Bewertung der Innenraumluftqualität über VOC-Messungen mit Halbleitergassensoren - Kalibrierung, Feldtest, Validierung - De Gruyter
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tm – Technisches Messen 2021; 88(S1): S89–S94
Johannes Amann*, Tobias Baur, Caroline Schultealbert und Andreas Schütze
Bewertung der Innenraumluftqualität über
VOC-Messungen mit Halbleitergassensoren -
Kalibrierung, Feldtest, Validierung
Evaluation of indoor air quality via VOC measurements with MOS gas sensors - calibration, field
test, validation
DOI 10.1515/teme-2021-0058 möglich ist und auch eine selektive Messung bestimmter
Stoffe und Stoffgruppen realisierbar ist.
Zusammenfassung: In jüngster Vergangenheit sind im-
mer mehr Halbleitergassensoren im Bereich Innenraum- Schlüsselwörter: Halbleitergassensor, VOC flüchtige or-
luftqualität auf den Markt gekommen. Diese messen die ganische Verbindungen, IAQ Innenraumluftqualität
Gesamtbelastung an flüchtigen organischen Komponen-
Abstract: In the recent past more and more metal oxide
ten (engl.: volatile organic compounds, kurz: VOCs) oder
semiconductor (MOS) gas sensors for monitoring indoor
einen relativen Innenraumluftqualitätsindex. Mit einer
air quality (IAQ) have been introduced in the market.
optimierten Betriebsweise und Kalibrierung können die
The aim is to measure indoor the total amount of volatile
Sensoren in ihrer Selektivität und Sensitivität gesteigert
organic compounds (VOCs) or a relative IAQ index. With
werden, was für die Bewertung der Innenraumluftqualität
an optimized operating mode and calibration, the sen-
wichtig wäre. Die Möglichkeiten und Grenzen werden in
sors selectivity and sensitivity can be increased, which is
dieser Studie vorgestellt. Für diese Zielanwendung müs-
highly important for IAQ evaluation. Their potential and
sen die Sensoren zuerst kalibriert werden. Auf Basis der
limits are presented in this study. For this application,
Daten einer umfangreichen Laborkalibrierung kommen
the sensors first have to be calibrated. In addition to ex-
verschiedene Methoden des maschinellen Lernens für die
tensive lab calibration, various machine learning methods
Datenauswertung zum Einsatz. Diese Studie beinhaltet die
are used for data evaluation. This study presents an in-
Untersuchung der Eignung eines kommerziell verfügbaren
vestigation of the suitability of a commercial multisensor
Multisensors (SGP30, Sensirion) im temperaturzyklischen
(SGP30, Sensirion) in temperature-cycled operation. After
Betrieb für die selektive Messung von VOCs im Innen-
lab calibration the sensor was operated in the field over
raum. Nach der Laborkalibrierung wurde der Sensor vier
four weeks. The models were checked for functionality via
Wochen im Feld betrieben. Über Freisetzungstests durch
release tests of target substances. In addition, analytical
Verdampfung von Flüssigkeiten wurden die Modelle auf
measurements were carried out as often as possible with
Funktionalität geprüft. Außerdem wurden mit den ana-
TD-GC-MS (thermal desorption - gas chromatography -
lytischen Messsystemen TD-GC-MS (Thermodesorption-
mass spectrometry using Tenax sampling) and a mobile
Gaschromatographie-Massenspektrometer mit Tenax Pro-
GC-PID (X-pid 9500, Dräger). The stability was also in-
bennahme) und einem mobilen GC mit Photo-Ionisations-
vestigated by performing recalibrations in the lab and
Detektor, PID (X-pid 9500, Dräger) regelmäßig Vergleichs-
subsequent field tests. This study shows that the SGP30
messungen durchgeführt. Mithilfe von Rekalibrierungen im
allows on-site monitoring of the total VOC pollution in-
Labor und anschließenden Feldtests wurde außerdem die
doors with high temporal resolution and also selective
Stabilität der Modelle untersucht. Diese Studie zeigt, dass
measurements of certain individual substance groups.
