Überwachung maritimer Emissionen an Land und auf See mit Drohnen und tragbaren Partikelsensoren

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Cambridge-Ingenieure haben Drohnen, tragbare Partikelsensoren und einen neuen Modellierungsrahmen verwendet, um schädliche Emissionspartikel aus der Schifffahrt sowohl an Land als auch auf See zu messen, zu kartieren und zu charakterisieren. Es ist das erste Mal, dass multicharakteristische Partikelmessungen – einschließlich lungenabgelagerter Oberfläche (LDSA), Ruß und Partikelanzahl – auf diese Weise durchgeführt wurden, und wir hoffen, dass diese Forschung Umweltinitiativen informieren und Bemühungen unterstützen wird Bereinigung des maritimen Sektors.

Feinstaub (PM) ist ein schädlicher Schadstoff, der häufig in Emissionen vorkommt. Beim Einatmen kann es ernsthafte gesundheitliche Probleme verursachen, und es ist auch bekannt, dass es sich negativ auf das Klima auswirkt. Bemühungen zur Regulierung des maritimen Sektors haben zu einem Ruf nach neuen Erkenntnissen und Methoden geführt, um die Entwicklung von maritimen Partikelemissionen zu charakterisieren, die sich in Hafengebieten ausbreiten.

Vor diesem Hintergrund führten Cambridge-Forscher Experimente im Hafen von Rafina in Griechenland durch. Land- und drohnenbasierte Messungen mit fünf Passagierfähren, die hauptsächlich im Leerlauf im Hafen lagen, wurden über einen Zeitraum von sieben Tagen an Hafenstandorten (unter Verwendung kostengünstiger, tragbarer Sensortechnologie) und auf See an verschiedenen Orten (unter Verwendung von ein neuartiger Instrumentenaufbau, der auf einer Drohne montiert ist).

Die Drohnen drangen in Emissionsfahnen ein und erfassten Echtzeitdaten in der Nähe der Emissionsquelle (Passagierfähren). Dies wurde auf zwei Arten erreicht: durch langsames Auf- und Absteigen durch die Wolke und durch Halten einer konstanten Position für 10 Minuten in einer konstanten Höhe von 10 Metern, etwa 130 Meter von bodengestützten Sensoren entfernt, während die Fähre vorbeibeschleunigte.

Die Studie hat Neuland betreten; Es ist das erste Mal, dass Drohnen zur Überwachung mehrerer Partikeleigenschaften innerhalb von Schwaden im Nahfeld von Emissionsquellen auf See in einer realen Umgebung eingesetzt werden. Die Ergebnisse werden in der Zeitschrift veröffentlicht Atmosphärische Umgebung.

Experimentelle Beobachtungen zeigten die Unterschiede in den Partikeleigenschaften. Es wurden mehrere Partikelsensoren verwendet, um mehr als eine Partikelmetrik zu messen, um die Partikelentwicklung in einer maritimen Wolke besser zu verstehen. Diese waren:

  • LDSA – eine Metrik, die sich auf die Fähigkeit des Partikels bezieht, in die Lunge einzudringen
  • Ruß – ein Bestandteil von Feinstaub, dem Luftschadstoff
  • Partikelzahl – ein Parameter zur Messung der Anzahl der von einem Motor emittierten Feststoffpartikel.
  • Während andere Studien Drohnen verwendet haben, die hinter Schiffen fliegen, hat keine mehr als ein Partikelinstrument verwendet. Durch die Verwendung aller drei dieser Merkmale (LDSA, Ruß und Partikelzahl) können die Forscher wertvolle Informationen darüber gewinnen, wie sich die Wolke ausbreitet. Dies wäre nicht festzustellen gewesen, wenn nur eine der Metriken gemessen worden wäre.

    Darüber hinaus war das Forschungsteam in der Lage, die dreidimensionale Entwicklung der Partikeleigenschaften vorherzusagen, indem es ein Gaußsches Schwadenverteilungsmodell und einen neuen Modellierungsansatz, bekannt als Incompletely Stirred Reactor Network (ISRN), koppelte. Ziel ist es, die Genauigkeit von Vorhersagemethoden zur Schadstoffausbreitung zu verbessern, indem physikalisch-chemische Transformationen sich entwickelnder Partikel innerhalb von Schwaden auf eine rechnerisch erschwingliche Weise berücksichtigt werden.

    Bildnachweis: Universität Cambridge

    Anhand der landgestützten Messungen stellten die Forscher fest, dass die LDSA-Durchschnittswerte, die von der Partikelanzahl und -größe beeinflusst werden, bis zu 20-mal über den Hintergrundwerten ansteigen, wenn eine Emissionsfahne in Windrichtung fortschreitet. Im Vergleich dazu sind die Rußkonzentrationen, die von der Masse dominiert werden, ungefähr 12-mal höher als die Hintergrundkonzentration.

