Vienna Open 2016

Results

Skewb

#	Competitor	Best	Average	Solves
1	Mattia Furlan	4.64	5.83	6.94 5.36 6.04 6.09 4.64
2	Michaela Švecová	4.11	6.51	7.06 8.03 4.11 9.38 4.45
3	Nejc Ian Čurman	3.87	6.66	7.73 6.79 6.03 7.16 3.87
4	Nela Sendlerová	5.56	6.97	6.42 8.28 7.32 7.16 5.56
5	Fabio Leidwein	5.50	7.85	8.76 8.17 8.31 7.07 5.50
6	Pranjal Khan	5.80	8.51	9.24 7.95 8.34 14.81 5.80
7	Tymon Kolasiński	6.59	8.83	9.21 6.85 6.59 10.43 13.48
8	Tomo Unterberger	5.18	8.90	11.11 9.69 8.52 8.49 5.18
9	Felix Strasser	6.74	9.42	9.71 10.76 10.86 7.78 6.74
10	Tomáš Zatroch	8.14	9.58	10.80 8.46 9.49 8.14 15.83
11	David Novák	6.56	9.93	9.50 8.76 6.56 11.52 14.37
12	Viktor Kalmar	7.35	10.33	11.67 7.90 13.13 11.43 7.35
13	Arian Bitschnau	7.32	11.60	DNF 14.16 9.23 11.41 7.32
14	Andreas Wagner	9.56	11.69	9.56 9.68 13.23 12.15 16.69
15	Linus Frész	7.55	11.84	13.89 11.73 9.90 14.01 7.55
16	David Kindermann	6.62	14.62	13.35 22.27 13.20 17.32 6.62
17	Sanio Kasumovic	9.30	15.15	14.73 31.61 18.43 12.29 9.30
18	Nikolaus Lindinger	11.57	16.32	13.16 20.01 20.42 11.57 15.79
19	David Burany	12.28	17.68	25.06 16.99 22.08 12.28 13.97
20	Tobias Högn	13.64	19.59	20.92 18.50 DNF 13.64 19.36
21	Péter Laschek	17.36	24.41	31.72 32.07 20.47 21.04 17.36

#	Competitor	Best	Average	Solves
1	Mattia Furlan	4.64	5.93	4.64 6.76 6.33 6.85 4.70
2	Nejc Ian Čurman	4.87	5.98	6.68 6.22 5.04 7.87 4.87
3	Michaela Švecová	4.65	5.99	4.65 6.77 7.07 6.03 5.18
4	Nela Sendlerová	4.22	6.27	4.22 7.59 5.65 6.82 6.34
5	Fabio Leidwein	6.63	8.32	6.63 9.62 10.20 8.13 7.22
6	Tymon Kolasiński	6.80	8.36	9.56 6.80 10.26 8.69 6.82
7	Pranjal Khan	6.50	9.04	6.50 9.68 10.49 10.83 6.96
8	David Novák	7.75	9.76	8.84 12.30 8.14 7.75 14.00
9	Tomo Unterberger	6.93	9.80	8.01 10.74 11.55 6.93 10.64
10	Tomáš Zatroch	7.69	10.01	7.69 7.81 DNF 14.11 8.10
11	Linus Frész	7.01	10.09	8.53 7.01 11.34 10.40 14.16
12	Andreas Wagner	8.56	10.17	9.95 8.56 10.14 12.63 10.42
13	Viktor Kalmar	8.87	12.45	8.87 13.10 12.39 11.87 13.34
14	Felix Strasser	7.53	14.23	14.38 7.53 24.43 15.97 12.33
15	Arian Bitschnau	9.06	14.70	14.64 9.06 17.81 17.01 12.46