Auswertung und Visualisierung von Daten komplexer Sensorsysteme zur Bestimmung von Geruchsstoffen in wässrigen Lösungen

Stefanie Penzel; Malcolm Cämmerer; Helko Borsdorf; Mathias Rudolph

doi:10.1515/teme-2020-0097

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Auswertung und Visualisierung von Daten komplexer Sensorsysteme zur Bestimmung von Geruchsstoffen in wässrigen Lösungen

Stefanie Penzel
Stefanie Penzel studierte Energie-, Gebäude- und Umwelttechnik an der HTWK Leipzig und schrieb dort die Masterarbeit im Bereich der komplexen Sensortechnik in der Vor-Ort Analytik. Seit 2020 promoviert sie im Bereich Erfassung von Messunsicherheiten im Umwelt-Monitoring an der HTWK Leipzig in der Projektgruppe Industrielle Messtechnik.
, Malcolm Cämmerer
Malcolm Cämmerer studierte Chemie an der Universität Durham (2002–2006). Nach einer 9 Jahre langen Pause ergänzte er dieses Studium durch ein zweites Masterstudium in Chemieingenieurwesen an der HTW Dresden (2016–2017). Seit Oktober 2017 arbeitet er in der Arbeitsgruppe Vor-Ort Analytik am Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung. Forschungsschwerpunkt ist dabei die Anwendung von Elektrosprayionisation in Kombination mit Ionenmobilitätsspektrometrie.
, Helko Borsdorf
Helko Borsdorf studierte Chemie an der Universität Leipzig und promovierte 1995 dort zu einem Thema im Bereich der organischen Spurenanalytik mittels Massenspektrometrie. Er habilitierte sich 2008 an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel auf dem Gebiet der physikalischen Chemie. Seit 2000 leitet er die Arbeitsgruppe Vor-Ort Analytik am Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung. Forschungsschwerpunkt sind die Entwicklung und Anwendung miniaturisierter analytischer Geräte für die Vor-Ort Analytik, insbesondere für das Langzeitmonitoring von Luft und Wasser.
and Mathias Rudolph
Prof. Dr.-Ing. Mathias Rudolph studierte an der TH Leipzig Elektrotechnik, Fachrichtung Mess-, Steuer- und Regelungstechnik und promovierte 1999 zum Dr.-Ing. Nach Tätigkeiten als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Umweltforschungszentrum Leipzig-Halle GmbH sowie in Lehre und Forschung an der Professur für Systemtheorie der TU Chemnitz war er seit 2006 bei der Siemens AG in Erlangen als Entwicklungsingenieur auf dem Gebiet der Maschinensimulation tätig. Seit 2013 ist er Inhaber des Lehrstuhls für Industrielle Messtechnik an der HTWK Leipzig. Seine Forschungsschwerpunkte liegen hier u. a. in der Entwicklung drahtloser energieautarker Sensornetzwerke und in der Fuzzy Klassifikation zur Entwicklung zustandsabhängiger Instandhaltungsstrategien für verschiedene Applikationsfelder aus den Bereichen Umwelt, Energie und Maschinenbau.

Published/Copyright: January 30, 2021

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From the journal tm - Technisches Messen Volume 88 Issue 3

Zusammenfassung

Für die Detektion von Geruchsmustern in wässrigen Lösungen wurde die Ionenmobilitätsspektromtrie mit einem NH3- und einem H₂S-Sensor kombiniert. Die leicht- und mittelflüchtigen geruchsaktiven Substanzen wurden mittels eines Nebulisers in die Gasphase überführt. Die Auswertung der Ionenmobilitätsspektren erfolgte mit einer Analyse der Peaks durch überwachte Klassifikation. Dabei wurden die einzelnen Peaks einer reinen Lösung durch Berechnung der stoffspezifischen Ionenmobilitätskonstante (K0-Wert) klassifiziert. Die entsprechenden Klassen wurden in einer Datenbank gespeichert. Durch die Berechnung der K0-Werte unbekannter Peaks und deren Abgleich mit der Datenbank wurde eine Aussage über das Vorhandensein eines Fremdstoffes angegeben. Für die Auswertung der NH3- und H₂S-Daten wurden die Signalverläufe mit einer Funktion modelliert. Die beschreibenden Parameter dieser Funktion dienen zur Erstellung einer Regressionsgeraden in Abhängigkeit der Konzentrationen der Proben. Durch die mathematische Beschreibung der Kurvenverläufe konnte der Einfluss der Feuchtigkeitsausschläge und die benötigten Messdauer reduziert werden. Mit Hilfe der parametrisierten Funktion können die Signalverläufe von unbekannten Messdaten modelliert und mit den Regressionsgeraden die jeweiligen Konzentrationen bestimmt werden. Gesamtergebnis der Arbeit ist eine Software, in welcher die Messdaten der Sensorsysteme eingelesen und ausgewertet sowie die entsprechenden Ergebnisse in visueller Form dargestellt werden können. Zusammenfassend konnte mit der mathematischen Implementierung ein Programm realisiert werden, welches eine automatisierte Aussage über das Vorkommen von Fremdstoffen in wässrigen Lösungen generiert.