    Partikelinstrumente wurden an zwei Stellen positioniert: an der Backbordseite und auf dem Balkon des einzigen Hotels im Hafen. Ersteres befand sich fünf Meter über dem Meeresspiegel, 175 Meter vom Anlegebereich der Fähre entfernt und neben der einzigen Straße, die in den Hafen ein- und ausging, und letzteres war 250 Meter vom Anlegebereich der Fähre entfernt.

    „Interessanterweise sind die Ruß- und LDSA-Spitzenkonzentrationen an unseren Standorten am Hafen und auf den Hotelbalkonen je nach Standort in der Mine vergleichbar mit den Expositionswerten im Untertagebergbau und fast doppelt so hoch wie die persönliche Exposition auf dem Flughafenrollweg“, sagte Dr. Molly Haugen, Senior Research Associate in Emissions Measurement und Erstautorin des Artikels. „Diese Messungen wurden durchgeführt, als die Fähren im Hafen ankamen.“

    Die Forscher fanden heraus, dass das Verhältnis von LDSA zu Ruß am Standort des Hotelbalkons um eine Größenordnung zunahm, was bedeutet, dass die LDSA deutlich schneller ansteigt als die Rußkonzentration. Eine ähnliche Beziehung zeigt sich an der Backbordseite mit erhöhten Verhältnissen von LDSA zu Ruß, wenn maritime Emissionen vorhanden sind, insbesondere für Gasturbinentriebwerke. In beiden Fällen ist der Unterschied in den Hintergrund-Partikelkonzentrationen durch den stetigen Verkehr in dem Gebiet unbedeutend, wenn maritime Emissionen vorhanden sind, sagen die Forscher.

    Beim Vergleich von land- und drohnenbasierten Partikeln zeigten die Partikelzahl- und LDSA-Messungen größere Unterschiede als Ruß relativ zum Standort der Wolke. Landbasierte Sensoren haben etwa 50 % niedrigere LDSA- und Partikelanzahlkonzentrationen, während Ruß ungefähr gleich war.

    Partikelinstrumente, die an einem dritten landgestützten Standort direkt am Dock platziert wurden, zeigten, dass die kleineren Partikel, die in diesem Bereich emittiert werden, nicht in Rußkonzentrationen eingefangen werden. Dies war jedoch bei LDSA-Messungen nicht der Fall, die einen signifikanten Einfluss von maritimen Emissionen zeigten.

    „Diese Messungen, die an verschiedenen Probenahmestellen durchgeführt wurden, sollten bekräftigen, warum eine doppelte Überwachung von Ruß und LDSA so zwingend erforderlich ist“, sagte Dr. Haugen.

    „Die Auswirkungen der Regulierung und Überwachung von Ruß allein könnten eine Bedrohung für die öffentliche Gesundheit darstellen, da diese kleineren emittierten Partikel nicht bei Rußmessungen erfasst werden und eine erhöhte Wahrscheinlichkeit haben, in exponierte Lungen einzudringen und dort zu verbleiben. Daher Seeschiffe PM-Standards einhalten könnten, während sie weiterhin hohe LDSA-Durchschnittswerte oder kleinere Partikel aufweisen, was zu unbekannten Auswirkungen auf Gesundheit und Umwelt führen könnte.

    Dr. Savvas Gkantonas, Research Associate in Numerical Simulations in Turbulent Combustion und Co-Autor des Papers, fügte hinzu: „Wir sind daran interessiert, ein Modell zu entwickeln, um zu verstehen, wie die Aerodynamik der Fähren – und Turbulenzen – alle Arten von chemischen oder physikalischen Transformationen beeinflussen innerhalb einer Abgasfahne auftritt, was nicht nur mit Feinstaubemissionen, sondern auch mit gasförmigen Schadstoffen wie NOx zusammenhängt.

    „Letztendlich könnte all dieses Wissen dazu beitragen, die Luftqualitätsmodellierung auf küstennaher, nationaler oder sogar globaler Ebene zu verbessern. Es ist jedoch auch nicht schwer, sich eine zukünftige ‚polizeiliche‘ Anwendung vorzustellen, bei der ein Hafenbeamter einen Handsensor oder eine Drohne dazu verwendet einen Schadstoff messen und die Daten dann in einen Code stecken, der einen illegalen Verschmutzer in wenigen Kilometern Entfernung identifiziert.“

    Mehr Informationen:
    Molly J. Haugen et al, Messungen und Modellierung der dreidimensionalen Nahfeldausbreitung von Partikeln, die von Passagierschiffen in einer Hafenumgebung emittiert werden, Atmosphärische Umgebung (2022). DOI: 10.1016/j.atmosenv.2022.119384

    Bereitgestellt von der University of Cambridge

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