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Background. Despite considerable progress made in the past decade through salt iodization programs, over 2 billion people worldwide still have inadequate iodine intake, with devastating consequences for brain development and intellectual capacity. To optimize these programs with regard to salt iodine content, careful monitoring of salt iodine content is essential, but few methods are available to quantitatively measure iodine concentration in a simple, fast, and safe way.
Objective. We have validated a newly developed device that quantitatively measures the content of potassium iodate in salt in a simple, safe, and rapid way.
Methods. The linearity, determination and detection limit, and inter- and intra-assay variability of this colorimetric method were assessed and the method was compared with iodometric titration, using salt samples from several countries.
Results. Linearity of analysis ranged from 5 to 75 mg/kg iodine, with I mg/kg being the determination limit; the intra- and interassay imprecision was 0.9%, 0.5%, and 0.7% and 1.5%, 1.7%, and 2.5% for salt samples with iodine contents of 17, 30, and 55 mg/kg, respectively; the interoperator imprecision for the same samples was 1.2%, 4.9%, and 4.7%, respectively. Comparison with the iodometric method showed high agreement between the methods (R-2 = 0.978; limits of agreement, -10.5 to 10.0 mg/kg).
Conclusions. The device offers a field- and user-friendly solution to quantifying potassium iodate salt content reliably. For countries that use potassium iodide in salt iodization programs, further validation is required.
Stripe rust (Pst) is a major disease of wheat crops leading untreated to severe yield losses. The use of fungicides is often essential to control Pst when sudden outbreaks are imminent. Sensors capable of detecting Pst in wheat crops could optimize the use of fungicides and improve disease monitoring in high-throughput field phenotyping. Now, deep learning provides new tools for image recognition and may pave the way for new camera based sensors that can identify symptoms in early stages of a disease outbreak within the field. The aim of this study was to teach an image classifier to detect Pst symptoms in winter wheat canopies based on a deep residual neural network (ResNet). For this purpose, a large annotation database was created from images taken by a standard RGB camera that was mounted on a platform at a height of 2 m. Images were acquired while the platform was moved over a randomized field experiment with Pst-inoculated and Pst-free plots of winter wheat. The image classifier was trained with 224 x 224 px patches tiled from the original, unprocessed camera images. The image classifier was tested on different stages of the disease outbreak. At patch level the image classifier reached a total accuracy of 90%. To test the image classifier on image level, the image classifier was evaluated with a sliding window using a large striding length of 224 px allowing for fast test performance. At image level, the image classifier reached a total accuracy of 77%. Even in a stage with very low disease spreading (0.5%) at the very beginning of the Pst outbreak, a detection accuracy of 57% was obtained. Still in the initial phase of the Pst outbreak with 2 to 4% of Pst disease spreading, detection accuracy with 76% could be attained. With further optimizations, the image classifier could be implemented in embedded systems and deployed on drones, vehicles or scanning systems for fast mapping of Pst outbreaks.
In den letzten 20 Jahren hat sich der Maiszünsler (Ostrinia nubilalis HÜBNER), aus der Schmetterlingsfamilie der Pyralidae oder Zünsler, zum bedeutendsten tierischen Schädling des Maises (Zea mays) entwickelt. Eine Möglichkeit den Befall des Maiszünslers abzuwenden, bietet der Anbau von Bacillus thuringiensis-Mais (Bt-Mais). Mit Hilfe der Gentechnik wurden Gene des Bakteriums Bacillus thuringiensis übertragen, die einen für Fraßinsekten giftigen Wirkstoff bilden, wodurch die Pflanzen während der kompletten Vegetation vor den Larven des Maiszünslers geschützt sind. Ziel des vorliegenden Projektes war es, in einer 3-jährigen Studie die Auswirkungen des großflächigen Anbaus von Bt-Mais auf die ökologische Situation und den Handlungsrahmen des integrierten Pflanzenschutzes komplex zu untersuchen. Dazu wurden in Betrieben im Oderbruch, das als permanentes Befallsgebiet des Maiszünslers gilt, in den Jahren 2002 bis 2004 jährlich zwei Felder mit jeweils einer Bt-Sorte und einer konventionellen Sorte angelegt. Zusätzlich wurden biologische und chemische Maiszünsler-Bekämpfungsvarianten geprüft. Durch verschiedene Methoden wie Bonituren, Ganzpflanzenernten, Bodenfallenfänge und Beobachtungen des Wahlverhaltens von (Flug-)insekten konnten Aussagen zum Vorkommen von Insekten und Spinnentieren getroffen werden, wobei hierfür Daten aus Untersuchungen der Jahre 2000 und 2001 im Oderbruch ergänzend herangezogen werden konnten. Durch Ertragsmessungen, Energie- und Qualitätsermittlungen, sowie Fusarium- und Mykotoxinanalysen konnte der Anbau von Bt-Mais als neue Alternative zur Bekämpfung des Maiszünslers bewertet werden. Bezüglich des Auftretens von Insekten und Spinnentieren wurden im Mittel der fünfjährigen Datenerhebung beim Vergleich der Bt-Sorte zur konventionellen Sorte, mit Ausnahme der fast 100 %igen Bekämpfung des Maiszünslers, keine signifikanten Unterschiede festgestellt. Hierfür wurde ein besonderes Augenmerk auf Thripse, Wanzen, Blattläuse und deren Fraßfeinde, sowie mittels Bodenfallenfängen auf Laufkäfer und Spinnen gerichtet. Die erwarteten ökonomischen Vorteile wie etwa Ertragsplus oder bessere Nährstoff- und Energiegehalte durch geringeren Schaden beim Anbau von Bt-Mais als Silomais blieben in den Untersuchungsjahren aus. Allerdings zeigten Fusarium- und Mykotoxinanalysen eine geringere Belastung des Bt-Maises, was möglicherweise auf den geringeren Schaden zurückzuführen ist, da beschädigte Pflanzen für Fusarium und Mykotoxine anfälliger sind. Desweiteren konnten erste methodische Ansätze für ein auf EU-Ebene gefordertes, den Anbau von Bt-Mais begleitendes Monitoring, erarbeitet werden. So konnten Vorschläge für geeignete Methoden, deren Umfang sowie des Zeitpunktes der Durchführungen gemacht werden.
