Plastics, due to their extensive production and inert nature, accumulate in the environment after their improper disposal. While being in the environment, these plastic-based products undergo different degradation processes resulting in smaller sized microplastics (MPs) and nanoscale plastics (NPs). MPs and NPs can adsorb various organic and inorganic contaminants due to their huge surface area to volume ratio and the presence of diverse functional groups. Hence, the presence of various contaminants in the environment can impact both the plastics and the adsorbed contaminants fate in the environment. In light of this, the current work investigates the co-transport behavior of polystyrene (PS) MPs and copper metal (Cu), as both PS MPs and Cu are commonly encountered in the environment. The co-transport behavior was observed by understanding the mobility and deposition behavior of both contaminants under various ionic strength conditions (IS) and salt types (NaCl, CaCl2). Bench scale packed column studies and batch adsorption experiments were used to observe the transport behavior. The quartz crystal microbalance (QCM) was used to determine the mechanisms responsible for the deposition behavior of MPs and NPs at the nanoscale level. Results showed that in the absence of Cu, the secondary energy minimum was responsible for the reduced PS mobility (40-60%) with increasing IS of NaCl and CaCl2 respectively. However, when Cu was present, PS mobility reduced even more (10-30%), which might result from the adsorption of PS-Cu complexes on porous media following their formation. Similarly, in the absence of PS, Cu had less mobility (nearly 10%) in all IS and salt types due to electrostatic attraction between sand and Cu. On the other hand, Cu demonstrated increasing mobility during co-transport owing to a lack of adsorption sites caused by the competing adsorption of PS and Cu. The batch adsorption results also revealed that MPs had a greater adsorption capacity on quartz sand in the presence of Cu, resulting in enhanced heavy metal mobility. QCM experiments also showed that with increasing IS and in absence of Cu, both MPs and NPs deposition on the silica surface increased due to compression of the electric double layer, following DLVO theory. However, in presence of Cu, PSMPs and PSNPs had 6.6 and 4.0-fold higher deposition respectively for NaCl and 1.5 and 4.8-fold respectively for CaCl2 under the high IS condition, than in absence of Cu. Positive metal ions can compress the electrostatic double-layer even more, lowering the energy barrier and form complexes with the PS causing greater PS deposition on the silica surfaces. Furthermore, QCM showed that regardless of the presence of heavy metals, NPs mass deposition was higher than MPs on the silica surface. According to DLVO theory, NPs had a lower energy barrier than MPs due to their smaller size, resulting in a higher deposition. In summary, the findings of this study showed that the interaction between PS and Cu can influence both their transport and deposition behaviors in the environment under different aquatic chemistry conditions. This work could be used to anticipate the fate and movement of MPs and NPs in the presence of other pollutants in the aquatic environment and allow necessary steps to be taken to prevent additional contamination and design their subsequent removal.

Secondary energy products are used in the construction industry for a long time. More strict environmental limits for emissions to air have created new technologies combustion of materials in thermal power plants. In this way combustion are produced a new secondary energy products. It is an attempt to find of suitable use for these products. Their use will have ecological impact on the environment and it will allow prepare of new compositions of higher utility properties. The aim of this study was to develop a new mixture, using the new secondary energy products, for production concrete with high utility properties.

The design of hydropower projects requires a comprehensive planning process in order to achieve the objective to maximise exploitation of the existing hydropower potential as well as future revenues of the plant. For this purpose and to satisfy approval requirements for a complex hydropower development, it is imperative at planning stage, that the conceptual development contemplates a wide range of influencing design factors and ensures appropriate consideration of all related aspects. Since the majority of technical and economical parameters that are required for detailed and final design cannot be precisely determined at early planning stages, crucial design parameters such as design discharge and hydraulic head have to be examined through an extensive optimisation process. One disadvantage inherent to commonly used deterministic analysis is the lack of objectivity for the selection of input parameters. Moreover, it cannot be ensured that the entire existing parameter ranges and all possible parameter combinations are covered. Probabilistic methods utilise discrete probability distributions or parameter input ranges to cover the entire range of uncertainties resulting from an information deficit during the planning phase and integrate them into the optimisation by means of an alternative calculation method. The investigated method assists with the mathematical assessment and integration of uncertainties into the rational economic appraisal of complex infrastructure projects. The assessment includes an exemplary verification to what extent the Random Set Theory can be utilised for the determination of input parameters that are relevant for the optimisation of hydropower projects and evaluates possible improvements with respect to accuracy and suitability of the calculated results. / Die Auslegung von Wasserkraftanlagen stellt einen komplexen Planungsablauf dar, mit dem Ziel das vorhandene Wasserkraftpotential möglichst vollständig zu nutzen und künftige, wirtschaftliche Erträge der Kraftanlage zu maximieren. Um dies zu erreichen und gleichzeitig die Genehmigungsfähigkeit eines komplexen Wasserkraftprojektes zu gewährleisten, besteht hierbei die zwingende Notwendigkeit eine Vielzahl für die Konzepterstellung relevanter Einflussfaktoren zu erfassen und in der Projektplanungsphase hinreichend zu berücksichtigen. In frühen Planungsstadien kann ein Großteil der für die Detailplanung entscheidenden, technischen und wirtschaftlichen Parameter meist nicht exakt bestimmt werden, wodurch maßgebende Designparameter der Wasserkraftanlage, wie Durchfluss und Fallhöhe, einen umfangreichen Optimierungsprozess durchlaufen müssen. Ein Nachteil gebräuchlicher, deterministischer Berechnungsansätze besteht in der zumeist unzureichenden Objektivität bei der Bestimmung der Eingangsparameter, sowie der Tatsache, dass die Erfassung der Parameter in ihrer gesamten Streubreite und sämtlichen, maßgeblichen Parameterkombinationen nicht sichergestellt werden kann. Probabilistische Verfahren verwenden Eingangsparameter in ihrer statistischen Verteilung bzw. in Form von Bandbreiten, mit dem Ziel, Unsicherheiten, die sich aus dem in der Planungsphase unausweichlichen Informationsdefizit ergeben, durch Anwendung einer alternativen Berechnungsmethode mathematisch zu erfassen und in die Berechnung einzubeziehen. Die untersuchte Vorgehensweise trägt dazu bei, aus einem Informationsdefizit resultierende Unschärfen bei der wirtschaftlichen Beurteilung komplexer Infrastrukturprojekte objektiv bzw. mathematisch zu erfassen und in den Planungsprozess einzubeziehen. Es erfolgt eine Beurteilung und beispielhafte Überprüfung, inwiefern die Random Set Methode bei Bestimmung der für den Optimierungsprozess von Wasserkraftanlagen relevanten Eingangsgrößen Anwendung finden kann und in wieweit sich hieraus Verbesserungen hinsichtlich Genauigkeit und Aussagekraft der Berechnungsergebnisse ergeben.

