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URN: urn:nbn:de:hebis:26-opus-18578
URL: http://geb.uni-giessen.de/geb/volltexte/2004/1857/


Charakterisierung von Gassensoren zur Überwachung belasteter Raumluft

Häusler, Jens


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Freie Schlagwörter (Deutsch): Halbleitergassensoren , Raumluft , Temperaturmodulation , automatische Dunstabzugshaube
Freie Schlagwörter (Englisch): semicoductor gas sensors , temperature modulation , cooker hood
Universität Justus-Liebig-Universität Gießen
Institut: Institut für Angewandte Physik
Fachgebiet: Physik
DDC-Sachgruppe: Physik
Dokumentart: Dissertation
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 05.11.2004
Erstellungsjahr: 2004
Publikationsdatum: 19.11.2004
Kurzfassung auf Deutsch: Bei Garprozessen entstehen große Mengen von organischen Verbindungen, die zu einer Belastung der Raumluft führen. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden Ein- und Mehrsensorsysteme von Halbleitergassensoren auf ihre Verwendbarkeit zur Überwachung von mit organischen Verbindungen belasteter Raumluft hin untersucht.


Durch den Einsatz der Temperaturmodulation zur Erhöhung des Informationsgehalts konnte die Identifizierung von sechs organischen Verbindungen (Benzol, Isopentan, Methanol, Propylenether, Diethylether und tert-Butylmethylether) in einem Konzentrationsbereich von 2 bis 20 ppm bei verschiedenen Luftfeuchten mit nur einem einzigen Sensorelement erreicht werden.


Dazu wurden zunächst in einem Selektionsprozess verschiedene Sensoren an einer computergesteuerten Gasmischanlage charakterisiert. Anschließend wurden aus den Sensorkennlinien 24 Merkmale zur weiteren Betrachtung ausgewählt. Zur Auswertung dieser Messungen wurden Algorithmen zur Mustererkennung bzw. Funktionsapproximation eingesetzt, die in am Institut entwickelten Softwarepaketen enthalten sind. Hierbei handelt es sich zum einen um MSMEV (merkmalselektierendes Mustererkennungsverfahren), das im Rahmen eines mehrstufigen Merkmalsselektionsprozesses einen GRNN (General Regression Neural Network)basierten Klassifikator selbständig aufbaut, zum anderen um VISOM, eine Software zur Visualisierung hochdimensionaler Merkmalsvektoren und Klassifikatoren sowie zur Datenclusterung, Visualisierung und Klassifikation mit Hilfe von Self-Organizing Maps. Damit konnte ein hierarchischer Klassifikator aufgebaut werden, der die Identifizierung der Substanzen ermöglicht. Dieses spezielle Verfahren der Signalverarbeitung ist optimal für die Anwendung geeignet und wird deshalb in den Grundlagen ausführlich dargestellt.


In einer Anwendung wurde eine automatische Dunstabzugshaube entwickelt. Zur Erreichung des Ziels wurde eine robuste Lösung mit mehreren kommerziellen Halbleitergassensoren realisiert. Der Erfolg dieses Ansatzes zeigt sich in der Anmeldung dieser technischen Lösung als Europapatent durch die Firma Electrolux [ELE 99]. Das Patent ist in Anhang 5 dargestellt.


Zur Analyse der Sensorsignale von Ausgasungen, die bei der Zubereitung von Lebensmitteln entstehen, wurde ein Messplatz aufgebaut, wodurch die Situation in einer Küche authentisch simuliert werden konnte. Anschließend wurden die Sensorauswahl durchgeführt, die optimale Betriebsweise der Sensoren erarbeitet und ein Algorithmus zur automatischen Steuerung der Dunstabzugshaube entwickelt.


Die Anforderungen an die Sensorelemente sind vor allem durch den hohen Fettgehalt der bei Garprozessen entstehenden Dämpfe enorm. Es konnte gezeigt werden, dass durch die Wahl einer hohen Betriebstemperatur über 400°C die Anlagerung von Adsorbaten auf der Sensoroberfläche verhindert wird. Anhand von Messungen an der Gasmischanlage wird dargestellt, dass Selektivitäten und Sensitivitäten der Sensoren über große Zeiträume konstant bleiben.


Als technische Lösung wurde ein Prototyp mit drei Halbleitergassensoren aufgebaut. Die Unterscheidung verschiedener Garprozesse gelingt durch gekoppelte Schwellwertentscheidungen, aufgrund derer die Dunstabzugshaube in die angemessenen Ventilatorgeschwindigkeiten geschaltet wird. Aufbau und Software des Prototyps sowie Messungen mit diesem bei Garprozessen werden beschrieben.