Umwelt
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We propose a method based on artificial neural networks to extract strain information from wavelength-scanning coherent optical time domain reflectometry (C-OTDR) data. Our neural network algorithm performs more than two orders of magnitude faster than the conventional approach.
This is due to the highly parallel evaluation of the neural networks on a GPU accelerated computer and the fact that conventional correlation and interpolation analysis needs many Iteration steps. This opens the way for real-time C-OTDR strain sensing because the neural Network strain predictions require less time than the measurements themselves. Real-time data Analysis enables long-term sensing e.g. in structural health monitoring, because the large amount of raw data does not have to be stored but can immediately be reduced to the strain data of interest.
Monitoring chemical reactions is the key to chemical process control. Today, mainly optical online methods are applied, which require excessive calibration effort. NMR spectroscopy has a high potential for direct loop process control while exhibiting short set-up times. Compact NMR instruments make NMR spectroscopy accessible in industrial and harsh environ¬ments for advanced process monitoring and control, as demonstrated within the European Union’s Horizon 2020 project CONSENS.
We present a range of approaches for the automated spectra analysis moving from conventional multivariate statistical approach, (i.e., Partial Least Squares Regression) to physically motivated spectral models (i.e., Indirect Hard Modelling and Quantum Mechanical calculations). By using the benefits of traditional qNMR experiments data analysis models can meet the demands of the PAT community (Process Analytical Technology) regarding low calibration effort/calibration free methods, fast adaptions for new reactants or derivatives and robust automation schemes.
Der Mangel an Anwendungsrichtlinien und Validierungsverfahren für struktur-eingebettete faseroptische Dehnungssensoren, insbesondere auf Faser-Bragg-Gitter (FBG)-Basis, führte bislang dazu, dass diese Sensoren trotz ihrer hervorragenden Eigenschaften im Bereich der kommerziellen Material- und Strukturüberwachung nur in geringem Umfange eingesetzt wurden. Fragen zur Degradation der Sensoren unter Beanspruchung, Alterung durch klimatische Einflüsse und Enthaftung infolge Belastung der Struktur konnten bisher nur theoretisch simuliert oder anhand exemplarischer Proben für einzelne einflussnehmende Parameter im Labor untersucht werden. Die Erfassung des Sensorverhaltens im Bauteil unter komplexen Umwelteinflüssen während des Bauteilbetriebes, um damit eine Aussage zur Zuverlässigkeit der Sensormessdaten zu gewinnen, war bisher nicht möglich.
Im Forschungsprojekt FAMOS² wurde deshalb von 2014 bis 2018 die Realisierung eines Autodiagnoseverfahrens für faseroptische Dehnungssensoren erarbeitet, um die Funktionszuverlässigkeit und Langzeitstabilität der Sensoren während des Bauteilbetriebes innerhalb einer Bauteilstruktur bewerten zu können. Im Rahmen des Forschungsprojektes wurde gezeigt, dass ein FBG-Sensor mit einer speziell angepassten magnetostriktiven Schicht magnetisch so angeregt werden kann, dass mit einer zugeschnittenen Messmethodik zu jedem Zeitpunkt eine Bewertung der Sensorzuverlässigkeit unter Betriebsbedingungen möglich ist. Die auf den Sensor aufgebrachte magnetostriktive Schicht erzeugt bei Anregung mit einem passenden Magnetfeld eine gepulste, synthetische Dehnung. Diese Dehnung steht in einem definierten Verhältnis zum anregenden Magnetfeld und wird optisch über die Verschiebung der Bragg-Wellenlänge ausgelesen. Die Konstanz dieses Verhältnisses stellt dann ein Maß für die korrekte Funktionsfähigkeit des Sensors dar. Das Beschichtungs-verfahren, das magnetische Anregungs- und optische Ausleseverfahren, wie auch die Validierung des Sensors unter Berücksichtigung faseroptischer Effekte wurden während des Projekts konzeptionell entwickelt, aufgebaut und charakterisiert. Qualitativ kann mit diesem Verfahren zunächst eine Gut-/Schlecht-Beurteilung des Sensors vorgenommen werden. Perspektivisch bietet das Verfahren jedoch auch die Möglichkeit, verschiedene Versagensmechanismen bestimmen und klassifizieren zu können. Es zeichnete sich schon während des Projektverlaufs ab, dass sich aus den erzielten Ergebnissen über das Autodiagnoseverfahren hinaus weitere Anwendungsmöglichkeiten für den Einsatz des kombinierten magnetostriktiv-faseroptischen Sensorprinzips, beispielsweise als reiner Magnetfeldsensor, ergeben.
Nach Abschluss dieses Forschungsprojekts besteht nun die Möglichkeit, den Funktionszustand faseroptischer Dehnungssensoren jederzeit unabhängig von Alter, Belastung oder Kenntnis eines Referenzzustands zu einem bestimmten Zeitpunkt bestimmen zu können. Aufbauend auf diesen Ergebnissen können weiterführende Forschungen die Messmethodik vertiefend charakterisieren und weitere Anwendungsfälle erschließen.
