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AG Stallklima- und Emissionsmodellierung
Die Arbeitsgruppe Stallklima- und Emissionsmodellierung entwickelt, adaptiert und validiert empirische und mechanistische Modelle zur Beschreibung und Vorhersage von Temperaturverteilung und Luftqualität in freibelüfteten Stallanlagen sowie Schadstofftransportvorgängen im Zusammenhang mit der Nutztierhaltung. Die Modelle finden darüber hinaus Anwendung in der Bewertung von Möglichkeiten der Anpassung von Stallanlagen an den Klimawandel sowie der Emissionsminderung.
Im Bereich der mechanistischen Modellierung charakterisiert die Gruppe mit Hilfe computergestützter Strömungsmechanik (CFD) die Wechselwirkung verschiedener Modellantriebe (z.B., Anströmung, Temperaturgradienten und Gebäudedesign) auf Strömungs- und Transportprozesse in und um Tierhaltungsanlagen. Die prozessorientierte Modellierung beinhaltet unter anderem die Implementierung von Wärme- und Schadgasquellen im numerischen Strömungsmodell sowie die Erprobung neuer Vernetzungsalgorithmen und Parametrisierungen komplexer Geometrien zur laufzeit-effizienten Berechnung des Strömungsgeschehens.
Im Bereich der empirischen Modellierung nutzen wir, in enger Zusammenarbeit mit der NWG Data Science in Agriculture, verschiedene datenwissenschaftliche Methoden, von der multilinearen Regression über künstliche neuronale Netze bis hin zu Ensemble-Ansätzen und Bayeschem Lernen. Ziel dieser datengetriebenen Modelle ist es aus Beobachtungen der Dynamik bestimmter beschreibender Variablen (z.B. lokale Windgeschwindigkeit und –richtung, Umgebungstemperatur, etc.) Aussagen über künftige Werte einer anderen Variablen (z.B. Temperatur-Feuchte-Index im Stall, Luftwechselrate in einem definierten Stallbereich oder jährliche Schadgasemission) zu treffen. Darüber hinaus untersuchen wir die Auswirkungen von Zeitpunkt, Häufigkeit und Dauer der Datenerhebung unter Praxisbedingungen auf die Genauigkeit der Vorhersagen verschiedener empirischer Modelle.
Die Kombination von Feldstudien und Labordaten aus dem Grenzschichtwindkanal bildet die Grundlage für die Validierung und Optimierung unserer Modelle. So wird eine solide Datengrundlage geschaffen, um eine Weiterentwicklung der Technik und Verfahren in der Tierhaltung zu fördern, die Aspekte des Tierschutzes und des Umweltschutzes vereint.
Forschungsausstattung
Hardware für komplexe, parallelisierte Simulationen
- Lokale Workstation mit 48 CPUs
- Grafikkarten Server mit 3000 GPUs
- CFD Server mit 32 CPUs
- Zugang zu externen Rechenzentern (HLRN, Leibniz-Rechenzentrum (LRZ))
Software-Pakete zur CFD-Modellierung (ANSYS, OpenFoam) sowie Vorverarbeitung (SolidWorks, Matlab)
Virtual Reality System zur 3D Visualisierung der Ergebnisse
Software-Pakete für Datenanalyse und empirische Modellierung (R, Python, SAS)
- Verschiedene Stallmodelle
- 2D Laser-Doppler-Anemometer (LDA)
- Flame Ionization Detector (fast-FID)
- Hitzdraht Anemometrie
Langzeitmessaufbauten in Versuchsställen mit automatisierter Datenübertragung
- 3D Ultraschallanemometer
- Temperatur-Feuchte-Sensoren
- Photoakustischer Gas Monitor
- FTIR Spektrometer
- CRD Spektrometer
Veröffentlichte Validierungsdatensätze
Willink, D., Hempel, S., Janke, D., Amon, B., Amon, T. 2020. High resolution long-term measurements of carbon dioxide, ammonia, and methane concentrations in two naturally ventilated dairy barns. PUBLISSO Repository for Life Sciences, doi:10.4126/FRL01-006421675
Janke, D., Yi, Q., Hempel, S., Thormann, L., Amon, B., Amon, T., 2020. Velocity measurements of a 1:100 scaled model of a naturally ventilated dairy barn in an atmospheric boundary layer wind tunnel. PUBLISSO Repository for Life Sciences, doi:10.4126/FRL01-006420859
Mitarbeiter*innen der AG
Dr. El Hadj Moustapha Doumbia
Dr. Razieh Abdollahipour
M.Sc. Alaei Ali
B.Sc. Abhijith Srinivas Bidaralli
B.Sc. Anthony Noronha