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DEGENA: Selektivitätssteigerung bei der Vor-Ort-Detektion von flüchtigen Gefahrstoffen mit Hilfe einer Elektronischen Nase

Das Projekt "DEGENA: Selektivitätssteigerung bei der Vor-Ort-Detektion von flüchtigen Gefahrstoffen mit Hilfe einer Elektronischen Nase" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Hamburg, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Ordinariat für Arbeitsmedizin, Zentralinstitut für Arbeitsmedizin und Maritime Medizin durchgeführt. Die Detektion gasförmiger Gefahrstoffe in Frachtcontainern ist ein aktuelles und bisher nicht zufriedenstellend gelöstes Problem aus dem Bereich des Arbeits- und Verbraucherschutzes.. Auf diese Gefahren hat unserer Institut bereits hingewiesen und empfohlen, dass Import-Container ohne vorherige Freimessung nicht betreten werden sollten. Die technische Herausforderung liegt darin, kleinste Konzentrationen an Gefahrstoffen in unbekannter Gasumgebung sicher zu detektieren und zu quantifizieren, um die Einhaltung von Grenzwerten überwachen zu können. Das ZfAM organisiert mit Hafenbehörden die Messkampagnen 2008 und 2009. Aus Frachtcontainern und Lagerhäusern werden Proben genommen und im ZfAM-Labor mit TD-GC-MS vermessen.. Das ZFAM sammelt Gasproben zur Analyse im-Labor. Die Luftproben werden in Tedlarbags zur SYSCA verschickt und gleichzeitig im Labor mit offline-Messungen untersucht. Die Messdatenauswertung erfolgt für beide Messmethoden parallel. Das ZfAM hat die Aufklärung und Minimierung der Gesundheitsrisiken durch Gefahrstoffe beim Umgang mit Containern im Fokus. Das ZfAM wird die Ergebnisse des Projekts in erster Linie in Form von Veröffentlichungen verwerten.

DEGENA: Selektivitätssteigerung bei der Vor-Ort-Detektion von flüchtigen Gefahrstoffen mit Hilfe einer Elektronischen Nase

Das Projekt "DEGENA: Selektivitätssteigerung bei der Vor-Ort-Detektion von flüchtigen Gefahrstoffen mit Hilfe einer Elektronischen Nase" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Sysca AG durchgeführt. Die Detektion gasförmiger Gefahrstoffe in Frachtcontainern ist ein aktuelles und bisher nicht zufriedenstellend gelöstes Problem aus dem Bereich des Arbeits- und Verbraucherschutzes. Diese analytische Aufgabe soll mit der Elektronischen Nase ARTINOS® der Firma SYSCA gelöst werden. Die technische Herausforderung liegt darin, eine geeignete Software zu entwickeln, die es ermöglicht, kleinste Konzentrationen an Gefahrstoffen in unbekannter Gasumgebung sicher zu detektieren und zu quantifizieren, um die Einhaltung von Grenzwerten überwachen zu können. Hierfür sieht SYSCA folgende Arbeitsschwerpunkte vor: Kalibrationsmessungen mit Labor- und Containerproben, Ausstattung eines ARTINOS-Handgeräts für Vor-Ort-Messungen an Frachtcontainern sowie die Entwicklung innovativer Messdaten-Auswertealgorithmen und deren Umsetzung in eine benutzerfreundliche Betriebssoftware. SYSCA will in einer anschließenden Marktentwicklungsphase aus dem in DEGENA erhaltenen Prototyp ein marktfähiges System für die Gefahrstoffdetektion entwickeln und dieses vertreiben. Mit den neu zu entwickelnden Datenauswerteverfahren wird die vereinfachte Erschließung weiterer Einsatzfelder für die Elektronische Nase angestrebt.

Einsatzmöglichkeiten der Technologie der 'Elektronischen Nase' in der Rohstoff-, Prozess- und Qualitätskontrolle in der Lebensmittelindustrie

Das Projekt "Einsatzmöglichkeiten der Technologie der 'Elektronischen Nase' in der Rohstoff-, Prozess- und Qualitätskontrolle in der Lebensmittelindustrie" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Bremen, Zentrum für Umweltforschung und Umwelttechnologie durchgeführt.

DEGENA: Selektivitätssteigerung bei der Vor-Ort-Detektion von flüchtigen Gefahrstoffen mit Hilfe einer Elektronischen Nase

