TY - CONF A1 - Neumann, Patrick P. A1 - Winkler, Nicolas P. A1 - Nerger, Tino A1 - Lohrke, Heiko A1 - Stanisavljevi, Mila T1 - DLR Research Seminar - ARO Lab@BAM – Current Research Topics N2 - This seminar presents the key research activities of ARO Lab@BAM, focusing on five main areas: • Learning-based Gas Distribution Mapping utilizes machine learning to accurately model and predict spatial gas concentrations, enhancing environmental monitoring and safety. • Mimose-A develops autonomous systems using artificial intelligence to enable the early detection of leaks in industrial environments. • AGATO (Gastomography) introduces a novel robotic system for high-resolution gas distribution mapping. • Passive Smart Dust detects chemically hazardous substances using drones equipped to distribute and detect particles carrying selective dyes, enabling rapid and reliable monitoring without complex components. • HyAirLogic Lab advances hydrogen (H₂) research by testing the entire value chain in various Berlin-Brandenburg quarters, addressing technological challenges, public acceptance, and sustainable energy solutions for H₂-cargo drones. T2 - DLR Research Seminar CY - Weßling, Germany DA - 04.11.2024 KW - Aerial robot KW - Learning Based Gas Distribution Mapping KW - Mobile Robotic Olfaction KW - Aerial-based Gas Tomography KW - Passive Smart Dust PY - 2024 AN - OPUS4-61611 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Neumann, Patrick P. A1 - Lohrke, Heiko T1 - Mobile Sensorik zur Bestimmung der lokalen Gasverteilung (CH4) N2 - Ziel des FuE-Vorhabens ist die Entwicklung, Aufbau und Validierung eines gasto-mographischen Messsystems basierend auf stationärer und mobiler Sensorik zum Emissionsmonitoring in kommunalen Kläranlagen. Die Gastomographie basiert hierbei im Wesentlichen auf, aus unterschiedlichen Sichtwinkeln aufgenommenen, integralen Konzentrationsmessungen, anhand derer eine Rekonstruktion der Gasverteilung erfolgt. Das FuE-Projekt kombiniert hierfür stationäre Sensornetzwerke mit luftgestützten und bodengebundenen Robotersystemen in einem System. Letztere werden mit Reflektoren und/oder Gasdetektoren ausgestattet. Hierfür werden Open-Path-Gasmesstechnik basierend auf Tunable Diode Laser Ab-sorption Spectroscopy (TDLAS, primär CH4 in ppm·m) und In-situ-Gassensorik (CH4, ppm) auf Basis von z.B. Infrarot eingesetzt. Dies sind zwei komplementäre Methoden der Gasmessung: Die In-situ-Gassensorik ermöglicht Punktmessungen, wohingegen TDLAS-Sensoren Gaskonzentrationen integral über offene Messstre-cken von bis zu 60 m gegen Oberflächen messen. Die In-situ-Gassensorik wird für Referenzmessungen und ggf. zur Erhöhung der Rekonstruktionsqualität zum Ein-satz kommen. Die wesentlichen Neuheiten des Projekts sind: • 2D-Gastomographie auf Basis eines mit TDLAS-basierter Open-Path-Gasmesstechnik und Reflektoren ausgestatteten heterogenen Messsystems. • CT-basierte Rekonstruktionsalgorithmen, adaptiert an die komplexen Rahmenbedingungen. • Validierung des Messsystems anhand realer Messungen auf Kläranlagen. T2 - Zero Emission? Beiträge der Abwasserbeseitigung zur Reduzierung der CO2e-Emission CY - Online meeting DA - 16.04.2024 KW - Mobile Robotic Olfaction KW - Gastomographie KW - Mobile Sensorik KW - Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy PY - 2024 AN - OPUS4-59872 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -