Neues Simulationsmodell zur Verbreitung von Aerosolen

Aerosole gelten als die Hauptverantwortliche für die Übertragung des Corona-Virus von Mensch zu Mensch. Jedoch sind diese kleinsten Schwebeteilchen und wie sich sich genau verbreiten noch recht wenig erforscht. Das Projekt „AVATOR“ widmet sich nun genau dieser Frage. Hier forschen Wissenschaftler*innen aus 15 Fraunhofer-Instituten und -Einrichtungen in enger Zusammenarbeit. Durch die Kombination von diversen Simulationsmodellen versuchen die Forscher*innen Antworten auf die Fragen zu finden, wie sich infektiöse Aerosole in verschiedenen Räumen verteilen und wie hoch das Ansteckungsrisiko beispielsweise in Flugzeugen, Supermärkten oder Klassenzimmern ist.

Von der Einzelsimulation zur umfassenden Simulationskette

Die Forschenden simulieren und analysieren dazu, wie sich Viren in Innenräumen ausbreiten und wie die Luft in den Innenräumen effektiv gereinigt werden kann. Neu dabei ist, dass die Wissenschaftler nicht nur auf eine einzige Simulationsmethode setzen. Sie erstellen auf Basis unterschiedlicher Verfahren und Detaillierungsgrade über lange Zeiträume hinweg viele Simulationen. Das ist nur möglich, da das Forscherteam aus vielen verschiedenen Instituten und Einrichtungen mit unterschiedlichen Schwerpunkten stammt. Die Simulationen berücksichtigten das unmittelbare Nahfeld sowie das Fernfeld einer infizierten Person. Darüber hinaus befassten sich die Forschenden mit einer Untersuchung der unterschiedlichen Maskentypen und Luftströmungen, um zu erkennen wie sie sich auf die Virenlast und deren Verteilung im Raum auswirken. Auch Effekte von Bewegungen der Menschen im Raum und welche Luftströme durch diese Bewegungen ausgelöst werden, wurden untersucht. 

Dieses Potpourri an Einzelsimulationen, die jedes Forscherteam in seinem jeweiligen Fachgebiet erstellt hat, wurde zu einem „Big Picture“, einer sogenannten Simulationskette, zusammengeführt. Dieses komplexe Modell macht es möglich, Aussagen zur Verbreitung von Aerosolen in konkreten Räumen zu treffen. Das Modell könnte daher eine sinnvolle Ergänzung zum situationsabhänigen R-Wert sein.

Weitere Infos zum Projekt finden Sie hier.

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