Prof. Dr. Matthias Scherge

Der Einsatz von per- und polyfluorierten Alkylsubstanzen (PFAS) ist längst nicht nur umstritten, sondern steht vor einem möglichen EU-weiten Verbot. Die damit einhergehenden Herausforderungen für Hersteller, die darauf angewiesen sein werden, Chemikalien zukünftig aufwändig zu prüfen, sind vielschichtig. In einer Kooperation zwischen dem MikroTribologie Centrum µTC und dem Thüringer Startup Kompass GmbH wurde nun ein innovatives Messsystem entwickelt, das bisherige Geräte zur Detektion von PFAS-Verbindungen in Handlichkeit, Flexibilität und Genauigkeit weit übertrifft. Am 16. November wurde das System mit dem Lothar-Späth-Award ausgezeichnet, der für besonders wegweisende Innovationen vergeben wird.

Bisherige PFAS-Detektionsmethoden, die beispielsweise auf der Infrarotspektroskopie (FTIR) beruhen, stellen unter anderem die Schwierigkeit dar, nicht mobil einsetzbar zu sein. Das bedeutet, dass PFAS-haltige Proben für die Analyse in Messlaboren nur sehr aufwändig vor Ort untersucht werden können. Ein weiteres Problem zeigt sich zudem in der Beschaffenheit der Proben: Die unterschiedlichen Molekülschwingungen, die in den Proben angeregt werden, können überlagert sein, sodass die Auswertung in den FTIR-Analysen nach Energie und Signalstärke nicht ausreichend ist.

Der neu entwickelte PFAS-Tester, im handlichen Handscanner-Format, wird diesen Herausforderungen gerecht. Das Gerät nutzt einen komplexen Messkopf, der Proben durch Infrarot- und Ultraviolettlicht anregt und Signale aufzeichnet, um eine breite Palette von Energiebereichen abzudecken. Dabei werden Rauheitseffekte minimiert, indem der Messkopf reflektierend und diffus in verschiedenen Richtungen zur Oberfläche misst. Zusätzliche Sensoren kompensieren Effekte durch die Probenfarbe. Die Vielfalt der Sensoren erfordert maschinelle Datenverarbeitung mit Tools, die auf Künstlicher Intelligenz beruhen oder auf Machine Learning zurückgreifen. Die integrierte KI-Lösung ist Hardware-technisch codiert und ermöglicht durch Cloud-Anbindung den Einsatz weiterer Algorithmen für eine umfassende Datenbank. Durch geeignete Anpassung des Geräts mit Informationen aus Infrarot- und Röntgenspektren sind nahezu alle PFAS-Verbindungen quantifizierbar.

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