Zur Detektion und Identifizierung von Gefahrenstoffen und toxischen Gasen werden zunehmend mobile und bedienerfreundliche Sensorsysteme eingesetzt. Der Einsatz dieser Systeme erstreckt sich über ein breites Anwendungsfeld, angefangen bei der Überwachung öffentlicher Gebäude (z.B. zur Sprengstoffdetektion), über die Kontrolle von Industrieanlagen (Arbeitsplatzsicherheit) bis hin zur Identifikation toxischer Begasungsstoffe in Importcontainern. 

Um ein breites Spektrum toxischer Substanzen schnell und reproduzierbar zu detektieren, integrieren neueste Entwicklungen gaschromatografische Trennsysteme, Photoionisationsdetektoren und Ion-Mobilitäts-spektrometer in kompakte Multisensor-Multigasdetektoren. Die Analyse erfolgt durch digitale Signalverarbeitung und Algorithmen, die aus den Sensorsignalen charakteristische Merkmale zur Substanzidentifikation extrahieren. 

Die zentrale Aufgabe dieses Forschungsprojekts ist die sichere, schnelle und reproduzierbare Identifikation einer großen Anzahl flüchtiger Stoffe unter Berücksichtigung hoher Empfindlichkeit.

Auf Basis einer systematischen Analyse von Methoden der Merkmalsextraktion, Merkmalsreduktion und Klassifikation zur online-fähigen Detektion und Identifikation chemischer Substanzen aus Multisensorsignalen sollen im Rahmen dieses Projekts zunächst Anforderungen an ein Analyseverfahren abgeleitet werden, um anschließend bestehende Data‑Mining‑Verfahren anzupassen und gegebenenfalls weiterzuentwickeln

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• Prof. Dr.-Ing. Horst Schulte (Projektleitung)

Senatsverwaltung für Wirtschaft, Technologie und Forschung

• I.U.T. GmbH

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