Ölpest auch bei Nacht erkennbar

Cambridge (USA) - Eine Infrarotkamera und ein verändertes Rechenmodell sollen erstmals nächtliche Öl-Unglücke und Umweltsünder erkennen helfen. Somit lässt sich der Bereich um Hochsee-Förderplattformen rund um die Uhr effektiv überwachen, berichten US-Forscher. Bisher werden kleinere und größere Ölteppiche vor allem per tagsüber fliegender Helikopter entdeckt, wenn die Instrumente an Bord den Kontrastunterschied zwischen Öl und Wasser optimal erkennen können. Das neue optische Dualband-Instrument hingegen funktioniert auch bei Nacht. Die Forscher eines Ölförderungs-Technologie-Unternehmens arbeiten derzeit an der Marktfähigkeit des Gerätes.

"Die Entdeckung von Öllachen per Infrarotsensor beruht entweder auf dem Temperatur- oder dem Abstrahlungskontrast von ursprünglichen und von Öl bedeckten Wasseroberflächen", schreiben Wei-Chuan Shih und A. Ballard Andrews von der Firma Schlumberger-Doll im Fachblatt "Optics Letters". Wenn die Sonne den Ölfilm auf dem Wasser aufheizt, lässt sich dieser mit herkömmlichen Instrumenten bestens von der umgebenden Wasserfläche unterscheiden. Bei bedecktem Himmel und bei Nacht fehlt das Aufheizen und der Kontrast wird schlechter, und auch dünner werdende Ölfilme, mit weniger als 150 Mikrometer Dicke, führen gelegentlich zu falschen Ergebnissen.

Shih und Andrews hatten insbesondere den Abstrahlungskontrast im Infrarotbereich untersucht, abhängig von der Dicke des Ölfilms. Dazu entwickelten sie ein physikalisches Modell, das die Abhängigkeit von Kontrast zur Filmdicke aufzeigt. Es nutzt die so genannte Dünnfilm-Interferenz und die Theorie des Strahlungstransfers, die sie die Erfassungsgrenzen genauer festlegen ließ, schreiben die Forscher. In Kombination mit ihrem Infrarotsensorsystem, das automatisch Alarm schlägt, können sie nun nicht nur nächtliche Öllachen auf dem Wasser wahrnehmen - im langwelligen Infrarotbereich entdecken sie dünne Ölfilme sogar besser als dickere, besonders nachts, wenn die Sonnenaufheizung fehlt. Zurzeit arbeitet das Team an der weiteren Verbesserung der Algorithmen, um in kommerziellen Anwendungen der Technik falsche Ergebnisse noch besser zu vermeiden.