The design of hydropower projects requires a comprehensive planning process in order to achieve the objective to maximise exploitation of the existing hydropower potential as well as future revenues of the plant. For this purpose and to satisfy approval requirements for a complex hydropower development, it is imperative at planning stage, that the conceptual development contemplates a wide range of influencing design factors and ensures appropriate consideration of all related aspects. Since the majority of technical and economical parameters that are required for detailed and final design cannot be precisely determined at early planning stages, crucial design parameters such as design discharge and hydraulic head have to be examined through an extensive optimisation process. One disadvantage inherent to commonly used deterministic analysis is the lack of objectivity for the selection of input parameters. Moreover, it cannot be ensured that the entire existing parameter ranges and all possible parameter combinations are covered. Probabilistic methods utilise discrete probability distributions or parameter input ranges to cover the entire range of uncertainties resulting from an information deficit during the planning phase and integrate them into the optimisation by means of an alternative calculation method. The investigated method assists with the mathematical assessment and integration of uncertainties into the rational economic appraisal of complex infrastructure projects. The assessment includes an exemplary verification to what extent the Random Set Theory can be utilised for the determination of input parameters that are relevant for the optimisation of hydropower projects and evaluates possible improvements with respect to accuracy and suitability of the calculated results. / Die Auslegung von Wasserkraftanlagen stellt einen komplexen Planungsablauf dar, mit dem Ziel das vorhandene Wasserkraftpotential möglichst vollständig zu nutzen und künftige, wirtschaftliche Erträge der Kraftanlage zu maximieren. Um dies zu erreichen und gleichzeitig die Genehmigungsfähigkeit eines komplexen Wasserkraftprojektes zu gewährleisten, besteht hierbei die zwingende Notwendigkeit eine Vielzahl für die Konzepterstellung relevanter Einflussfaktoren zu erfassen und in der Projektplanungsphase hinreichend zu berücksichtigen. In frühen Planungsstadien kann ein Großteil der für die Detailplanung entscheidenden, technischen und wirtschaftlichen Parameter meist nicht exakt bestimmt werden, wodurch maßgebende Designparameter der Wasserkraftanlage, wie Durchfluss und Fallhöhe, einen umfangreichen Optimierungsprozess durchlaufen müssen. Ein Nachteil gebräuchlicher, deterministischer Berechnungsansätze besteht in der zumeist unzureichenden Objektivität bei der Bestimmung der Eingangsparameter, sowie der Tatsache, dass die Erfassung der Parameter in ihrer gesamten Streubreite und sämtlichen, maßgeblichen Parameterkombinationen nicht sichergestellt werden kann. Probabilistische Verfahren verwenden Eingangsparameter in ihrer statistischen Verteilung bzw. in Form von Bandbreiten, mit dem Ziel, Unsicherheiten, die sich aus dem in der Planungsphase unausweichlichen Informationsdefizit ergeben, durch Anwendung einer alternativen Berechnungsmethode mathematisch zu erfassen und in die Berechnung einzubeziehen. Die untersuchte Vorgehensweise trägt dazu bei, aus einem Informationsdefizit resultierende Unschärfen bei der wirtschaftlichen Beurteilung komplexer Infrastrukturprojekte objektiv bzw. mathematisch zu erfassen und in den Planungsprozess einzubeziehen. Es erfolgt eine Beurteilung und beispielhafte Überprüfung, inwiefern die Random Set Methode bei Bestimmung der für den Optimierungsprozess von Wasserkraftanlagen relevanten Eingangsgrößen Anwendung finden kann und in wieweit sich hieraus Verbesserungen hinsichtlich Genauigkeit und Aussagekraft der Berechnungsergebnisse ergeben.