mit dem SGP30 eine Vor-Ort-Messung der Gesamt-VOC-
Belastung in Innenräumen mit hoher zeitlicher Auflösung Keywords: MOS metal oxide semiconductor gas sensor,
VOC volatile organic compunds, IAQ indoor air quality
*Korrespondenzautor: Johannes Amann, Lehrstuhl für
Messtechnik, Universität des Saarlandes, Campus A5 1, 66123
Saarbrücken, E-Mail: j.amann@lmt.uni-saarland.de
Tobias Baur, Caroline Schultealbert, Andreas Schütze, E-Mail:
t.baur@lmt.uni-saarland.de, c.schultealbert@lmt.uni-saarland.de,
schuetze@lmt.uni-saarland.deS90 J. Amann et al., Bewertung der Innenraumluftqualität über VOC-Messungen mit Halbleitergassensoren
1 Einleitung
Nach einem WHO-Bericht aus dem Jahr 2013 verbringen
Menschen 90 % ihrer Zeit in Innenräumen [15]. Dabei wird
unterschätzt, dass die Innenraumluft häufig stärker be-
lastet ist als die Außenluft [12, 13]. Viele Schadstoffe in
Innenräumen sind VOCs, welche von Baumaterialien und
Einrichtungsgegenständen, durch Vorgänge wie Reinigen,
Kochen, Heizen oder durch den menschlichen Stoffwechsel
freigesetzt werden [4, 5, 12]. Die verbreitete CO2 -Sensorik Abb. 1: Temperaturzyklus mit den Hochtemperaturstufen (400°C)
ist lediglich als Indikator für die vom Menschen emittierten und Niedrigtemperaturstufen (100, 125, 150, 175, 200, 275, 300,
VOCs geeignet und bietet keine umfassende Bewertung 325, 350, 375°C)
der Schadstoffbelastung in Innenräumen. In der Analytik
werden Innenräume nach ISO 16000-6 dagegen ohne An-
2.2 Kalibrierung und Rekalibrierung in der
wesenheit des Menschen vermessen [6]. Im Gegensatz dazu
können mit Halbleitergassensoren, die eine direkte Mes- GMA
sung von VOCs ermöglichen, alle Quellen berücksichtigt
Im ersten Schritt werden die Halbleitergassensoren im La-
und Vor-Ort-Messungen mit hoher Zeitauflösung realisiert
bor für den Einsatz im Innenraum zur Quantifizierung von
werden.
VOCs, speziell Gesamt-VOC sowie bestimmter Substanz-
Wir präsentieren eine der ersten Studien zur Bewer-
gruppen, mit randomisierten Gasgemischen kalibriert [2].
tung der Innenraumluftqualität mit Halbleitergassensoren
Mit unserer Gasmischanlage (kurz: GMA) ist es möglich,
durch Erfassung der Gesamt-VOC-Belastung und gleich-
sieben Zielgrößen, sechs Gase und Feuchte, gleichzeitig
zeitiger Quantifizierung einzelner VOC-Stoffgruppen und
und unabhängig zu variieren [7]. Um die komplexe Zu-
Substanzen außerhalb des Labors. Diese umfasst die Kali-
sammensetzung der Innenraumluft möglichst realitätsnah
brierung der Sensoren im Labor, anschließende Feldtests
abzubilden, wurden als Zielgrößen vier VOCs (Aceton,
und gezielte Freisetzungen von VOCs, um die durch die
Toluol, Ethanol, Formaldehyd) ausgewählt, welche in In-
Kalibrierung erzielte Selektivität und die korrekte Quan-
nenräumen häufig die höchste Konzentration aufweisen.
tifizierung nachzuweisen. Zudem wird die Stabilität der
Gleichzeitig sollten damit vier Vertreter aus verschiede-
Sensoren betrachtet. Zusätzlich werden zum Vergleich
nen Stoffgruppen (Keton, Aromat, Alkohol, Aldehyd) ka-
umfangreiche analytische Messungen durchgeführt.
libriert werden, da Gase einer Stoffgruppe auf Halblei-
tergassensoren durch die gleichen funktionellen Gruppen
häufig ähnliche Reaktionen hervorrufen. Eine abgeleitete
2 Experimentelles Zielgröße stellt die Summe der vier VOCs, kurz: VOCsum ,
dar, welche zur Abschätzung der Gesamtbelastung durch
2.1 Apparativer Aufbau VOCs dient. Zusätzlich sind die Störgrößen Wasserstoff,
Kohlenmonoxid und Feuchte Bestandteil der Kalibrierung,
Hauptbestandteil dieser Studie sind Messungen mit dem da diese im Innenraum variieren und Halbleitergassensoren
Halbleitergassensor SGP30 der Firma Sensirion [14]. Die- sensitiv auf diese Gase reagieren.
