Ein Modell basierter Dreistufenklassifikator für Schwebestaub
Eine Herausforderung für Messtechnik und Statistik

Auf einen Blick
- Projektleiter/in : Dr. René Locher
- Projektteam : Dr. Thoralf Mildenberger, Prof. Dr. Andreas Ruckstuhl
- Projektstatus : abgeschlossen
- Drittmittelgeber : KTI
- Projektpartner : Particle Vision GmbH
- Kontaktperson : René Locher
Beschreibung
Mittels Elektronenmikroskopie (REM-EDS) können bereits seit Jahren einzelne Partikel im µm-Bereich gleichzeitig chemisch und morphologisch untersucht werden. Bis dato wurde diese Methode jedoch praktisch ausschliesslich in Forschungsprojekten eingesetzt, da der Aufwand für die Durchführung der Messungen und die manuelle Analyse der gewonnenen Daten mangels geeigneter Standardisierung für die Routineanalytik nicht finanzierbar war. Zudem sind die anfallenden Datenmengen riesig, so dass es schwierig ist, ohne ausgefeilte statistische Methoden einen Überblick über die Vielfalt der Partikel zu behalten.
Das IDP entwickelte deshalb für Particle Vision GmbH einen
universell einsetzbaren dreistufigen Klassifikator, welcher die
Partikel gemäss ihrer chemischen Zusammensetzung in mehrere tausend
Klassen einteilt. Auf der ersten, Regel basierten Stufe werden die
Partikel gemäss den vorkommenden chemischen Elementen in
Hauptklassen eingeteilt. Auf der zweiten Stufe werden alle Partikel
innerhalb derselben Hauptklasse mit einem modellbasierten Ansatz
noch feiner in Unterklassen eingeteilt. Da der Kohlenstoff-Gehalt
mit der heutigen Messtechnik nur semi-quantitativ erfasst werden
kann, wird bei den ersten beiden Stufen der Kohlenstoff-Gehalt
nicht berücksichtigt. In der dritten, Regel basierten Stufe werden
deshalb die Haupt- und Unterklassen zusätzlich in drei C-Klassen
mit keinem bzw. niedrigem, mässigem und hohem Kohlenstoff-Gehalt
unterteilt.
Mittels chemischem, geologischen und lufthygienischem Fachwissen werden die einzelnen Unterklassen anschliessend Substanzen zugeordnet, welche charakteristisch für bestimmte Emissionsquellen sind. Mit diesem Verfahren werden z.Z. mehrere tausend unterschiedliche Partikelklassen identifiziert.
Weiterführende Informationen
Publikationen
-
Meier, Mario Federico; Mildenberger, Thoralf; Locher, René; Rausch, Juanita; Zünd, Thomas; Neururer, Christoph; Ruckstuhl, Andreas; Grobéty, Bernard,
2018.
Journal of Aerosol Science.
123, S. 1-16.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1016/j.jaerosci.2018.05.012