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Das Forschungsprojekt MethaSense entwickelt eine drohnenbasierte, KI-gestützte Plattform zur hochauflösenden Überwachung von Methanemissionen auf Deponien. Mithilfe multisensorischer Messsysteme und intelligenter Datenanalyse sollen Methanlecks erstmals kontinuierlich, präzise und in Echtzeit erfasst werden. Ziel ist es, Emissionen deutlich besser zu quantifizieren und die Methan-Fassungsrate gegenüber herkömmlichen Verfahren signifikant zu erhöhen. MethaSense leistet damit einen wichtigen Beitrag zum Klimaschutz und zur effizienteren Nutzung von Energiepotenzialen aus Abfällen.
Methan ist eines der wirksamsten Treibhausgase und trägt erheblich zur globalen Erwärmung bei. Besonders Deponien gelten als bislang unzureichend überwachte Emissionsquellen. Das Forschungsprojekt MethaSense entwickelt nun einen technologischen Ansatz, der die Methanüberwachung grundlegend verändern könnte: Eine drohnenbasierte, multisensorische Messplattform, kombiniert mit künstlicher Intelligenz, soll Methanemissionen künftig hochaufgelöst, kontinuierlich und deutlich präziser erfassen.
Das Projekt wird vom August-Wilhelm Scheer Institut koordiniert und adressiert ein zentrales Problem der bisherigen Praxis: Trotz technischer Fortschritte werden derzeit nur rund 30 Prozent der auf Deponien entstehenden Methanmengen erfasst, während der Rest ungenutzt in die Atmosphäre entweicht. Allein in Deutschland entspricht dies mehreren hunderttausend Tonnen Methan pro Jahr – mit erheblichen Auswirkungen auf Klima und Energieeffizienz.
MethaSense setzt auf die Kombination mehrerer innovativer Technologien. Speziell ausgerüstete Drohnen tragen hochauflösende Multigas-Sensoren, die Methanemissionen aus der Luft erfassen. Die gewonnenen Messdaten werden mithilfe von KI-gestützter Sensorfusion und neuronalen Netzen in Echtzeit analysiert. So lassen sich Emissionshotspots identifizieren, zeitliche Veränderungen verfolgen und bislang verborgene Leckagen sichtbar machen.
Technologisch basiert MethaSense auf einer hybriden Edge-Cloud-Architektur: Während erste Datenverarbeitungsschritte direkt an Bord der Drohne erfolgen, werden umfangreichere Analysen und Modelltrainings in der Cloud durchgeführt. Die Plattform integriert unterschiedliche Messprinzipien – darunter laserbasierte Verfahren (TDLAS), kameragestützte Systeme und Multigasdetektoren – und passt sich mithilfe lernender Algorithmen flexibel an wechselnde Umweltbedingungen an.
Die Entwicklung des Systems erfolgt schrittweise: Nach Labor- und Feldtests folgen Pilotanwendungen auf realen Deponien, begleitet von einer umfassenden wissenschaftlichen Evaluation. Ergänzend wird eine Umweltbilanz nach internationalen Standards erstellt, um den tatsächlichen Beitrag zur Emissionsminderung belastbar zu quantifizieren.
An MethaSense sind mehrere Partner aus Forschung und Industrie beteiligt, darunter die Gravionic GmbH, die Deposerv Ingenieursgesellschaft mbH, die Autrik UG, das Öko-Institut e.V. sowie der Lehrstuhl für Messtechnik der Universität des Saarlandes. Gefördert wird das Projekt vom Bundesministerium für Forschung und Technologie (Förderkennzeichen: 02WDG1764D) im Zeitraum von November 2025 bis Oktober 2027.
Mit MethaSense zeigt sich exemplarisch, wie Robotik, Sensorik und künstliche Intelligenz für den Klimaschutz nutzbar gemacht werden können. Das Projekt leistet damit einen wichtigen Beitrag zur nachhaltigen Abfallwirtschaft, zur Reduktion von Treibhausgasemissionen und zur besseren Nutzung vorhandener Energieressourcen.
Shreyas Mysore Guruprasad
shreyas.mysoreguruprasad@aws-institut.de
+49 162 2485 049
August-Wilhelm Scheer Insitut
https://aws-institut.de/forschung/methasense/
https://aws-institut.de/forschung/methasense/ Projektseite MethsSense mit weiteren Informationen.
Multisensorische drohnenbasierte Methandetektion auf Deponieumgebungen
Copyright: KI-generiert mit Adobe Firefly
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Lehrer/Schüler, Studierende, Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler
Umwelt / Ökologie
überregional
Forschungs- / Wissenstransfer, Forschungsprojekte
Deutsch
Multisensorische drohnenbasierte Methandetektion auf Deponieumgebungen
Copyright: KI-generiert mit Adobe Firefly
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