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Wo sollte ein Sensor positioniert werden, um möglichst viel über die Luftströmung in einem Stall zu verraten? Mehr Sensoren liefern zwar mehr Daten, aber nicht zwangsläufig mehr Erkenntnisse. Forschende des Leibniz-Instituts für Agrartechnik und Bioökonomie e.V. haben nun einen datengestützten Ansatz entwickelt, der die Messpositionen identifiziert, die die meisten Informationen liefern. Damit legen sie den Grundstein für ein effizienteres Umweltmonitoring und zukünftige Minderungsmaßnahmen für Schadgase in der Tierhaltung.
Nicht mehr, sondern besser messen.
Wer Luftströmungen und damit die Ausbreitung schädlicher Gase in einem Stall messen möchte, steht vor einer großen Herausforderung: Luft ist ständig in Bewegung, ändert mit jedem Windstoß die Richtung und erzeugt je nach Gebäudestruktur komplexe Strömungsmuster und Wirbel. Theoretisch müssten überall Messungen durchgeführt werden. Gleichzeitig machen dichte Sensornetzwerke Messkampagnen teuer und sind oft nicht praktikabel. Die entscheidende Frage lautet daher: Wo sollten Sensoren platziert werden, um die relevantesten Informationen zu erfassen?
Forschende des ATB haben dazu eine neue Methode in der Fachzeitschrift „Smart Agricultural Technology“ veröffentlicht. Dr. Long Chen, Wissenschaftler am ATB und Erstautor der Studie, erklärt: „Wir wollten nicht einfach so viele Strömungssimulationen wie möglich berechnen, sondern solche, auf die wir uns verlassen können. Mithilfe der Computational Fluid Dynamics, kurz CFD, berechneten wir die Luftbewegung bei verschiedenen Windrichtungen und Strömungsbedingungen in einem natürlich belüfteten Milchviehstall. Diese Simulationen validierte unser hervorragendes Team im großen Grenzschicht-Windkanal des ATB. Erst als die Computersimulationen und die Windkanalmessungen vergleichbare Ergebnisse lieferten, erzielten wir auch eine zuverlässige Referenzdatenbank. Mit Messungen allein im Stall hätten wir eine solche Genauigkeit kaum erreichen können.“
Erkennen, wo Daten besonders wertvoll sind
Auf der Grundlage der validierten Simulationen entwickelten die Forschenden ihren eigentlichen Ansatz. Sie nutzten die Shannon-Entropie, ein mathematisches Maß für den Informationsgehalt. Anstatt zu fragen, wo sich die Luft besonders schnell bewegt, fragten sie, wo sich ihr Verhalten unter verschiedenen Windbedingungen am deutlichsten ändert. Genau an diesen Stellen versprechen Sensoren die meisten Informationen. Diese Messpunkte stehen in Zusammenhang mit der lokale mittlere Luftverweildauer – einem wichtigen Indikator für die Belüftungsqualität, der beschreibt, wie lange die Luft im Durchschnitt im Stall verbleibt.
„Unsere Ergebnisse zeigen, dass bei der in dieser Studie untersuchten Stallkonfiguration bereits 15 bis 20 sorgfältig positionierte Sensoren fast denselben Informationsgehalt liefern können wie ein viel dichteres Messnetz. Dies eröffnet völlig neue Möglichkeiten, das Stallklima sowohl präzise als auch kosteneffizient zu überwachen“, sagt Dr. Long Chen.
Eine Grundlage für bessere Maßnahmen zur Emissionsminderung
Die Studie zeigt, wie gezielte Strömungssimulationen in konkrete Empfehlungen für die praktische Anwendung umgesetzt werden können. Davon profitieren nicht nur zukünftige Forschungsprojekte. Langfristig legt der Ansatz auch den Grundstein für effizientere Umweltmonitoringsysteme in Stallgebäuden. Zuverlässigere Informationen über Luftströmungsmuster können zudem die Bewertung von Belüftungssystemen verbessern und die Entwicklung gezielter Maßnahmen zur Emissionsminderung unterstützen.
Originalpublikation
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Dr. Long Chen
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Jessica Lietze
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