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Lab-on-a-Chip Fraunhofer IPMS schrumpft GC-IMS-Messsystem für den mobilen Einsatz

Von Dipl.-Ing. (FH) Hendrik Härter 1 min Lesedauer

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Fraunhofer-Institut fuer Photonische Mikrosysteme
Micro-Epsilon Messtechnik GmbH & Co. KG
ISH Ingenieursozietät GmbH
IBR Leiterplatten GmbH & Co. KG

Gaschromatographen und Ionenmobilitätsspektrometer (GC-IMS) erkennen bereits geringe Gaskonzentrationen, sind allerdings an Labore gebunden. Im Projekt FastSense entwickelt ein Forschungskonsortium nun ein portables, KI-gestütztes Messsystem, das diese komplexe Sensorik für den Vor-Ort-Einsatz miniaturisiert.

IMS-Chipmodul für die einfache Systemintegration in ein Ionenmobilitätsspektrometer.(Bild: Fraunhofer IPMS)
IMS-Chipmodul für die einfache Systemintegration in ein Ionenmobilitätsspektrometer.
(Bild: Fraunhofer IPMS)

Ob in der industriellen Prozessüberwachung, der Detektion von Gefahrstoffen oder beim Umweltmonitoring: Die genaue messtechnische Erfassung von flüchtigen organischen Verbindungen (VOC) erfordert meist einen hohen analytischen Aufwand. Messungen sind oft zeitverzögert, da Proben ins Labor geschickt werden müssen. Genau hier setzt das neue Forschungsprojekt FastSense an, an dem das Fraunhofer IPMS, das Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung (UFZ) und das Zentrum für angewandte Forschung und Technologie (ZAFT) beteiligt sind.

Hardware-Integration in einem portablen Gerät

Labordemonstrator als Ionenmobilitätsspektrometer basierend auf einem speziellen IMS-Chip.(Bild: Fraunhofer IPMS)
Labordemonstrator als Ionenmobilitätsspektrometer basierend auf einem speziellen IMS-Chip.
(Bild: Fraunhofer IPMS)

Das Ziel der Entwickler ist ein robuster Demonstrator, der einen schnellen Gaschromatographen mit einem miniaturisierten Ionenmobilitätsspektrometer (IMS) koppelt. Das Fraunhofer IPMS bringt dazu seine Expertise bei den mikrosystemtechnischen Komponenten (MEMS) ein. Das Institut aus Dresden verantwortet die Weiterentwicklung des hochselektiven IMS-Chips, das Design der zugehörigen Auswerteelektronik sowie die Hardware-Integration des Gesamtsystems.

Lokale Datenverarbeitung per KI

Ein Problem bei der miniaturisierten Spektrometrie ist die große Datenmenge. Um die komplexen, dreidimensionalen GC-IMS-Spektren direkt vor Ort auswerten zu können, ohne auf eine Cloud-Anbindung angewiesen zu sein, setzt das Konsortium auf Edge-KI. Das ZAFT entwickelt dafür intelligente Auswertealgorithmen, die selbst geringste Konzentrationen (niedrigkonzentrierte Analytsubstanzen) zuverlässig und in Echtzeit aus den Messrauschen filtern und charakteristische Muster identifizieren.

In der Anwendung: Vom Wald in die Industrie

Als primärer Proof of Concept dient dem Konsortium zunächst die Waldzustandserhebung. Bäume emittieren bei Stress (Trockenheit, Schädlingsbefall) veränderte VOC-Muster, die das mobile System frühzeitig erkennen soll. Die im Projekt (Laufzeit bis Ende 2027) entwickelte miniaturisierte Sensor-Hardware bietet darüber hinaus aber enormes Potenzial für die industrielle Automatisierung, etwa zur Leckage-Erkennung in Anlagen oder für die zivile Sicherheit zur Detektion von Explosivstoffen. (heh)

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