Additive manufacturing (AM) of metals and in particular laser powder bed fusion (LPBF) enables a degree of freedom in design unparalleled by conventional subtractive methods. To ensure that the designed precision is matched by the produced LPBF parts, a full understanding of the interaction between the laser and the feedstock powder is needed. It has been shown that the laser also melts subjacent layers of material underneath. This effect plays a key role when designing small cavities or overhanging structures, because, in these cases, the material underneath is feed-stock powder. In this study, we quantify the extension of the melt pool during laser illumination of powder layers and the defect spatial distribution in a cylindrical specimen. During the LPBF process, several layers were intentionally not exposed to the laser beam at various locations, while the build process was monitored by thermography and optical tomography. The cylinder was finally scanned by X-ray computed tomography (XCT). To correlate the positions of the unmolten layers in the part, a staircase was manufactured around the cylinder for easier registration. The results show that healing among layers occurs if a scan strategy is applied, where the orientation of the hatches is changed for each subsequent layer. They also show that small pores and surface roughness of solidified material below a thick layer of unmolten material (>200 mu m) serve as seeding points for larger voids. The orientation of the first two layers fully exposed after a thick layer of unmolten powder shapes the orientation of these voids, created by a lack of fusion.
Understanding the key factors influencing the water quality of large river systems forms an important basis for the assessment and protection of cross-regional ecosystems and the implementation of adapted water management concepts. However, identifying these factors requires in-depth comprehension of the unique environmental systems, which can only be achieved by detailed water quality monitoring.
Within the scope of the joint science and sports event "Elbschwimmstaffel" (swimming relay on the river Elbe) in June/July 2017 organized by the German Ministry of Education and Research, water quality data were acquired along a 550 km long stretch of the Elbe River in Germany. During the survey, eight physiochemical water quality parameters were recorded in high spatial and temporal resolution with the BIOFISH multisensor system. Multivariate statistical methods were applied to identify and delineate processes influencing the water quality.
The BIOFISH dataset revealed that phytoplankton activity has a major impact on the water quality of the Elbe River in the summer months. The results suggest that phytoplankton biomass constitutes a substantial proportion of the suspended particles and that photosynthetic activity of phytoplankton is closely related to significant temporal changes in pH and oxygen saturation.
An evaluation of the BIOFISH data based on the combination of statistical analysis with weather and discharge data shows that the hydrological and meteorological history of the sampled water body was the main driver of phytoplankton dynamics. This study demonstrates the capacity of longitudinal river surveys with the BIOFISH or similar systems for water quality assessment, the identification of pollution sources and their utilization for online in situ monitoring of rivers.
Die zerstörungsfreien Prüfungen von Bauwerken mit Hilfe von Ultraschallmessverfahren haben in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen. Durch Ultraschallmessungen können die Geometrien von Bauteilen bestimmt sowie von außen nicht sichtbare Fehler wie Delaminationen und Kiesnester erkannt werden.
Mit neuartigen, in das Betonbauteil eingebetteten Ultraschallprüfköpfen sollen nun Bauwerke dauerhaft auf Veränderungen überprüft werden. Dazu werden Ultraschallsignale direkt im Inneren eines Bauteils erzeugt, was die Möglichkeiten der herkömmlichen Methoden der Bauwerksüberwachung wesentlich erweitert. Ein Ultraschallverfahren könnte mit eingebetteten Prüfköpfen ein Betonbauteil kontinuierlich integral überwachen und damit auch stetig fortschreitende Gefügeänderungen, wie beispielsweise Mikrorisse, registrieren.
