Übergeordnetes Ziel des Projekts ist die Verbesserung der Genauigkeit operationeller Systeme über künstlicher Intelligenz. Die Betonung liegt auf Systeme, die für Frühwarnung und Notfallplanung vor Seegang und der Detektion von Leckagen und Unfällen mit Öl und Gaskondensaten im Meer ausgelegt sind. Zum Erreichen des Projektziels werden fortgeschrittene Datenassimilations- und Fernerkundungstechniken mit künstlichen neuronalen Netzwerken kombiniert. Das Untersuchungsgebiet liegt im Östlichen Mittelmeer vor der Küste Israels. Das Projekt liefert Techniken zur Erhöhung der Genauigkeit von Echtzeit-Seegangsvorhersagen bei Stürmen und Verfahren zur automatisierten Detektion von Öl- und Kondensat-Unfällen. Die erzielten Fortschritte sollen weltweit auf ähnliche operationelle Systeme anwendbar sein. Im Vorhaben werden innovative Datenassimilationstechniken und Künstliche Neuronale Netzwerke (ANN) angewendet, um die Prognosefähigkeit von Seegangs- und Ölleckage-Modellen zu verbessern. Prozessbasierte Studien zur Verbesserung des physikalischen Verständnisses und zur Abschätzung des Windschub-Koeffizienten werden durchgeführt. Die existierenden operationellen Modelle für Seegang und Ölleckagen werden in ein Informationssystem zum Management von Unfällen integriert.
Verbundprojekt: WTZ Israel: DARTIS - Entwicklung zu einem automatischen, intelligenten Echtzeit Informationssystem für Frühwarnung und Notfallbereitschaft bei offshore Öl- und Gasoperationen vor der Küste Israels; Leitantrag; Vorhaben: Informationssysteme zur Seegangsvorhersage
Laufzeit:
01.03.2019
- 31.08.2022
Förderkennzeichen: 03F0823A
Koordinator: Christian-Albrechts-Universität zu Kiel - Forschungs- und Technologiezentrum Westküste
Verbund:
WTZ Israel - DARTIS
Quelle:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Redaktion:
DLR Projektträger
Länder / Organisationen:
Israel
Themen:
Förderung
Umwelt u. Nachhaltigkeit