ser kombiniert vier sensitive Schichten mit integrierter Die Konzentrationsbereiche der Zielgrößen wurden
Ausleseelektronik auf einem Sensorchip und ermöglicht anhand typischer Konzentrationen im Innenraum gewählt.
durch Ansteuerung der Heizstruktur eine Temperatur- Dafür wurden mehrere Studien mit analytischen Messun-
steuerung, welche für den Betrieb des Sensors im tempe- gen von Innenräumen betrachtet, welche als Grundlage
raturzyklischen Betrieb benötigt wird [1]. Diese Betriebs- für den Standardkonzentrationsbereich nach Tab. 1 dienen
weise ermöglicht eine deutliche Steigerung der Sensitivität [8, 9]. Die Zielgrößen, welche als Teil der Feldtests zur
und Selektivität sowie eine verbesserte Stabilität [11, 16]. Validierung freigesetzt werden, werden zusätzlich in einem
Der verwendete Temperaturzyklus mit einer Dauer von erweiterten Konzentrationsbereich bis zu 1 ppm (Aceton,
120 Sekunden, bestehend aus zehn Hochtemperaturstufen Toluol, Ethanol) bzw. 4 ppm (Wasserstoff) angeboten. Ins-
gefolgt von jeweils zehn unterschiedlichen Niedrigtempe- gesamt besteht eine Kalibrierung aus 500 Gasgemischen
raturstufen, ist in Abb. 1 dargestellt. mit einer Dauer von jeweils 30 Minuten pro Gasgemisch,
entsprechend einer Gesamtdauer von etwa einer Woche.J. Amann et al., Bewertung der Innenraumluftqualität über VOC-Messungen mit Halbleitergassensoren S91
Tab. 1: Standardkonzentrationsbereich
Zielgröße Konzentrationsbereich
Aceton 14−300 ppb
Toluol 4−300 ppb
Formaldehyd 1−400 ppb
Ethanol 4−300 ppb
VOCsum 300−1200 ppb
Wasserstoff 400−2000 ppb
Kohlenmonoxid 150−2000 ppb
Feuchte 25−70 %
Abb. 2: Freisetzungsraum mit Markierung für den Ort der Freiset-
Für die Untersuchung der Stabilität der Sensoren zungen, Positionierung des Ventilators und des Messwagens mit
wurden zwischen und nach zwei Feldtestperioden Rekali- den Halbleitergassensoren und analytischen Messsystemen.
bierungen mit dem beschriebenen Gasprofil durchgeführt.
Bürostühlen einen Teppichboden und mehrere Schränke.
Über eine Tür zum Gang und über ein Fenster kann der
2.3 Datenauswertung Raum gelüftet und mit frischer Außenluft versorgt werden.
Durch Betrieb der Sensoren im geschlossenen Raum ohne
Im Anschluss an die Kalibrierung wird für jede Zielgröße
Anwesenheit von Personen wird die Hintergrundbelastung
ein statistisches Modell zur Vorhersage der Konzentration
aufgenommen.
im Feld gebildet. Aus dem Betrieb des SGP30 im Tempe-
Ergänzend dienen Freisetzungen der Zielsubstanzen
raturzyklus entsteht ein hochdimensionaler Datensatz.
durch Verdunstung von Flüssigkeiten zur weiteren Vali-
Im ersten Schritt wird eine Merkmalsextraktion durch-
dierung der gebildeten Modelle. Der theoretische Konzen-
geführt, indem formbeschreibende Merkmale (Mittelwert
trationsanstieg bei einer Freisetzung kann bei homogener
& Steigung) aus dem Temperaturzyklus extrahiert werden.
Verteilung des Gases im Raum ohne Luftaustausch und
Bei Einteilung des Zyklus in 120 äquidistante Bereiche
Interaktion mit Oberflächen über das ideale Gasgesetz
resultieren hieraus pro Sensorschicht je 120 Mittelwerte
berechnet werden. Begleitend wurden so oft wie möglich
und Steigungsmerkmale, für einen SGP30 somit insgesamt
umfangreiche Messungen mit analytischen Messsystemen
960 Merkmale.
durchgeführt, u.a. mit einem GC-MS (Thermo Fisher
Da hieraus hochkorrelierte Merkmale entstehen, ist
Scientific) mit Tenax-Probennahme und einem mobilen
eine Merkmalsselektion als zweiter Schritt vorgesehen.