Sicherheitsrelevante Bauteile, die nach dem Einbau für Messungen unzugänglich oder mittels Ultraschall, beispielsweise durch zusätzliche Beschichtungen der Oberfläche, nicht prüfbar sind, lassen sich mit eingebetteten Prüfköpfen überwachen. An bereits vorhandenen Bauwerken können die Ultraschallprüfköpfe mithilfe von Bohrlöchern und speziellem Verpressmörtel auch nachträglich in das Bauteil integriert werden. Für Fertigbauteile bieten sich eingebettete Prüfköpfe zur Herstellungskontrolle sowie zur Überwachung der Baudurchführung als Werkzeug der Qualitätssicherung an. Auch die schnelle Schadensanalyse eines Bauwerks nach Naturkatastrophen, wie beispielsweise einem Erdbeben oder einer Flut, ist denkbar.
Durch die gute Ankopplung ermöglichen diese neuartigen Prüfköpfe den Einsatz von empfindlichen Auswertungsmethoden, wie die Kreuzkorrelation, die Coda-Wellen-Interferometrie oder die Amplitudenauswertung, für die Signalanalyse. Bei regelmäßigen Messungen können somit sich anbahnende Schäden eines Bauwerks frühzeitig erkannt werden.
Da die Schädigung eines Bauwerks keine direkt messbare Größe darstellt, erfordert eine eindeutige Schadenserkennung in der Regel die Messung mehrerer physikalischer Größen die geeignet verknüpft werden. Physikalische Größen können sein: Ultraschalllaufzeit, Amplitude des Ultraschallsignals und Umgebungstemperatur. Dazu müssen Korrelationen zwischen dem Zustand des Bauwerks, den Umgebungsbedingungen und den Parametern des gemessenen Ultraschallsignals untersucht werden.
In dieser Arbeit werden die neuartigen Prüfköpfe vorgestellt. Es wird beschrieben, dass sie sich, sowohl in bereits errichtete Betonbauwerke als auch in der Konstruktion befindliche, einbauen lassen. Experimentell wird gezeigt, dass die Prüfköpfe in mehreren Ebenen eingebettet sein können da ihre Abstrahlcharakteristik im Beton nahezu ungerichtet ist. Die Mittenfrequenz von rund 62 kHz ermöglicht Abstände, je nach Betonart und SRV, von mindestens 3 m zwischen Prüfköpfen die als Sender und Empfänger arbeiten. Die Empfindlichkeit der eingebetteten Prüfköpfe gegenüber Veränderungen im Beton wird an Hand von zwei Laborexperimenten gezeigt, einem Drei-Punkt-Biegeversuch und einem Versuch zur Erzeugung von Frost-Tau-Wechsel Schäden. Die Ergebnisse werden mit anderen zerstörungsfreien Prüfverfahren verglichen. Es zeigt sich, dass die Prüfköpfe durch die Anwendung empfindlicher Auswertemethoden, auftretende Risse im Beton detektieren, bevor diese eine Gefahr für das Bauwerk darstellen. Abschließend werden Beispiele von Installation der neuartigen Ultraschallprüfköpfe in realen Bauteilen, zwei Brücken und einem Fundament, gezeigt und basierend auf dort gewonnenen ersten Erfahrungen ein Konzept für die Umsetzung einer Langzeitüberwachung aufgestellt.
Traditionally, business process management systems only execute and monitor business process instances based on events that originate from the process engine itself or from connected client applications. However, environmental events may also influence business process execution. Recent research shows how the technological improvements in both areas, business process management and complex event processing, can be combined and harmonized. The series of technical reports included in this collection provides insights in that combination with respect to technical feasibility and improvements based on real-world use cases originating from the EU-funded GET Service project – a project targeting transport optimization and green-house gas reduction in the logistics domain. Each report is complemented by a working prototype.
This collection introduces six use cases from the logistics domain. Multiple transports – each being a single process instance – may be affected by the same events at the same point in time because of (partly) using the same transportation route, transportation vehicle or transportation mode (e.g. containers from multiple process instances on the same ship) such that these instances can be (partly) treated as batch. Thus, the first use case shows the influence of events to process instances processed in a batch. The case of sharing the entire route may be, for instance, due to origin from the same business process (e.g. transport three containers, where each is treated as single process instance because of being transported on three trucks) resulting in multi-instance process executions. The second use case shows how to handle monitoring and progress calculation in this context. Crucial to transportation processes are frequent changes of deadlines. The third use case shows how to deal with such frequent process changes in terms of propagating the changes along and beyond the process scope to identify probable deadline violations. While monitoring transport processes, disruptions may be detected which introduce some delay. Use case four shows how to propagate such delay in a non-linear fashion along the process instance to predict the end time of the instance. Non-linearity is crucial in logistics because of buffer times and missed connection on intermodal transports (a one-hour delay may result in a missed ship which is not going every hour). Finally, use cases five and six show the utilization of location-based process monitoring. Use case five enriches transport processes with real-time route and traffic event information to improve monitoring and planning capabilities. Use case six shows the inclusion of spatio-temporal events on the example of unexpected weather events.