Identifizierung von Feinstaubpartikeln in Innenräumen
Eine Methodenentwicklung
Fein- und Ultrafeinstaub beeinflusst die menschliche Gesundheit. Informationen über die Beschaffenheit und chemische Eigenschaften der Partikel sind nützlich, um mögliche Gesundheitseffekte zu beschreiben. Im Rahmen dieses Forschungsprojekts wurde ein automatisiertes Verfahren zur Identifizierung und Klassifizierung von Feinstaubpartikeln auf Einzelpartikelbasis entwickelt. Hierzu werden physikalische Sammelmethoden, elektronenmikroskopische Bildgebung, spektroskopische Analysen und Methoden des maschinellen Lernens kombiniert. Partikel können anhand ihrer Form und chemischen Zusammensetzung beschrieben und unterschiedlichen Partikelgruppen zugeordnet werden. Die vorgestellte Entwicklung bahnt den Weg für eine effiziente Auswertung großer Datenmengen und schafft die Grundlage für statistisch belastbare Untersuchungen. Somit leistet das Projekt einen wichtigen technischen Beitrag zur Verbesserung hochauflösender Methoden der Feinstaubanalytik und zu einer fundierteren Bewertung möglicher gesundheitlicher Risiken in Innenräumen und in der Außenluft.