Die häufigsten Fragen und Antworten

Swisens FAQs

Swisens FAQs im Überblick

Die Echtzeitmessung von Aerosol-Partikel bedeutet eine direkte und Sekundenschnelle Identifikation von Partikel in der Umgebungsluft. Dabei liefern die Messsystem Echtzeit-Informationen über lokale Konzentrationen von luftgetragenen primär biologischen Aerosol-Partikel (z.B. Pollen, Sporen etc.) und weiteren Grobpartikel. Die Daten werden in Konzentrationswerte sowie als einzelne “Events“ ausgegeben. Ein “Event“ enthält eine Kombination von Messdaten die die Eigenschaften eines einzelnen Partikels beschreiben. Ist diese Kombination der integrierten AI bekannt, gibt das Messsystem die zutreffende Partikelklasse (von z.B. Pollenpartikel, Birke) dem Nutzer bekannt.

Digitale Holographie Die digitale Holographie erzeugt hochauflösende holographische Bilder und erlaubt die Messung der morphologischen Eigenschaften der einzelnen Partikel. Daraus lassen sich die absolute Grösse, Form, Fläche, Umfang, Sphärizität und viele weitere Parameter ermitteln, die eine präzise Partikelidentifikation ermöglichen. Enthalten in SwisensPoleno Jupiter und SwisensPoleno Mars Spektrale Fluoreszenzemission Diese Messmethode kann die chemische Zusammensetzung einzelner Partikel auf der Grundlage der Messung der Fluoreszenzemission messen. Ergänzend zu der digitalen Holographie lassen sich umfangreichere “Fingerprints“ der Partikel erzeugen, die insbesondere bei kleineren Partikeln unter 10µm, eine präzisere Identifikation ermöglichen. Dabei erfassen die Messsysteme Parameter über die Fluoreszenzintensität und -lebenszeit. Enthalten in SwisensPoleno Jupiter. Polarisationsmessung Die Beleuchtung einer Oberfläche kann dazu führen, dass das gestreute Licht je nach der Struktur der Oberfläche Polarisationseffekte zeigt. Die eingebaute vertikale Laserquelle kann eine solche Beleuchtung liefern, während zwei Photodetektoren zur Messung des gestreuten Lichts zur Verfügung stehen. Beide Detektoren sind mit Polarisationsfiltern ausgestattet, einer horizontal und einer vertikal. Das Verhältnis dieser beiden Signale kann zusätzliche Informationen über die Oberfläche des Teilchens liefern. Enthalten in SwisensPoleno Jupiter.
Die Messsysteme erzeugen einen digitalen “Fingerprint“ der Partikel, die durch einen Algorithmus verarbeitet werden. Die künstliche Intelligenz erkennt die Schlüsselmerkmale der Partikel und ordnet die Partikel den entsprechenden Partikelklassen zu. Um diesen automatischem Prozess der Identifikation zu ermöglichen, werden die Systeme und deren Algorithmen mit einem uns bekannten Datensatz trainiert. Dieser Ansatz ist auch bekannt als „Supervised Machine Learning“ und hat bereits ein grosses Anwendungsgebiet in der Industrie und Wissenschaft.

Das Messsystem saugt mit 40 Liter pro Minute kontinuierlich Luft an. Dabei misst und zählt es die Partikel im Flug bei einer Geschwindigkeit von 0.5 Meter pro Sekunde. Die Messdaten sind innerhalb weniger Mikrosekunden verfügbar wobei die Ausgangswerte innerhalb von wenigen Sekunden auf Abruf bereitstehen.

Wir bieten Messsysteme zur Messung von luftgetragenen Partikel zwischen 0.5µm und 300µm an. Die untere Detektionsschwelle von SwisensPoleno Mars liegt bei 2 µm während mit SwisensPoleno Jupiter Messungen bis 0.5 µm möglich sind.

Das hängt von der Anwendung, dem Messsystem, der geforderten Zuverlässigkeit und Präzision ab. Die aktuellsten und geprüften Machine Learning Algorithmen identifizieren die wichtigsten Pollen für allergische Personen in Zentraleuropa. Dazu zählen Hasel, Birke, Erle, Buche, Esche, Eiche und die Familie der Gräser. Im erweiterten und noch ungeprüften Portfolio befinden sich über 30 weitere Pollentypen sowie Sporen, weitere Bioaerosole und andere grobe Aerosol-Partikel. Auf kundenspezifische Anforderungen gehen wir gerne ein und erweitern unsere Datenbank kontinuierlich weiter.

Natürlich, hier kommt das volle Potential der SwisensEcosysteme zum Zug. Die Kombination aus Hardware, Software und Services erlaubt unseren Kunden die Machine Learning Algorithmen selbstständig zu erweitern und zu verbessern. Wie das funktioniert, erfahren Sie hier.

Für die Übertragung des Ausgangswerte (Partikelklasse & Konzentration) entspricht das Datenvolumen wenige Megabytes pro Tag. Falls die kompletten Rohdaten erwünscht sind, steigt das zu übertragende Datenvolumen auf mehrere Gigabytes pro Tag an. Gerne geben wir Ihnen detaillierte Auskunft bei einer persönlichen Beratung.

Der Zugriff auf die Ausgangswerte und Messdaten ist via zentrale Datenbank, REST-API und den Software Komponenten innerhalb des SwisensEcosystems möglich.

Der SwisensDataExplorer ermöglicht die Ansicht von aktuellen und historischen Events und Konzentrationswerte. Die browser-basierte Software benötigt keine aufwendige Installation und ermöglicht den Fernzugriff vom eigenen Arbeitsplatz. Die Konzentrationswerte können dabei in nahezu stufenloser Zeitauflösung betrachtet werden. Die konfigurierten Zeitverläufe lassen sich als CSV-Datei exportieren. Die einzelnen Events zeigen die vom System generierten Bilder und Identifikationsergebnisse und können in einem konfigurierbaren Zeitraum betrachtet und als JSON-Datei exportiert werden. In Zukunft soll auch hier ein einfacher Export in eine CSV-Datei möglich sein.

Für avancierte Analysten ermöglicht der SwisensDataAnalyzer ein detaillierte Analyse und Auswertung der Messdaten basierend auf Docker Container, Python Script und Jupyter Notebook.

Das robuste und filterlose Design ermöglicht einen pausenlosen und kontinuierlichen Betrieb über das ganze Jahr. Ausgestattet mit einem automatisierten Überwachungssystem und einem ferngesteuerten Reinigungsprogramm können mögliche Ausfälle z.B. durch Verstopfung, vorbeugend verhindert werden. Trotz allem empfehlen wir eine jährliche Reinigung und Wartung der Systeme für einen sorgenfreien Langzeit-Betrieb. Details zu den Swisens Service Angebot finden Sie hier.

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