GC-PID (Dräger X-pid 9500).
Deren Ziel ist, die Merkmale nach ihrer Bedeutung für die
Quantifizierung der jeweiligen Zielgröße zu sortieren und
dementsprechend die wichtigsten Merkmale auszuwählen.
Im abschließenden Schritt der Modellbildung erfolgt 3 Ergebnisse
die eigentliche Quantifizierung durch die Regressionsme-
thode Partial Least Square Regression (kurz: PLSR). 3.1 Kalibrierung
Zur Validierung ist in der Modellbildung eine 10-fache
Kreuzvalidierung integriert und 20 % des Kalibrierungs- In Abb. 3 sind die Ergebnisse der Kalibrierung in Form
datensatzes werden für das Testen aus der Modellbildung der RMSE-Werte für Validierung und den Testdatensatz
zurückgehalten. der Modellbildung für die sieben Zielgrößen dargestellt.
Dabei werden Werte zwischen 10 ppb für Aceton und
80 ppb für Kohlenmonoxid erreicht. Eine Quantifizierung
2.4 Feldtests der Zielgrößen bis in den zweistelligen ppb-Bereich ist
somit mit dieser Vorgehensweise zu erzielen. Lediglich
Für die Funktionsprüfung der Modelle außerhalb des La- Kohlenmonoxid sticht mit einem RMSE von über 50 ppb
bors werden Feldtests in einem regulären Büro an der heraus. Vorhergende Untersuchungen haben gezeigt, dass
Universität des Saarlandes am Lehrstuhl für Messtechnik keine der vier Schichten ein besondere Sensitivität auf
durchgeführt (Abb. 2). Kohlenmonoxid aufweist.
Der Feldtestraum hat ein Volumen von 61,8 m3 und Ein bekanntes Problem bei Halbleitergassensoren stel-
besitzt neben drei Arbeitsplätzen mit Schreibtischen und len Veränderungen der sensitiven Schicht und Instabilitä-S92 J. Amann et al., Bewertung der Innenraumluftqualität über VOC-Messungen mit Halbleitergassensoren
Abb. 3: Root Mean Square Error (RMSE) für Validierung und
Test aus der Kalibrierung für die sieben Zielgrößen.
ten dar [10]. Daraus resultierte während der Feldtests ein
Driften der Modellsignale. Zur Kompensation dieser Drift-
effekte wurde ein Teil der 1. Rekalibrierung, welche nach
den ersten vier Wochen des Feldtests durchgeführt wurde,
zusätzlich als Trainingsdaten mit in die Modellbildung
Abb. 4: Darstellung der Konzentrationsverläufe der modellba-
aufgenommen [3].
sierten Signale und des X-pid 9500 während der Freisetzung von
Aceton (links) und Toluol (rechts). Der theoretische Konzentra-
tionsanstieg resultierend aus der Freisetzungsmenge beträgt bei
3.2 Feldtests - kalibrierte VOCs gleichmäßiger Verteilung im Raum jeweils ca. 600 ppb für beide
Substanzen.
Abbildung 4 zeigt zwei Freisetzungen von Stoffen, welche
Teil der Kalibrierung und damit des Trainingsdatensatzes
Verhalten und unterscheiden sich lediglich in der absoluten
sind (Aceton und Toluol). Die Modellsignale der freigesetz-
Höhe. Im Vergleich zum GC-MS überschätzt das SGP30-
ten Substanzen erzeugen bei der Freisetzung einen deut-
Sensormodell die Konzentration um etwa 20 %. Das X-
lichen Hub (oben, im Vergleich zum mobilen GC-PID),
pid 9500 zeigt dagegen nochmals etwa 20 % höhere Werte
während die restlichen Modellsignale mit Ausnahme von
als das SGP30-Modell an. Welches Messsystem am nächs-
VOCsum (unten) keinen Anstieg zeigen. Die analytischen
ten an der wahren Konzentration im Innenraum liegt, ist
Messungen bestätigen die durchgeführten Freisetzungen;
nicht zu beurteilen, da die Konzentrationen der freigesetz-
dabei muss beachtet werden, dass die resultierenden Kon-
ten Substanzen unter der jeweiligen Bestimmungsgrenze
zentrationen unterhalb der vom Hersteller angegebenen
des X-pid 9500 liegen und auch beim GC-MS Messun-
Bestimmungsgrenze des X-pid 9500 liegen. Die Freiset-
sicherheiten von bis zu 20 % angegeben werden, zudem
zungsmengen wurde jeweils so gewählt, dass im Raum ein
erfolgte dafür keine rückführbare Kalibrierung.
theoretischer Konzentrationsanstieg von 600 ppb resultiert.
