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Regionalspiegel / Oberes Erzgebirge, Annaberger Land, Greifensteinregion

26 June 2024 (has links)
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Regionalspiegel / Oberes Erzgebirge, Annaberger Land, Greifensteinregion

26 June 2024 (has links)
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Regionalspiegel / Oberes Erzgebirge, Annaberger Land, Greifensteinregion

03 July 2024 (has links)
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Regionalspiegel / Oberes Erzgebirge, Annaberger Land, Greifensteinregion

20 August 2024 (has links)
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Regionalspiegel / Oberes Erzgebirge, Annaberger Land, Greifensteinregion

09 July 2024 (has links)
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Regionalspiegel / Oberes Erzgebirge, Annaberger Land, Greifensteinregion

27 September 2024 (has links)
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Regionalspiegel / Oberes Erzgebirge, Annaberger Land, Greifensteinregion

23 April 2024 (has links)
Erscheinen eingestellt Benennung früher: Annaberg-Buchholz Benennung früher: Oberes Erzgebirge, Annaberg-Buchholz, Greifensteinregion
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Numerische Simulation von thermisch gekoppelten Gesteinszerstörungsprozessen mittels Diskreter Elemente

Morgenstern, Roy 10 July 2024 (has links)
In den letzten Jahren intensivierten sich die Bemühungen, anisotropes Verhalten von Gesteinen in numerischen Modellen abzubilden. Für ein tiefgreifendes Verständnis dieser Prozesse sind numerische Modelle gut geeignet, da hier die Rand- und Anfangsbedingungen sehr exakt vorgegeben werden können, um das Verhalten eines pkysikalischen Systems unter vollständig kontrollierbaren Bedingungen zu studieren. Am Beispiel von Gneis wird ein numerisches Modell für die Modellierung einaxialer Druck- und Spaltzugversuche vorgestellt. Dieses nutzt den Diskreten-Element-Code 3DEC der Fa. Itasca Consulting Group, Inc. um gekoppeltes nichtlinear-anisotropes thermo-mechanisches Materialverhalten zu simulieren. In dieser Arbeit wird sowohl der Modellaufbau anhand eines GBM gezeigt, als auch ein Stoffgesetz zur Simulation eines nichtlinearen orthotropen thermischen Expansionsverhaltens entwickelt. Die dafür benötigten Modellparameter werden anhand von durchgeführten Laborversuchen kalibriert. Das entwickelte Modell wird dann angewendet, um die Modellierung einaxialer Druck- und Spaltzugversuchen für ein anisotropes Material (Gneis) durchzuführen, um das Modell zu validieren. Am Ende der Arbeit wird eine praktische Anwendung des Modells in Form eines Schneidversuchs gezeigt. / In recent years, efforts have intensified to simulate the anisotropic behavior of rocks in numerical models. Numerical models are well suited for a profound understanding of these processes, since the boundary and initial conditions can be specified very precisely in order to study the behavior of a physical system under fully controllable conditions. Using the example of gneiss, a numerical model is presented for the modeling of uniaxial compression and Brazilian tensile tests. The discrete element code 3DEC from the company Itasca Consulting Group, Inc. is used to simulate coupled nonlinear- anisotropic thermo-mechanical material behavior. In this thesis the model generation is shown using Grain-Based Models and a material law for the simulation of a nonlinear orthotropic thermal expansion behavior is developed. The model parameters required for this are calibrated based on performed laboratory tests. The developed model is then applied to perform modeling of uniaxial compression and Brazilian tensile tests for an anisotropic material (gneiss) to validate the model. Lastly, a practical application of the model is shown in the form of a cutting test.
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Rohstoffprognosen für Zinn, Wolfram, Fluss- und Schwerspat im Mittelerzgebirge

Brosig, Andreas, Barth, Andreas, Knobloch, Andreas, Dickmayer, Ellen 04 January 2022 (has links)
Im Rahmen des Projektes ROHSA 3 wurden auf Basis vorhandener und neu verfügbar gemachter Daten Prognosen für Zinn, Wolfram sowie Fluss- und Schwerspat in einem 740 m² großen Gebiet im Mittelerzgebirge angefertigt. Die Karten zeigen höffige Gebieten, wobei für Zinn und Wolfram erstmals auch Mengen-Prognosen erstellt wurden. Geophysikalische, geochemische Daten sowie Lagerstättenindikatoren (z. B. Tektonik, Erz kontrollierende Lithologien) wurden durch die Software advangeo@ aufbereitet und mittels ihrer künstlich neuronalen Netze (KNN) verarbeitet. Durch höhere Datendichte, Einbeziehung dreidimensionaler geologischer Daten und Aufstellung quantitativer Modelle wurde ein deutlicher Erkenntnisfortschritt erzielt. Redaktionsschluss: 31.07.2020

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