The vulnerability of low-quality concrete of some bridges to ageing and deterioration while they are exposed to environmental conditions during their service life, influence of growing population and climate changes, is a well-known effect and requires survey. For survey, the development of a low cost, cost-efficient sensor network to be embedded for continuous or attached to the surface for periodic monitoring is essential.
Changing ground water conditions, flood or even leakage in fresh or disposal of waste water can lead to in-creased moisture content in building materials and structural elements as walls or floors. Moisture allows the transport of other adverse chemicals that might reduce the durability of structures. The paper presents a feasibility study about the capability of microwave modules as bluetooth® or ZigBee with frequency range at 2,4 GHz to create advanced Wireless Sensor Networks (WSN) for estimation and visualization of moisture distribution in infrastructure assets. It was found that the value of the received signal strength indication (RSSI) depends on the moisture content and can be the basis for the moisture distribution inside a massive structure.
The microwave modules may be used to compose networks outside and inside of building materials or structural elements. The higher the number of connections between BLE modules, the more precise and the more distant information can be obtained from the network. Mesh networking was applied to increase the quantitative information.
Mycotoxins are toxic secondary metabolites produced by filamentous fungi. The contamination of mycotoxins in food and feed products has been recognized to be an important safety issue for human and animal health. In the context of food safety, medical herbs nowadays are also considered as potential source of mycotoxins. Considering that mycotoxins are generally stable compounds and could not be destroyed completely during food-processing operations, prevention of contamination is identified as main issue.
Currently, biochemical, and immunochemical methods based on the use of antibodies as a specific recognition bioreagents are increasingly found to be applied in screening. Along with good common enzyme linked immunosorbent assay (ELISA), more and more widely used method is fluorescence polarization immunoassay (FPIA). These methods help to monitor of many toxic substances in large number of samples and carried out quickly, easily, cheaply, and give good results in quantifying the one or more substances. That is why the use of immunochemical methods of analysis, such as ELISA and FPIA, is the most promising for solving this problem.
Thus, the aim of our work is to optimize the determination of mycotoxins by ELISA and FPIA in medical herbs. We selected antibodies and a tracer for the FPIA, then we constructed obtained a calibration curve and determined the sensitivity of this method for the samples in aqueous media. Then, the optimal sample preparation was elaborated: for spiked nuts samples were selected and prepared and a calibration curve was obtained with respect to the matrix effect. After that, the analysis of spiked nuts samples was performed by ELISA and FPIA and the sensitivity of both methods was compared.
Gegenstand der vorzustellenden Arbeiten ist die Prüfung der Umwelt-beständigkeit und -verträglichkeit von Materialien und Produkten hinsichtlich der Emission von potenziellen Schadstoffen in die Umwelt. Hierzu werden chemisch-physikalische Einflüsse (Bewitterung) und mikrobielle Beanspruchungen an Modellmaterialien evaluiert. So werden die Freisetzungsraten von Schadstoffen in Abhängigkeit der Beanspruchung beschrieben. Als Modellmaterialien kommen die Polymere Polystyrol (PS) und Polypropylen (PP) zum Einsatz. Synergistische Effekte der Bewitterungsparameter und der mikrobiologischen Beanspruchung sollen dabei ebenso betrachtet werden, wie die gezielte Alterung. Auch findet eine Beschreibung des Verhaltens der ausgetragenen Schadstoffe in den Umweltkompartimenten Boden oder Wasser statt. Hier sind mit Hilfe der zu entwickelnden Screening- und non-Target-Analyseverfahren die Transformation und der Metabolismus durch Mikroorganismen zu beschreiben. Aus den Ergebnissen sollen Korrelationen zwischen den künstlichen Alterungsverfahren und realen Szenarien abgeleitet werden.
Anoxische Objektbehandlungen gegen Schädlingsbefall stellen eine besonders materialverträgliche und umweltschonende Alternative zu chemischen Bekämpfungsverfahren dar. Die Wirksamkeit hängt jedoch von der Dauer, dem Restsauerstoffgehalt sowie der Temperatur und Feuchtigkeit ab. Unterschiedliche Arten von Schadinsekten sind verschieden tolerant gegenüber sauerstoffarmen Bedingungen. Insbesondere bei Behandlungsbedingungen von unter 24° C und mehr als 0,5 % Restsauerstoffgehalt stößt das Verfahren an die Grenze der Zuverlässigkeit. In Versuchsreihen unter standardisierten Bedingungen erwiesen sich insgesamt 12 von 34 im Projekt untersuchte Insektenarten hierbei als widerstandsfähig. Davon als besonders tolerante Arten sind Hylotrupes bajulus, Lasioderma serricorne, Trogoderma parabile und Mezium affine zu nennen.
