Die Technologie von Swisens
Aerosol-Mikrokosmos entdecken.
Aerosol-Partikelmessungen finden viele Anwendungsbereiche in der Industrie und Wissenschaft. Darum erstaunt es nicht, dass es eine Vielzahl von Methoden für die Messung von Partikel- und Feinstaubbelastungen gibt. Doch was ist, wenn wir genauer wissen wollen, welche Partikel uns umgeben? Unser Ziel ist es, aktiv zum vorhandenen Wissen über die Vielfalt von Partikeln in der Luft beizutragen und Lösungen für die Echtzeit-Messung und Identifikation von luftgetragenen Partikeln zu entwickeln und voranzutreiben.
Die eingesetzten Technologien im Überblick:
• Messmethoden
• Künstliche Intelligenz
• Open-Source Software
Messmethoden
Digitale Holographie
Die digitale Holographie liefert Informationen über die Morphologie von jedem einzelnen Partikel. Das hochauflösende Holographie-Setup erzeugt Bilder von jedem Partikel, die im Flug aufgenommen werden. Die Vorteile des Aufbaus umfassen ein grosses Sichtfeld bei gleichzeitig sehr hoher Auflösung, um auch von Partikeln im unteren Mikrometerbereich ein klares Bild zu generieren.
UV-induzierte Fluoreszenzspektroskopie
Komplementäre Informationen zur biochemischen Zusammensetzung der Partikel werden durch spektral aufgelöste Fluoreszenzintensitäts- und Fluoreszenzlebenszeitmessungen gesammelt. Diese zusätzliche Dimension an Informationen ermöglicht eine äußerst genaue Identifikation verschiedener Aerosol-Partikel.
Fluoreszenzintensität und -spektrum
Mehrere modulierte Quellen regen das Partikel im Vorbeiflug mit unterschiedlich kurzwelligem Licht an. Die hervorgerufene Autofluoreszenz der im Partikel enthaltenen Fluorophore wird spektral aufgelöst von mehreren Empfängern detektiert.
Fluoreszenzlebensdauer
Durch die hochfrequente Modulation der Anregung weist die detektierte Fluoreszenzemission ebenfalls eine Modulation mit einer Phasenverschiebung auf. Mehrere Messungen unterschiedlicher Frequenz ermöglichen dadurch die Bestimmung der Fluoreszenzlebenszeiten der im Partikel enthaltenen Fluorophore. Dieser Ansatz erhöht die Anzahl der unabhängigen Messpunkte, was für die vertiefte Analyse von Partikeln von Vorteil ist.
Streulicht- und Polarisationsmessung
Die zeitaufgelöste Streulichtmessung mit zwei Laserquellen unterschiedlicher Wellenlänge liefert Informationen über
die Grösse und Oberflächenstruktur der Partikel.
Die zeitaufgelöste Messung des vertikal und horizontal polarisierten Streulichts liefert zusätzliche Informationen
über den Brechungsindex.
Unsere Messmethoden im Einsatz
Künstliche Intelligenz
Das Messsystem erzeugt einen einzigartigen Fingerabdruck und speichert umfassende Informationen über die morphologischen und chemischen Eigenschaften der Aerosol-Partikel in Form von Datensätzen. Die in den Messsystemen integrierte Machine-Learning-Algorithmen identifizieren die Partikel anhand der erfassten Eigenschaften und geben Ihnen ein zutreffendes «Label». Mit Hilfe der von Swisens entwickelten Software können die Identifikationsresultate einfach überprüft werden.
Künstliche Intelligenz in allen Anwendungsbereichen
• SwisensEcosystem Pollenmonitoring
• SwisensEcosystem Bioaerosol-Monitoring
• SwisensEcosystem Bioaeorosol-Forschung
Open Source Software
Die Software unserer Messsysteme ist in der Programmier-
sprache Python geschrieben und nach dem GPL-Standard lizenziert. Damit ermöglichen wir unseren Kunden Teile der Software für individuelle Ansprüche zu optimieren oder für andere Anwendungen einzusetzen. Dies umfasst alle Software-Teile von der Erfassung der Rohdaten über die Vorverarbeitung bis zum Training und dem Betrieb der Machine-Learning-Modelle. Haben Sie keinen Anspruch auf eigenständige Erweiterungen? Die Software-Entwicklung von Swisens steht im engen Austausch mit unseren Usern und optimiert im Sinne der Anwender.
Open Source Software in allen Anwendungsbereichen
• SwisensEcosystem Pollenmonitoring
• SwisensEcosystem Bioaerosol-Monitoring
• SwisensEcosystem Bioaeorosol-Forschung
Erfahren Sie mehr in unseren Tutorials
Neue Wege beschreiten mit Swisens
Das sagen unsere
zufriedenen Kunden.
Benoît Crouzy –
Project Manager Swiss Automated Pollen Network
Federal Office of Meteorology and Climatology MeteoSwiss
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Prof Martin Gallagher –
Centre for Atmospheric Science,
University of Manchester
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Mikhail Sofiev –
Research Professor
Atmospheric Composition Research Department
Finnish Meteorological Institute
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Debora Käser –
Team Leader
Department for Work Safety / Health Protection
Suva
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