SubsidieMeestersFijnstof aangepakt!
Dit project ontwikkelt een objectieve methode voor het meten en voorspellen van fijnstofverspreiding om de impact van bedrijven op luchtkwaliteit te evalueren en te verminderen.
Projectdetails
Inleiding
In Nederland leven jaarlijks enige duizenden mensen enkele dagen tot maanden korter door kortdurende blootstelling aan hoge concentraties fijnstof. Het gaat vooral om ouderen en mensen met hart-, vaat- of longaandoeningen. Fijnstof wordt ook aangeduid als PM10 of PM2,5. PM staat voor particulate matter (Engels voor fijnstof).
Oorzaken van Fijnstof
De industrie is verantwoordelijk voor 37% van de uitstoot, zoals bijvoorbeeld bij:
- het breken van puin
- de op- en overslag van bulkgoederen, zoals kolen
- verwaaiing vanaf bedrijventerreinen die omgaan met fijnstof
De landbouw is verantwoordelijk voor zo'n 23% van de fijnstofuitstoot. Lokaal kan de landbouw bijdragen aan hoge concentraties fijnstof, met name in Noord-Brabant en Limburg.
Gevolgen voor Burgers
In toenemende mate hebben burgers last van stofoverlast, niet alleen vanuit gezondheidsoogpunt, maar ook vanuit praktische aspecten zoals:
- vuile ramen en kozijnen
- vuile auto’s
- vervuild wasgoed
Uitdagingen voor Bedrijven
Bedrijven willen deze problematiek wel aanpakken om zo hun bestaansrecht te verzekeren, maar investeringen kunnen zeer hoog zijn, terwijl effectiviteit zich nog moeilijk laat vaststellen. Dat laatste komt doordat er op dit moment geen objectieve methode is om de verspreiding van fijnstof nauwkeurig en reproduceerbaar te voorspellen, dan wel stofoverlast van een specifiek bedrijf nauwkeurig te meten.
Probleemstelling
Het gebrek aan dergelijke methoden maakt het objectiveren van stofklachten en het evalueren van maatregelen bij bijvoorbeeld vergunningaanvragen onmogelijk.
Samenwerking
Dit project is een samenwerkingsproject tussen specialistisch ingenieursbureau Ingenia en een ervaren emissie-meetbureau.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 83.860 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2021 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Ingenia Consultants & Engineers BVpenvoerder
- Partner geen Rechtspersoon
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile TechnologyHet project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten. | MIT R&D Samenwerking | € 151.428 | 2023 | Details |
Full electric rim drive aandrijving voor commerciële vaartHet project ontwikkelt een prototype van een 50 kW elektrische rim drive motor voor commerciële vaartuigen, ter vervanging van dieselmotoren, met focus op duurzaamheid en innovatieve functionaliteiten. | MIT R&D Samenwerking | € 177.700 | 2023 | Details |
Ecotop AI Ripening systeemHet project ontwikkelt AI-software en een rijpcel om de rijpheid en kwaliteit van tropisch fruit automatisch te meten en te optimaliseren, wat leidt tot minder verspilling en energiebesparing. | MIT R&D Samenwerking | € 286.773 | 2023 | Details |
EEGX2Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen. | MIT R&D Samenwerking | € 120.943 | 2023 | Details |
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile Technology
Het project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten.
Full electric rim drive aandrijving voor commerciële vaart
Het project ontwikkelt een prototype van een 50 kW elektrische rim drive motor voor commerciële vaartuigen, ter vervanging van dieselmotoren, met focus op duurzaamheid en innovatieve functionaliteiten.
Ecotop AI Ripening systeem
Het project ontwikkelt AI-software en een rijpcel om de rijpheid en kwaliteit van tropisch fruit automatisch te meten en te optimaliseren, wat leidt tot minder verspilling en energiebesparing.
EEGX2
Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Ultrafijnstof filtersysteemHet project onderzoekt de haalbaarheid van een ultrafijnstof filtersysteem om de luchtkwaliteit te verbeteren en te voldoen aan de vraag van consumenten en installateurs naar luchtzuivering. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2022 | Details |
Real-time koolstof fijnstofmeterSunset ontwikkelt een apparaat voor real-time metingen van koolstofaerosolen en fijnstofdeeltjes direct bij de verbrandingsbron. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2022 | Details |
Optimalisatie van afvangstrendementen voor lucht-gedragen fijnstof en ziekteverwekkersENS Technology ontwikkelt een prototype van de 'Positieve Ionisatie Technologie' om de afvang van schadelijke luchtdeeltjes en micro-organismen te optimaliseren voor betere luchtkwaliteit en gezondheidsbescherming. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2022 | Details |
Ultrafijnstof filtersysteem
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een ultrafijnstof filtersysteem om de luchtkwaliteit te verbeteren en te voldoen aan de vraag van consumenten en installateurs naar luchtzuivering.
Real-time koolstof fijnstofmeter
Sunset ontwikkelt een apparaat voor real-time metingen van koolstofaerosolen en fijnstofdeeltjes direct bij de verbrandingsbron.
Optimalisatie van afvangstrendementen voor lucht-gedragen fijnstof en ziekteverwekkers
ENS Technology ontwikkelt een prototype van de 'Positieve Ionisatie Technologie' om de afvang van schadelijke luchtdeeltjes en micro-organismen te optimaliseren voor betere luchtkwaliteit en gezondheidsbescherming.