Besonders interessant ist die Betrachtung des
Das Aceton-Modell des SGP30 zeigt eine Abweichung von
VOCsum -Signals, wenn zwei Zielsubstanzen gleichzeitig
20 %, das Toluol-Modell von 5 %. Das VOCsum -Modell
freigesetzt werden, aber unterschiedlich schnell verduns-
gleicht den beiden Einzelfreisetzungen sowohl vom Verlauf
ten, wie es bei der zweiten Freisetzung von Aceton und
als auch von den absoluten Werten.
Toluol der Fall ist. Wie gewünscht zeigt dieses Signal den
Abbildung 5 zeigt eine Ethanol-Freisetzung (links)
gleichen Verlauf wie die Summe der Modelle für die Einzel-
und die Signale, die aus zwei aufeinander folgenden, gleich-
VOCs. Hierbei dominiert zuerst der schnelle Anstieg der
zeitigen Freisetzungen von Aceton und Toluol resultieren
Aceton-Konzentration, bis das Aceton-Signal nach dem
(rechts). Bei Ethanol zeigen wiederum das Ethanol-Modell
Maximum wieder sinkt, während das Toluol-Signal langsa-
sowie das VOCsum -Signal die Freisetzung an mit einer Ab-
mer ansteigt und deshalb im weiteren Verlauf dominiert,
weichung von 10 % im Vergleich zum theoretisch berechne-
was im VOCsum -Signal ebenfalls zu erkennen ist.
ten Konzentrationsanstieg. Die restlichen Modelle zeigen
Das Wasserstoff-Signal zeigt nach Freisetzung von
wiederum keine Reaktion auf die Ethanol-Freisetzung.
VOCs einen Anstieg, dessen Verhalten detailliert in einer
Die gleichzeitige Freisetzung von Aceton und Toluol
weiteren Veröffentlichung dargestellt ist [17].
wird mithilfe der beiden analytischen Messsysteme GC-MS
und X-pid 9500 validiert. Alle Signale zeigen ein ähnlichesJ. Amann et al., Bewertung der Innenraumluftqualität über VOC-Messungen mit Halbleitergassensoren S93
Abb. 5: Darstellung der Konzentrationsverläufe der modellba- Abb. 6: Darstellung der Konzentrationsverläufe der modellba-
sierten Signale und der analytischen Messsystemen während der sierten Signale und des X-pid 9500 während der Freisetzung von
Freisetzung von Ethanol (links) und bei gleichzeitiger Freisetzung Xylol (links) und Toluol und Xylol (rechts). Der theoretische Kon-
von Aceton und Toluol (rechts). Der theoretische Konzentrati- zentrationsanstieg resultierend aus der Freisetzungsmenge beträgt
onsanstieg resultierend aus der Freisetzungsmenge beträgt bei bei gleichmäßiger Verteilung im Raum jeweils ca. 600 ppb für
gleichmäßiger Verteilung im Raum jeweils ca. 600 ppb für die beide Substanzen.
Substanzen.
gestellt. Das Ethanol-Signal wie auch das VOCsum -Signal
3.3 Feldtests - unkalibrierte VOCs reagieren nicht auf die Freisetzung von Isopropanol. Die
Freisetzung wurde mit dem X-pid 9500 verifiziert und auch
Ein weiterer untersuchter Aspekt ist das Verhalten der die Rohsignale des SGP30 zeigen eine Reaktion auf Iso-
VOC-Modelle bei Freisetzungen von Stoffen, welche nicht propanol, jedoch unterscheiden sich die Muster im Sensor-
Teil der Kalibrierung waren. In Abb. 6 sind die Mo- signal im Vergleich zur Freisetzung von Ethanol deutlich.
dellsignale während einer Freisetzung von Xylol, das Dieses Ergebnis zeigt aber, dass eine selektive Quantifizie-
wie Toluol zu den Aromaten zählt, dargestellt. Aus der rung von Ethanol auch bei Anwesenheit von Isopropanol
Xylol-Freisetzung resultiert ein Anstieg des Toluol-Signals möglich ist. Ob dies auch für weitere Vertreter der Alko-
(links), was bestätigt, dass beide Aromate ähnliche Re- hole zutrifft, muss weiter untersucht werden, ebenso wie
aktionen bzw. Responsemuster auf dem Sensor auslösen. sich die Sensormodelle für andere VOC-Klassen verhalten.