Mit dem entwickelten UWB-Sensoriksystem können durch elektromagnetische Wellen Bewegungen von Schädlingen innerhalb geschlossener Holzobjekte berührungslos erfasst werden. Voraussetzung für die eindeutige Detektion der Schädlingsaktivität ist neben der digitalen Signalverarbeitung zur Filterung und Extraktion des Nutzsignals, die genügend hohe Eindringtiefe, die ausreichend ist, wenn Schädlingsvorkommen häufig dicht unter der Holzoberfläche gelegen sind. Die Versuchsergebnisse haben gezeigt, dass bereits eine einzelne Trockenholztermite der Art Incisitermes marginipennis hinter einer 5 cm dicken Holzplatte aufgespürt werden kann. Somit erscheint das Messsystem potentiell für die Erfolgskontrolle einer Anoxia-Behandlung an Museumsgütern geeignet.
Organic/inorganic mixtures were prepared from ordinary Portland cement (OPC), water (w/c 0.22), a fluorescent dye in aqueous solution (stable at alkaline pH; BAM-I), and two different comb shape polycarboxylates (PCEs), i.e., high charge (PCE-HC) and low charge (PCE-LC), respectively. Rheological and calorimetric measurements were performed prior to optical studies in order to select PCE concentrations. Absorption and fluorescence spectroscopy of the system OPC + BAM-I (CBAM-I) revealed maxima of dye BAM-I located at 645 nm and 663 nm, respectively. In presence of PCE-HC and PCE-LC, these mixtures displayed a small red shift in reflectance and a faster decrease in intensity compared to studies with CBAM-I; however, only slight differences were observed between the different PCEs. With time, all systems exhibited a decrease in intensity of BAM-I in absorption/reflectance and emission. This could be caused by dye adsorption and possibly decomposition when in contact with cement particles or hydration products.
Microfluidic electrochemical immunosensor for the trace analysis of cocaine in water and body fluids
(2018)
Quick but accurate testing and on‐the‐spot monitoring of cocaine in oral fluids and urine continues to be an important toxicological issue. In terms of drug testing, a number of devices have been introduced into the market in recent decades, notably for workplace inspection or roadside testing. However, these systems do not always fulfill the requirements in terms of reliability, especially when low cut‐off levels are required. With respect to surface water, the presence of anthropogenic small organic molecules such as prescription and over‐the‐counter pharmaceuticals as well as illicit drugs like cannabinoids, heroin, or cocaine, has become a challenge for scientists to develop new analytical tools for screening and on‐site analysis because many of them serve as markers for anthropogenic input and consumer behavior. Here, a modular approach for the detection of cocaine is presented, integrating an electrochemical enzyme‐linked immunosorbent assay (ELISA) performed on antibody‐grafted magnetic beads in a hybrid microfluidic sensor utilizing flexible tubing, static chip and screen‐printed electrode (SPE) elements for incubation, recognition, and cyclic voltammetry measurements. A linear response of the sensor vs. the logarithm of cocaine concentration was obtained with a limit of detection of 0.15 ng/L. Within an overall assay time of 25 minutes, concentrations down to 1 ng/L could be reliably determined in water, oral fluids, and urine, the system possessing a dynamic working range up to 1 mg/L.
Development of a robust calibration model for determination of nutrients in soils using EDXRF
(2018)
As part of the BonaRes research initiative, funded by the BMBF, strategies are being developed to use soil as a sustainable resource in the bio economy. The interdisciplinary subproject I4S - “Intelligence for soil” - is responsible for the development of an integrated system for site-specific management of soil fertility. For this purpose, a platform is constructed and various sensors are installed. Real-time data will be summarised in models and decision-making algorithms will be used to control fertilisation and accordingly improve soil functions. Aim of the BAM in the frame of I4S is the characterisation of an energy-dispersive X-ray fluorescence (EDXRF) based sensor for robust determination of plant essential nutrients in soil.
First a principal component analysis (PCA) was used to identify outliers and to observe the largest variance within the German soil samples. It could be monitored that splitting of the samples was due to their iron content. Given that clay samples contain high amounts of iron and sandy samples low amounts, a classification of the samples by their soil texture according to VD LUFA was possible. Considering the complex composition of soil, a matrix-specific calibration was carried out by univariate and multivariate data analysis. The figures of merit demonstrated that a more robust calibration model with negligible matrix effects can be obtained by a multivariate approach using partial least squares regression (PLSR). A better correlation between predicted values compared to reference values for German soil samples was observed for the chemometric calibration model than for the univariate one.
Different factors can affect the received calibration models such as moisture and particle size distribution which is especially important due to later online Analysis.
In first studies the influence of moisture on the detection of plant essential nutrients was investigated. With increasing water content, the characteristic fluorescence peaks decrease and start to increase again at a water content of 15 %. With lower moisture content the soil agglomerates which leads to lower packing of the sample, resulting in a rougher surface which negatively influence the signals. Whereas, agglomerates are not formed at higher water content. This allows the sample to be packed more tightly thus a smoother surface and a better homogeneity is obtained.
Furthermore, particle size distribution leads to significantly higher uncertainties and lower signals when comparing grounded (< 500 μm) and not grounded (< 2 mm) samples. This can be explained by amplifying of the already known inhomogeneity of soils. Both factors must be included in the chemometric PLSR to obtain robust calibration models for each macro and micro nutrient.