In der vorgestellten Synthesearbeit werden platinbasierte Nanopartikel durch Reduktion von Sn[N(SiMe3)2]2 in Gegenwart von Pt-Nanokeimen unterschiedlicher Größe synthetisiert. Dabei werden intermetallische und Sn-reiche PtSn-, PtSn2- und PtSn4-Nanopartikel hergestellt. Durch Variation der Pt-Keimgröße oder der Sn-Konzentration kann das Produkt gesteuert werden. Durch höhere Sn-Konzentrationen und lange Reaktionszeiten entstehen außerdem erste Hybridpartikel mit einem PtSn4-Kristallit, auf den ein Sn/SnOx-Kristall epitaktisch aufgewachsen ist. Durch Substitution des Sn[N(SiMe3)2]2 können außerdem PtIn2-, PtBi2- und Pt-Zn-Nanopartikel gebildet werden, während Pt-Fe-, Pt-Ni-, Pt-Co- und Pt-Ga-Nanopartikel nicht hergestellt werden können. Die Nanopartikel werden ausführlich charakterisiert. Transmissionselektronenmikroskopie-Aufnahmen geben erste Einblicke in die Morphologie der Partikel, Röntgendiffraktometriemessungen zeigen die Zusammensetzung der Kristallite, energiedispersive Röntgenspektroskopie und Totalreflexionsröntgenfluoreszenzspektroskopie dagegen die Zusammensetzung der einzelnen Partikel und der gesamten Proben. Röntgenphotoelektronenspektroskopieuntersuchungen werden für die Oberflächencharakterisierung herangezogen. Hochauflösende Transmissionselektronenmikroskopie und die Analyse der Fast Fourier-Transformation können die kristalline Umgebung offenbaren. Sie können außerdem eine Pt-reiche Zwischenschicht visualisieren, die mit der durch Röntgenphotoelektronenspektroskopie gemessenen Oberflächenoxidation das Bild einer Oxidhülle mit einer darunter liegenden, an Pt angereicherten Zwischenschicht ergibt.
This thesis demonstrates, that platinum-based nanoparticles can be synthesised by reducing Sn[N(SiMe3)2]2 in the presence of platinum seeds with different sizes. Intermetallic and tin-rich PtSn, PtSn2, and PtSn4 nanocrystals are produced and regulated by varying the Pt-seed size as well as the tin concentration. High Sn concentration and reaction times result in the emergence of hybrid nanoparticles with a PtSn4 crystal and an epitaxially grown Sn/SnOx crystal. Substitution of Sn[N(SiMe3)2]2 leads to the formation of PtIn2, PtBi2, and Pt-Zn nanoparticles whereas no Pt-Fe, Pt-Ni, Pt-Co, and Pt-Ga nanocrystallites can be produced. The nanoparticles are characterised by transmission electron microscopy for a first observation of their morphology. X-ray diffraction shows the composition of the nano-crystals, while energy-dispersive X-ray spectroscopy and total reflection X-ray fluorescence analysis reveal the composition of single particles or the whole sample, respectively. X-ray photoelectron spectroscopy measurements are applied for the characterisation of the surface. High-resolution transmission electron microscopy and Fast Fourier transformation studies reveal the crystalline surroundings and thus, a platinum-rich subsurface layer. In combination with the results from the X-ray photoelectron spectroscopy, this implies a nanoparticle with an oxide shell of a tin-rich component and a platinum-rich subsurface layer.
Die Dissertation zeigt wie scannende Langstrecken-LiDAR-Messungen zur Rekonstruktion der longitudinalen Windgeschwindigkeit von einzelnen Nachlaufwindfeldern von Windenergieanlagen genutzt werden können. Hierzu wird eine dynamische Filterung der LiDAR-Rohdaten entwickelt, die eine verbesserte Genauigkeit und eine höhere Datenverfügbarkeit erreicht. Strömungscharakteristiken werden mittels einer Windfeldpropagation auf einer Zeitskala, kleiner der Messauflösung, rekonstruiert. Dieses Up-Sampling reduziert gleichzeitig den Abbildungsfehler der ersten zwei zentralen Momente der Windgeschwindigkeit. Eine modellbasierte Rekonstruktion von 3D1C Nachlaufwindfeldern ermöglicht neuartige Betrachtungen der Nachlaufdynamik in horizontaler und vertikaler Richtung. In einem Beispieldatensatz aus einer Large-Eddy Simulation wird das Nachlaufwindfeld mit einer Abweichung der gemittelten Windgeschwindigkeit von 2,3 % und einer Abweichung der Standardabweichung von 0,18 % rekonstruiert.