Eine Abweichung ist aber bei der absoluten Höhe des Si-
gnals zu erkennen: bei der Freisetzung von 600 ppb Xylol
zeigt das Toluol-Modell einen Anstieg von rund 450 ppb
an, während bei der Toluol-Freisetzung ein Anstieg von
rund 650 ppb resultiert. Auch bei der gleichzeitigen Frei-
setzung von 600 ppb Toluol und 600 ppb Xylol (rechts)
reagiert das Toluol-Modell auf beide Freisetzungen mit
einem Anstieg von knapp 1000 ppb. In beiden Fällen zeigt
auch das VOCsum -Modell die gleichen Verläufe wie das
Toluol-Modell mit ähnlichen Werten. Zumindest für diese
beiden Vertreter der Aromaten kann somit festgehalten Abb. 7: Darstellung der Konzentrationsverläufe der modellba-
werden, dass das Toluol-Modell als Stoffgruppen-Signal sierten Signale und des X-pid 9500 während der Freisetzung von
dient. Isopropanol. Der theoretische Konzentrationsanstieg resultierend
Für Alkohole ergibt sich bei der Freisetzung von Etha- aus der Freisetzungsmenge beträgt bei gleichmäßiger Verteilung
im Raum ca. 600 ppb.
nol und Isopropanol ein anderes Bild, wie in Abb. 7 dar-S94 J. Amann et al., Bewertung der Innenraumluftqualität über VOC-Messungen mit Halbleitergassensoren
[4] R. Benedix. Bauchemie, Einführung in die Chemie für
4 Zusammenfassung Bauingenieure und Architekten: Chemie nichtmetallisch-
anorganischer Baustoffe. Springer, Leipzig, 6 Auflage, 2015.
Die vorliegende Studie zeigt das große Potential von Halb- [5] B. de Lacy Costello, A. Amann, H. Al-Kateb, C. Flynn,
leitergassensoren im temperarturzyklischen Betrieb zur W. Filipiak, T. Khalid, D. Osborne und N. Ratcliffe. A review
Erfassung der Innenraumluftqualität. Mit der vorgestellten of the volatiles from the healthy human body. Journal of
Breath Research, 8(1), 2014.
Kalibrierungsmethode, der Verwendung des temperaturzy-
[6] DIN. DIN ISO 16000-6 Innenraumluftverunreinigungen -
klischen Betriebs und der Datenauswertung ist es möglich, Teil 6: Bestimmung von VOC in der Innenraumluft und in
statistische Modelle zu bilden, mit denen eine Quantifi- Prüfkammern, Probenahme auf Tenax TA®, thermische
zierung von VOCs im Innenraum ab Konzentrationen im Desorption und Gaschromatographie mit MS oder MS-FID
zweistelligen ppb-Bereich ermöglicht wird. Die Modelle (ISO 16000-6:2011).
[7] N. Helwig, M. Schüler, C. Bur, A. Schütze und T. Sau-
wurden validiert und ihre Stabilität untersucht im Rahmen
erwald. Gas mixing apparatus for automated gas sensor
von Feldtests mit gezielten Freisetzungen begleitet durch characterization. Measurement Science and Technology, 25
Vergleichsmessungen mit analytischen Messsystemen. Im (5), 2014.
Vergleich zu den analytischen Messsystemen wird mit den [8] H. Hofmann und P. Plieninger. Bereitstellung einer
deutlich kostengünstigeren sensorbasierten Systemen eine Datenbank zum Vorkommen von flüchtigen organi-
ähnliche Messqualität erzielt, zudem sind diese echtzeit- schen Verbindungen in der Raumluft). URL https:
//www.umweltbundesamt.de/sites/default/files/medien/
fähig, z. B. für eine bedarfsgerechte Lüftung. Neben der
publikation/long/3637.pdf(2008).