Das Projekt "DEGENA: Selektivitätssteigerung bei der Vor-Ort-Detektion von flüchtigen Gefahrstoffen mit Hilfe einer Elektronischen Nase" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS durchgeführt. Die Detektion gasförmiger Gefahrstoffe in Frachtcontainern ist ein aktuelles und bisher nicht zufriedenstellend gelöstes Problem aus dem Bereich des Arbeits- und Verbraucherschutzes. Die technische Herausforderung liegt darin, kleinste Konzentrationen an Gefahrstoffen in unbekannter Gasumgebung sicher zu detektieren und zu quantifizieren. Im Projekt DEGENA wird zur Lösung dieser Aufgabe das vom Fraunhofer IAIS patentierte Mustererkennungsverfahren 'Echo State Networks' eingesetzt. Dazu führt IAIS die folgenden Arbeiten durch 1) Erprobung neuer Konzepte zur Verwendung der 'Echo State'-Methode zur Lösung einer hochdimensionalen Problemstellung im Bereich der Sensordatenverarbeitung 2)Automatisierung der Evaluation von verschiedenen Konfigurationen von Echo State Netzen für anspruchsvolle Lernaufgaben 3)Bereitstellung einer Trainingsumgebung für 'Echo State Networks', die einfach benutzbar ist, einen Automatisierungsgrad aufweist und verlässliche Qualitäts-Aussagen liefert. Fraunhofer IAIS sieht in der Technologie 'Echo State Networks' eine Schlüsseltechnologie mit hohem Zukunftspotential, neben der Erkennung von Gasen als auch in vielen anderen Anwendungsbereichen der Mustererkennung.

KMU-innovativ - OPTIMA: Optimierung einer Elektronischen Nase mittels Simulation und Signalmusteranalyse

Das Projekt "KMU-innovativ - OPTIMA: Optimierung einer Elektronischen Nase mittels Simulation und Signalmusteranalyse" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Hamburg, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Ordinariat für Arbeitsmedizin, Zentralinstitut für Arbeitsmedizin und Maritime Medizin durchgeführt. Projektziel ist die signifikante Verbesserung der Detektion gefährlicher Gase im Alltagsumfeld des Menschen mittels eines neuartigen Optimierungsverfahrens, bei dem erstmalig komplexe Messsysteme und die zugehörigen Datenauswerteverfahren solange iterativ aufeinander abgestimmt werden, bis die geforderte Messgenauigkeit erreicht ist. Dieses Verfahren wird exemplarisch und prototypisch in die Elektronische Nase GDA2 des Verbundpartners Airsense Analytics GmbH, implementiert. Deren komplexes Signalmuster soll dabei so modifiziert werden, dass diejenigen Merkmale deutlich hervortreten, die ein bestimmtes Zielgas auch vor verschiedenen Geruchskulissen eindeutig erkennbar machen. Das ZfAM wird folgende Aufgaben im Projekt übernehmen: Bereitstellung der Referenzanalytik, welche für die Optimierung und Validierung der zu entwickelnden Software-Tools für GDA2 eine wichtige Datengrundlage liefert. Zusätzlich wird das ZfAM die Qualität seiner Referenzanalytik durch Fortentwicklung seiner Messmethoden erhöhen, wodurch neben einer schnelleren und teilweise sensitiveren Analytik der Zielsubstanzen insbesondere auch Geruchshintergründe besser aufgeschlüsselt werden sollen. Das ZfAM wird die Verfügbarkeit von Realproben und die Möglichkeit von Feldversuchen mit GDA 2 durch die Organisation und Ausrichtung von Probenahmen und Messkampagnen sicherstellen. Die in OPTIMA gewonnenen Erkenntnisse wird das ZfAM zu einer Trendstudie zusammenfassen.

KMU-innovativ - OPTIMA: Optimierung einer Elektronischen Nase mittels Simulation und Signalmusteranalyse

Das Projekt "KMU-innovativ - OPTIMA: Optimierung einer Elektronischen Nase mittels Simulation und Signalmusteranalyse" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS durchgeführt. Projektziel ist die signifikante Verbesserung der Detektion gefährlicher Gase im Alltagsumfeld des Menschen mittels eines neuartigen Optimierungsverfahrens, bei dem Messsysteme und die zugehörigen Datenauswerteverfahren solange iterativ aufeinander abgestimmt werden, bis die geforderte Messgenauigkeit erreicht ist. Dieses Verfahren wird exemplarisch und prototypisch in den Gefahrstoffdetektor GDA2 des Konsortialführers Airsense Analytics GmbH implementiert. Die Signalmuster des GDA2 sollen dabei so modifiziert werden, dass diejenigen Merkmale deutlich hervortreten, die ein bestimmtes Zielgas auch vor verschiedenen chemischen Hintergründen eindeutig erkennbar machen. Fraunhofer IAIS erstellt ein Analyse-Werkzeug zur Bestimmung der Bereiche im GDA2-Signalmuster, die signifikant für die Erkennung eines bestimmten Zielgases sind. Darüber hinaus wird das schon existierende Auswerteverfahren verbessert und an die Signalmuster des GDA2 angepasst. Einen breiten Raum wird die Ergebnisauswertung der Experimente der Partner Airsense und ZfAM einnehmen. Resultate daraus werden sowohl in die eigene Toolentwicklung einfließen, wie auch als Feedback an die Partner gegeben. Weiterhin wirkt Fraunhofer IAIS mit an der Evaluation des Optima-Optimierungsverfahrens. Die Ergebnisse der Evaluation und die erfolgreichen Optimierungsstrategien werden in einer abschließenden Studie zusammengefasst.

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