkeit. Die Kombinationen von g-CN mit verschiedenen Polymeren erlaubte es zudem neue Materialien für die Photokatalyse bereitzustellen. Als weiteres anorganisches Material wurden Metall-organische Gerüste (MOFs) mit Polymeren kombiniert. Es konnte gezeigt werden, dass die Verwendung von MOFs in der Polymersynthese einen starken Einfluss auf die erzeugte Polymerstruktur hat und MOFs als Katalysator für Polymerisationen verwendet werden können. Zuletzt wurde die MOF Synthese an sich untersucht, wobei Polymeradditive oder Lösungsmittel eingesetzt wurden um die kristalline Struktur der MOFs zu modulieren. Insgesamt wurden hier verschiedene Errungenschaften für die Polymerchemie beschrieben, z.B. neuartige hydrophile Polymere und Hydrogele, die zur Zeit wichtige Materialien im Polymerbereich durch ihre vielversprechenden Anwendungen im biomedizinischen Sektor darstellen. Außerdem ergab die Kombination von Polymeren mit Materialien aus anderen Bereichen der Chemie, z. B. g-CN und MOFs, neue Materialien mit bemerkenswerten Eigenschaften, die ebenfalls von Interesse für zukünftige Anwendungen sind, z. B. Beschichtungen, Partikeltechnologie und Katalyse. N2 - In the present thesis, self-assembly of hydrophilic polymers, reinforced hydrogels and inorganic/polymer hybrids were examined. The thesis describes an avenue from polymer synthesis via various methods over polymer self-assembly to the formation of polymer materials that have promising properties for future applications. Hydrophilic polymers were utilized to form multi-phase systems, water-in-water emulsions and self-assembled structures, e.g. particles/aggregates or hollow structures from completely water-soluble building blocks. The structuring of aqueous environments by hydrophilic homo and block copolymers was further utilized in the formation of supramolecular hydrogels with compartments or specific thermal behavior. Furthermore, inorganic graphitic carbon nitride (g-CN) was utilized as photoinitiator for hydrogel formation and as reinforcer for hydrogels. As such, hydrogels with remarkable mechanical properties were synthesized, e.g. high compressibility, high storage modulus or lubricity. In addition, g-CN was combined with polymers for a broad range of materials, e.g. coatings, films or latex, that could be utilized in photocatalytic applications. Another inorganic material class was combined with polymers in the present thesis as well, namely metal-organic frameworks (MOFs). It was shown that the pore structure of MOFs enables improved control over tacticity and achievement of high molar masses. Furthermore, MOF-based polymerization catalysis was introduced with improved control for coordinating monomers, catalyst recyclability and decreased metal contamination in the product. Finally, the effect of external influence on MOF morphology was studied, e.g. via solvent or polymer additives, which allowed the formation of various MOF structures. Overall, advances in several areas of polymer science are presented in here. A major topic of the thesis was hydrophilic polymers and hydrogels that currently constitute significant materials in the polymer field due to promising future applications in biomedicine. Moreover, the combination of polymers with materials from other areas of research, i.e. g-CN and MOFs, provided various new materials with remarkable properties also of interest for applications in the future, e.g. coatings, particle structures and catalysis. T2 - Polymere, Selbstanordnungen und Materialien KW - block copolymers KW - carbon nitride KW - metal-organic frameworks KW - Blockcopolymere KW - Kohlenstoffnitrid KW - Metall-organische Gerüste Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-484819 ER - TY - THES A1 - Schröter, Kai T1 - Improved flood risk assessment BT - new data sources and methods for flood risk modelling N2 - Rivers have always flooded their floodplains. Over 2.5 billion people worldwide have been affected by flooding in recent decades. The economic damage is also considerable, averaging 100 billion US dollars per year. There is no doubt that damage and other negative effects of floods can be avoided. However, this has a price: financially and politically. Costs and benefits can be estimated through risk assessments. Questions about the location and frequency of floods, about the objects that could be affected and their vulnerability are of importance for flood risk managers, insurance companies and politicians. Thus, both variables and factors from the fields of hydrology and sociol-economics play a role with multi-layered connections. One example are dikes along a river, which on the one hand contain floods, but on the other hand, by narrowing the natural floodplains, accelerate the flood discharge and increase the danger of flooding for the residents downstream. Such larger connections must be included in the assessment of flood risk. However, in current procedures this is accompanied by simplifying assumptions. Risk