Das Projekt "Durchfuehrung von Arbeiten im Zusammenhang mit der Einfuehrung des oeffentlichen BTX-Angebots im Bereich Luftreinhaltung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Bayerisches Landesamt für Umweltschutz durchgeführt. Plausibilitaetskontrolle der in das BTX-System zu uebernehmenden Messwerte; Entwicklung von Pruefkriterien fuer eine verbesserte Plausibilitaetskontrolle der Messwerte insbes durch: - Auswertung vorhandener Datenbestaende; -Ableitung geeigneter Korrelationen; - Auswertung von Geraetekenngroessen; - Auswertung der Fehler- und Betriebsstatusinformation; - Einfuehrung neuer Pruefverfahren, Datenbeschreibung bzw Fehlercodes; - Einfuehrung neuer Bildschirmmasken, Protokolle.
Das Projekt "Entwicklung eines innovativen Multisensorsystems zur Unterstuetzung der Online-Abwasseranalyse mit Hilfe neuronaler Netze" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität-Gesamthochschule Siegen, Institut für Mechanik und Regelungstechnik und Zentrum für Sensorsysteme durchgeführt. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Multisensorsystems, das neben den Ausgangssignalen von Prozessanalysatoren und UV-Sonden auch weitere, direkt im Prozess messbare Hilfsparameter wie Leitfaehigkeit, Truebung, Redoxpotential, pH-Wert, usw. beinhaltet. Durch die gleichzeitige Auswertung der Messsignale mehrerer unterschiedlicher Sensoren mit teilweise ueberlappenden Selektivitaetseigenschaften, kann mehr Messinformation ueber die Zusammensetzung des Abwassers gewonnen werden, als dies mit einem einzelnen Sensor moeglich ist. Mit Hilfe einer Signalauswertung mit Kuenstlichen Neuronalen Netzen (KNN) sollen Korrelationen zwischen den Komponenten des Multisensorsystems bzw. zwischen Prozessgroessen der Abwasserreinigung erkannt und ausgewertet werden, um die Verfuegbarkeit von Prozessanalysatoren zu erhoehen und um bei Geraeteausfall ein Ersatzsignal fuer die Regelung von Klaeranlagen zur Verfuegung stellen zu koennen. Spezielle KNN, sogenannte Autoassoziative Neuronale Netze (AANN), erlauben eine Messsignalvalidierung und die Indentifikation fehlerhafter Messungen bzw. Sensoren oder Messgeraete.