The dissertation shows how scanning long-range LiDAR measurements can be used to reconstruct the longitudinal wind speed component of single wind turbines wake wind fields. For this purpose, a dynamic filtering method of LiDAR raw data is developed, which achieves improved accuracy and higher data availability against conventional filtering. Flow characteristics are reconstructed using a wind field propagation approach on a sub-measurement time scale. This up-sampling simultaneously reduces the mapping error of the first two central moments of the wind speed. The model-based reconstruction of 3D1C wake wind fields allows novel observations of the wake dynamics in the horizontal and vertical direction. In an example data set from a numerical LiDAR simulator and a large-eddy simulation, the wake wind field is reconstructed with a deviation of the average wind speed of 2.3 % and a deviation of the standard deviation of 0.18 %.
In dieser Arbeit wird der Einfluss höherer Wind-Statistik auf die Last-Dynamik, speziell Ermüdungslasten, von Windrädern diskutiert. Nicht-Gauss-verteilte Windgeschwindigkeits-Inkremente, die mit der Intermittenz von Turbulenz in Zusammenhang stehen, sind dabei im Fokus. Im Rahmen dieser Arbeit werden synthetische Windfelder mit Gauss’scher und nicht-Gauss’scher Inkrement-Statistik auf Basis eines sog. Continuos-Time-Random-Walk Ansatzes erstellt. Die auf diese Weise generierten Windfelder werden in einer fachüblichen Windturbinen-Simulation prozessiert. Die resultierenden Systemantworten werden verglichen und hinsichtlich der Ermüdungslasten ausgewertet. Für extrem kohärente Windfelder kann auf diese Weise eine erhöhte Belastung von etwa 5-10% für ausgewählte Lastsensoren gezeigt werden. Des Weiteren wird die starke Abhängigkeit dieser Lasterhöhung von der Kohärenz des Windfeldes beleuchtet. Es kann gezeigt werden, dass der Intermittenz-Effekt mit der Kohärenz des Windes abnimmt.
In this work the impact of higher order statistics of wind on wind turbine loads, especially fatigue loads, is discussed. Non-Gaussian distributed wind velocity increments, which are related to the concept of turbulence intermittency, are the focal point of this thesis. Within this study, synthetic wind fields featuring Gaussian and non-Gaussian increment statistics are generated, utilizing a wind model based on Continuous-Time-Random-Walks. Subsequently, these fields are used as an input in a common wind turbine simulation. The resulting load responses are compared and analyzed with respect to the accumulated fatigue damage. In doing so, an increase in fatigue loading by approx. 5-10% for extreme coherent wind fields and selected load sensors is found. Additionally the dependency of this load enhancement on the coherence of the wind field is discussed. It is demonstrated that the intermittency effect decreases with the coherence.
Windenergieanlagen (WEA) werden meist in Windparks gebaut. Sie sind permanent den Turbulenzen des Windes und der Nachläufe stromaufwärts stehender WEA ausgesetzt. Diese Arbeit widmet sich daher der Entwicklung der kleinskaligen Turbulenz im Nachlauf. Anhand von Windkanalversuchen wird der Einfluss der Einströmturbulenz auf die Turbulenz im Nachlauf untersucht. Ein statisches Rotormodell und eine Modell-WEA werden verschiedenen Strömungen, laminar und turbulent, ausgesetzt. Außerdem wird die Turbulenz im Nachlauf einer Windparkkonstellation untersucht. Die Daten werden stochastisch mithilfe von Ein- und Mehrpunktstatistiken analysiert. Verschiedene Nachlaufregionen können identifiziert werden. Stromabwärts gleichen sich die Nachläufe beider Objekte, und es lässt sich ein Nachlaufkern identifizieren, der Eigenschaften homogener, isotroper Turbulenz aufweist. Die Ergebnisse sind nahezu unabhängig von der Einströmturbulenz. Die Modell-WEA prägt der Strömung somit eine eigene Turbulenz auf.
Wind turbines are clustered in wind farms and they operate in the turbulent atmospheric boundary layer. Thus, wind turbines are permanently exposed to turbulence from the wind and the wakes created by upstream turbines inside a wind farm. This thesis aims to examine the evolution of turbulence in the wake downstream the turbine. Wind tunnel experiments are carried out downstream a model turbine and a specially designed porous disc to investigate the influence of different turbulent inflows on the wake development. The data is analyzed with respect to common turbulent features using one and two point statistics. Five turbulence regions can be identified in the wakes. These regions are common for all experiments but differ in their locations. In the far wake of all cases a core region with universal properties of homogeneous isotropic turbulence is found. The results are independent on the inflow conditions, which is interpreted as the turbine imprinting its own turbulence onto the flow.