assessments are therefore fuzzy and associated with uncertainties. This thesis investigates the benefits and possibilities of new data sources for improving flood risk assessment. New methods and models are developed, which take the mentioned interrelations better into account and also quantify the existing uncertainties of the model results, and thus enable statements about the reliability of risk estimates. For this purpose, data on flood events from various sources are collected and evaluated. This includes precipitation and flow records at measuring stations as well as for instance images from social media, which can help to delineate the flooded areas and estimate flood damage with location information. Machine learning methods have been successfully used to recognize and understand correlations between floods and impacts from a wide range of data and to develop improved models. Risk models help to develop and evaluate strategies to reduce flood risk. These tools also provide advanced insights into the interplay of various factors and on the expected consequences of flooding. This work shows progress in terms of an improved assessment of flood risks by using diverse data from different sources with innovative methods as well as by the further development of models. Flood risk is variable due to economic and climatic changes, and other drivers of risk. In order to keep the knowledge about flood risks up-to-date, robust, efficient and adaptable methods as proposed in this thesis are of increasing importance. N2 - Flüsse haben seit jeher ihre Auen überflutet. In den vergangenen Jahrzehnten waren weltweit über 2,5 Milliarden Menschen durch Hochwasser betroffen. Auch der ökonomische Schaden ist mit durchschnittlich 100 Milliarden US Dollar pro Jahr erheblich. Zweifelsohne können Schäden und andere negative Auswirkungen von Hochwasser vermieden werden. Allerdings hat dies einen Preis: finanziell und politisch. Kosten und Nutzen lassen sich durch Risikobewertungen abschätzen. Dabei werden in der Wasserwirtschaft, von Versicherungen und der Politik Fragen nach dem Ort und der Häufigkeit von Überflutungen, nach den Dingen, die betroffen sein könnten und deren Anfälligkeit untersucht. Somit spielen sowohl Größen und Faktoren aus den Bereichen der Hydrologie und Sozioökonmie mit vielschichtigen Zusammenhängen eine Rolle. Ein anschauliches Beispiel sind Deiche entlang eines Flusses, die einerseits in ihrem Abschnitt Überflutungen eindämmen, andererseits aber durch die Einengung der natürlichen Vorländer den Hochwasserabfluss beschleunigen und die Gefährdung für die Anlieger flussab verschärfen. Solche größeren Zusammenhänge müssen in der Bewertung des Hochwasserrisikos einbezogen werden. In derzeit gängigen Verfahren geht dies mit vereinfachenden Annahmen einher. Risikoabschätzungen sind daher unscharf und mit Unsicherheiten verbunden. Diese Arbeit untersucht den Nutzen und die Möglichkeiten neuer Datensätze für eine Verbesserung der Hochwasserrisikoabschätzung. Es werden neue Methoden und Modelle entwickelt, die die angesprochenen Zusammenhänge stärker berücksichtigen und auch die bestehenden Unsicherheiten der Modellergebnisse beziffern und somit die Verlässlichkeit der getroffenen Aussagen einordnen lassen. Dafür werden Daten zu Hochwasserereignissen aus verschiedenen Quellen erfasst und ausgewertet. Dazu zählen neben Niederschlags-und Durchflussaufzeichnungen an Messstationen beispielsweise auch Bilder aus sozialen Medien, die mit Ortsangaben und Bildinhalten helfen können, die Überflutungsflächen abzugrenzen und Hochwasserschäden zu schätzen. Verfahren des Maschinellen Lernens wurden erfolgreich eingesetzt, um aus vielfältigen Daten, Zusammenhänge zwischen Hochwasser und Auswirkungen zu erkennen, besser zu verstehen und verbesserte Modelle zu entwickeln. Solche Risikomodelle helfen bei der Entwicklung und Bewertung von Strategien zur Minderung des Hochwasserrisikos. Diese Werkzeuge ermöglichen darüber hinaus Einblicke in das Zusammenspiel verschiedener Faktoren sowie Aussagen zu den zu erwartenden Folgen auch von Hochwassern, die das bisher bekannte Ausmaß übersteigen. Diese Arbeit verzeichnet Fortschritte in Bezug auf eine verbesserte Bewertung von Hochwasserrisiken durch die Nutzung vielfältiger Daten aus unterschiedlichen Quellen mit innovativen Verfahren sowie der Weiterentwicklung von Modellen. Das Hochwasserrisiko unterliegt durch wirtschaftliche Entwicklungen und klimatische Veränderungen einem steten Wandel. Um das Wissen über Risiken aktuell zu halten sind robuste, leistungs- und anpassungsfähige Verfahren wie sie in dieser Arbeit vorgestellt werden von zunehmender Bedeutung. T2 - Verbesserte Hochwasserrisikobewertung: Neue Datenquellen und Methoden für die Risikomodellierung KW - flood KW - risk KW - vulnerability KW - machine learning KW - uncertainty KW - Hochwasser KW - Risiko KW - Vulnerabilität KW - Maschinelles Lernen KW - Unsicherheiten Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-480240 ER -