Project

Methane emissions

Op dit moment loopt er een grootschalig onderzoek naar methaanemissiereductie in de veehouderij. Onderdeel van dit grootschalige onderzoek is het verzamelen van grote hoeveelheden sensordata op een aantal commerciele melkveebedrijven. Deze sensoren monitoren methaan op stal en op dierniveau. Er is een uitdaging om deze grote hoeveelheden data real-time binnen te halen, op te slaan, te analyseren en te visualiseren voor verschillende groepen eindgebruikers.

Dit project is aangehaakt bij een grootschalig onderzoek naar methaanemissiereductie in de melkveehouderij. Hiervoor worden datastromen van een aantal methaansensoren verzameld op Nederlandse melkveebedrijven. Eén van deze sensoren wordt ingezet om methaan op koeniveau te meten, waarvoor een koppeling van de sensordata met dierregistratie essentieel is.

De huidige procedure om deze twee datastromen binnen te halen heeft drie verbeterpunten: (1) de data wordt wekelijks binnengehaald middels een WIFI verbinding, waarbij opschalen lastig is, (2) de data kwaliteitscontrole vindt achteraf plaats, waardoor afwijkingen (te) laat worden opgemerkt, met onnodig verlies van data als gevolg, (3) de datastromen worden achteraf gekoppeld middels een foutgevoelige tijdsregistratie.

Om deze punten te verbeteren is een flexibele data infrastructuur opgezet op 5 melkveebedrijven waarbij methaandata en dierregistratie gelijktijdig en (near) real-time verzameld worden. Deze datastromen zijn aangesloten op Arduino’s die geprogrammeerd zijn om iedere drie minuten kleine pakketjes aan data te versturen naar Microsoft Azure via Internet-of-Things verbinding. Dit maakt (1) koppelen van data achteraf onnodig, en (2) opschalen mogelijk. Daarnaast wordt de kwaliteit van de data bij aankomst in Azure beoordeeld en gevisualiseerd middels Microsoft Streaming Analytics en PowerBI, waardoor  (3) afwijkingen snel worden gesignaleerd. Het gebruik van Arduino’s om data te versturen bleek uitermate gemakkelijk. Afwijkingen in binnenkomende data werden direct geconstateerd en berichten werden automatisch gegenereerd en verstuurd naar de onderzoeker. Technische storingen werden zo snel verholpen. PowerBI is een makkelijke tool voor het (real-time) visualiseren van data. Het is niet gelukt om de dierregistratie ook op de Arduino aan te sluiten. Hierdoor blijft het achteraf koppelen van sensordata met dierregistratie (in Azure) nog noodzakelijk. Toekomstig onderzoek wil zich richten op dit laatste stuk, maar ook naar een opschaling (meer bedrijven en sensoren), en het ontwikkelen van tools voor het real-time analyseren en visualiseren van de methaandata.

Publicaties