Abstract

Ion mobility spectrometry was combined with an ammonia and a hydrogen sulfide sensor for the detection of odour patterns in liquid solutions. An extraction method with a nebuliser was used to convert the liquid samples into moist gas. The evaluation of the ion mobility spectrum occured with an analysis of the peaks by monitored classification. The peaks of a pure solution were classified by calculating the specific ion mobility constant (K0-value). The corresponding classes were stored in a database. By calculating the K0-values of unknown peaks and comparing them with the database, a statement about the presence of an extraneous substance is given. For the analysis of the NH3- and H₂S-data, the signal curves were modeled with a function. The descriptive parameters of this function are used to create a regression line depending on the concentrations of the samples. The mathematical description of the curves reduces the influence of the humidity peaks and the required measuring time. Using the parameterized functions, the signal characteristics of unknown measurement data can be described mathematically and the concentrations can be determined using the regression line. These tools are combined in a matlab program in which the measurement data of the sensors are imported and evaluated. The corresponding results are presented in visual form. In summary, the software enabled an automated statement about the occurrence of extraneaous substances in liquid solutions.

Schlagwörter: Ionenmobilitätsspektrometer; elektrochemische Sensoren; Geruchsmuster; wässrige Lösungen

Keywords: Ion mobility spectrometers; electrochemical sensors; odor patterns; aqueous solutions

Über die Autoren

Stefanie Penzel

Stefanie Penzel studierte Energie-, Gebäude- und Umwelttechnik an der HTWK Leipzig und schrieb dort die Masterarbeit im Bereich der komplexen Sensortechnik in der Vor-Ort Analytik. Seit 2020 promoviert sie im Bereich Erfassung von Messunsicherheiten im Umwelt-Monitoring an der HTWK Leipzig in der Projektgruppe Industrielle Messtechnik.

Malcolm Cämmerer

Malcolm Cämmerer studierte Chemie an der Universität Durham (2002–2006). Nach einer 9 Jahre langen Pause ergänzte er dieses Studium durch ein zweites Masterstudium in Chemieingenieurwesen an der HTW Dresden (2016–2017). Seit Oktober 2017 arbeitet er in der Arbeitsgruppe Vor-Ort Analytik am Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung. Forschungsschwerpunkt ist dabei die Anwendung von Elektrosprayionisation in Kombination mit Ionenmobilitätsspektrometrie.

Helko Borsdorf

Helko Borsdorf studierte Chemie an der Universität Leipzig und promovierte 1995 dort zu einem Thema im Bereich der organischen Spurenanalytik mittels Massenspektrometrie. Er habilitierte sich 2008 an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel auf dem Gebiet der physikalischen Chemie. Seit 2000 leitet er die Arbeitsgruppe Vor-Ort Analytik am Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung. Forschungsschwerpunkt sind die Entwicklung und Anwendung miniaturisierter analytischer Geräte für die Vor-Ort Analytik, insbesondere für das Langzeitmonitoring von Luft und Wasser.

Mathias Rudolph

Prof. Dr.-Ing. Mathias Rudolph studierte an der TH Leipzig Elektrotechnik, Fachrichtung Mess-, Steuer- und Regelungstechnik und promovierte 1999 zum Dr.-Ing. Nach Tätigkeiten als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Umweltforschungszentrum Leipzig-Halle GmbH sowie in Lehre und Forschung an der Professur für Systemtheorie der TU Chemnitz war er seit 2006 bei der Siemens AG in Erlangen als Entwicklungsingenieur auf dem Gebiet der Maschinensimulation tätig. Seit 2013 ist er Inhaber des Lehrstuhls für Industrielle Messtechnik an der HTWK Leipzig. Seine Forschungsschwerpunkte liegen hier u. a. in der Entwicklung drahtloser energieautarker Sensornetzwerke und in der Fuzzy Klassifikation zur Entwicklung zustandsabhängiger Instandhaltungsstrategien für verschiedene Applikationsfelder aus den Bereichen Umwelt, Energie und Maschinenbau.

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Erhalten: 2020-12-15

Angenommen: 2021-01-18

Online erschienen: 2021-01-30

Erschienen im Druck: 2021-03-26

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Ion mobility spectrometers; electrochemical sensors; odor patterns; aqueous solutions