POP-Profiling - Kontaminationen auf der Spur : Nutzung von Methoden der künstlichen Intelligenz zur Profilanalyse von PCB-Belastungen mit Erarbeitung von Auswerteverfahren und Erstellung von IT-Werkzeugen : Abschlussbericht / von Alexander Blume (Dornier Power and Heat GmbH, Berlin), Prof. Dr. Benny Selle (Berliner Hochschule für Technik, Berlin) ; im Auftrag des Umweltbundesamtes ; Redaktion: Fachgebiet IV 2.1 Informationssystem Chemikaliensicherheit - Dr. Andreas Höllrigl-Rosta, Dr. Thomas Gräff
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1963394674
URN
urn:nbn:de:gbv:3:2-123456789-1178138
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Autorin / Autor
Beiträger
Körperschaft
Erschienen
Dessau-Roßlau : Umweltbundesamt, 2026
Umfang
1 Online-Ressource (119 Seiten, 4,14 MB) : Illustrationen, Diagramme
Ausgabevermerk
Sprache
ger
Anmerkungen
Abschlussdatum: September 2024
Quellenverzeichnis: Seite 69-74
Sprache der Zusammenfassung: Deutsch, Englisch
Inhaltliche Zusammenfassung
Persistente organische Stoffe (POP), wie Polychlorierte Biphenyle (PCB), Dioxine und Furane, stellen weltweit eine Belastung für die Umwelt dar und wirken oftmals toxisch, karzinogen, mutagen und teratogen auf Organismen. PCB wurden in Form verschiedener Kongenerengemische als Industriechemikalien über lange Jahre in geschlossenen und offenen Anwendungen eingesetzt und daraus in die Umwelt emittiert. Die Transportpfade von Quellen zu Senken sind vielfältig, und die Kongenerenprofile unterliegen Veränderungen durch Fraktionierungsprozesse. Das Forschungsvorhaben "POP-Profiling - Kontaminationen auf der Spur" hat unter Einbindung von Verfahren des Maschinellen Lernens, eine geeignete Methode entwickelt, um PCB-Belastungsprofile von Fischen potenziellen Quellenprofilen zu zuordnen. Dazu wurden gealterte Verbrauchs- und fraktionierte Emissionsprofile für die Jahre 1980 bis 2020 als sogenannte Schattenprofile modelliert und verglichen. Aus den analysierten Belastungsprofilen konnten Rückschlüsse auf den Belastungspfad gezogen (atmosphärisch, partikelgebunden) und somit Verbindungen zu potenzielle Quellländer hergestellt werden. Im vorliegenden Bericht werden die erforderlichen Grundlagen für die Entwicklung des Systems aufbereitet, bevor die Trainingsdaten modelliert und das System entwickelt sowie angewandt wird.
Persistent organic pollutants (POPs), such as polychlorinated biphenyls (PCBs), dioxins, and furans, represent a global environmental burden and are often toxic, carcinogenic, mutagenic, and teratogenic to organisms. PCBs were used for many years as industrial chemicals in various congener mixtures in both closed and open applications, from which they were emitted into the environment. The transport pathways from sources to sinks are diverse, and the congener profiles undergo changes due to fractionation processes. The research project "POP Profiling - Kontaminationen auf der Spur" has developed an effective method, incorporating machine learning techniques, to match PCB contamination profiles in fish to potential country source profiles. For this, aged consumer and fractionated emission profiles for the years 1980 to 2020 were modelled and compared as so-called shadow profiles. The analysed contamination profiles enabled inferences to be made about contamination pathways (atmospheric, particle-bound), thereby allowing links to potential source countries to be identified. This report compiles the essential foundations for developing the system before modelling the training data and proceeding with system development and application.
Schriftenreihe
Texte. Umweltbundesamt ; 2026, 07 ppn:505871920
REFOPLAN des Bundesministeriums Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz
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