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Verbund von europaeischen Institutionen zur Entwicklung multifunktioneller Mikrosystemtechniken

Das Projekt "Verbund von europaeischen Institutionen zur Entwicklung multifunktioneller Mikrosystemtechniken" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Tübingen, Institut für Physikalische und Theoretische Chemie, Abteilung Analytische Chemie durchgeführt. Miniaturisierte Sensorsysteme auf MiSiC-Basis (Metal Insulator Silicon Carbide) sollen entwickelt und im Vergleich mit anderen Sensorsystemen zur Untersuchung von Abgaszusammensetzungen in Kohlekraftwerken getestet werden. Zur Detektion von komplexen Gasgemischen sollen optimierte Sensorarrays (modular aufgebaut) konzipiert und getestet werden. (Zusammenarbeit mit schwedischen Partnern).

Thermochemischer Sensor fuer die Detektion organischer Daempfe

Das Projekt "Thermochemischer Sensor fuer die Detektion organischer Daempfe" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Bergakademie Freiberg, Institut für Physikalische Chemie durchgeführt. Tiel: Entwicklung eines Messgeraetes zur Detektion organischer Loesungsmitteldaempfe mit thermischen Sensoren. Aufgaben: 1. Auswahl und Test von Rezeptoren; 2. Messtechnische Optimierung von Waermeleistungstransducern; 3. Entwicklung von Signalverareitungs- und Steueralgorithmen. Ergebnisse: Geraetemodul mit 8 parallel arbeitenden thermochemischen Sensoren. Autarker Betrieb in einem Schadstoffmessgeraet oder als Komponente einer elektronischen Nase.

Entwicklung eines innovativen Multisensorsystems zur Unterstuetzung der Online-Abwasseranalyse mit Hilfe neuronaler Netze

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.

Molekulare Mustererkennung mit supramolekularen Strukturen und Polymeren (DFG-Forschergruppe)

Das Projekt "Molekulare Mustererkennung mit supramolekularen Strukturen und Polymeren (DFG-Forschergruppe)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Tübingen, Institut für Physikalische und Theoretische Chemie, Abteilung Analytische Chemie durchgeführt. Gezielt synthetisierte supramolekulare Strukturen ('Kaefigverbindungen') und Polymere werden als sensoraktive Beschichtungen fuer chemische Sensoren verwendet. Die Umwandlung der chemischen in elektronische Information erfolgt dadurch, dass diese Beschichtung auf sogenannten Transducern aufgebracht wird. Als Transducer kommen z.B. Schwingquarze, Interdigitalstrukturen fuer Messungen von Gleich- und Wechselstromwiderstaenden, Interdigitalkondensatoren, und Glassubstrate fuer die optische Interferometrie zum Einsatz. Durch die geeignete Wahl von sensoraktiven Beschichtungsmaterialien, Transducern (ggf. ergaenzt durch vorgeschaltete Filter) oder Probenvorbehandlung ergibt sich ein breites Spektrum von Moeglichkeiten, unbekannte Substanzen in Gasen zu erkennen und nachzuweisen. Die erhaltenen Sensorsignale werden ueber nachfolgende Datenvorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Mustererkennung ausgewertet. Zwischenergebnisse: Neuere Untersuchungen haben gezeigt, dass supramolekulare Kaefigverbindungen und Polymere besonders geeignete sensoraktive Schichten bilden, die beispielsweise fuer den Nachweis von umweltrelevanten organischen Loesungsmitteln eingesetzt werden koennen. Der Nachweis dieser Molekuele beruht auf einer selektiven An- bzw. Einlagerung, die nach den bisherigen Messergebnissen fuer eine ganze Reihe beispielhaft aufgefuehrter Kaefigverbindungen und Polymere voellig reversibel und damit thermodynamisch kontrolliert ablaeuft.

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