Erfassung der Gesamt-VOC-Belastung in Innenräumen [9] H. Hofmann, G. Erdmann und A. Müller. Zielkonflikt ener-
besteht zudem das Potential zur Quantifizierung einzelner, gieeffiziente Bauweise und gute Raumluftqualität – Datener-
besonders gesundheitsschädlicher Substanzen. hebung für flüchtige organische Verbindungen in der Innen-
Zukünftig sollen mehr Stoffgruppen und auch mehr raumluft von Wohn- und Bürogebäuden (Lösungswege). URL
https://www.agoef.de/fileadmin/user_upload/dokumente/
Vertreter pro Stoffgruppe in die Kalibrierung einbezogen
forschung/AGOEF-Abschlussbericht_VOC_DB_II-
werden, um die komplexe Umgebung im Innenraum bes- barrierefrei.pdf(2014).
ser nachbilden zu können. Zusätzlich sollen in weiteren [10] G. Korotcenkov und B. K. Cho. Instability of metal oxide-
Feldtests realitätsnahe Szenarien untersucht werden, z. B. based conductometric gas sensors and approaches to stabi-
Anwesenheit von Menschen oder Tätigkeiten wie Reinigen, lity improvement (short survey). Sensors and Actuators B:
Kochen oder Renovierungen. Chemical, 156(2):527–538, 2014.
[11] M. Leidinger, T. Sauerwald, W. Reimringer, G. Ventura
und A. Schütze. Selective detection of hazardous VOCs
Danksagung: Ein Teil dieser Forschung wurde im Rah- for indoor air quality applications using a virtual gas sensor
men des vom Europäischen Fonds für regionale Entwick- array. Journal of Sensors and Sensor Systems, 3(2):253–263,
lung (EFRE) finanzierten Projekts „SE-ProEng“ durchge- 2014.
führt. Wir danken der Deutschen Forschungsgemeinschaft [12] I. Paciência, J. Madureira, J. Rufo, A. Moreira und E. D. O.
Fernandes. A systematic review of evidence and implications
(DFG) und der Universität des Saarlandes für die Unter-
of spatial and seasonal variations of volatile organic com-
stützung im Rahmen des Förderprogramms Open Access pounds (VOC) in indoor human environments. Journal of
Publishing. Wir danken der Dräger Safety AG & Co KGaA Toxicology Environmental Health Part B, 19(2):47–64, 2016.
für die Bereitstellung des X-pid 9500 für diese Studie. [13] P. N. Pegas, T. Nunes, C. A. Alves, J. R. Silva, S. L. A.
Vieira, A. Caseiro und C. A. Pio. Indoor and outdoor cha-
racterisation of organic and inorganic compounds in city
centre and suburban elementary schools of aveiro, portugal.
Literatur Atmospheric Environment, 55:80–89, 2012.
[14] D. Rüffer, F. Hoehne und J. Bühler. New digital metal-oxide
[1] T. Baur, A. Schütze und T. Sauerwald. Optimierung des (mox) sensor platform. Sensors, 18(4), 2018.
temperaturzyklischen Betriebs von Halbleitergassensoren. [15] D. A. Sarigiannis. Combined or multiple exposure to health
tm-Technisches Messen, 82(4):187–195, 2015. stressors in indoor built environments. WHO report for
[2] T. Baur, M. Bastuck, C. Schultealbert, T. Sauerwald und Europe, 2013.
A. Schütze. Random gas mixtures for efficient gas sensor [16] A. Schütze und T. Sauerwald. Dynamic operation of semi-
calibration. Journal of Sensors and Sensor Systems, 9(2): conductor sensors. In Semiconductor Gas Sensors. Woodhead
411–424, 2020. Publishing, 2 Auflage, 2020.
[3] T. Baur, J. Amann, C. Schultealbert und A. Schütze. Field [17] C. Schultealbert, J. Amann, T. Baur und A. Schütze. Mea-
Study of Metal Oxide Semiconductor Gas Sensors in Tem- suring Hydrogen in Indoor Air with a Selective Metal Oxide
perature Cycled Operation for Selective VOC Monitoring in Semiconductor Sensor. Atmosphere, 12(3), 2021.
Indoor Air. Atmosphere, 12(5), 2021.Sie können auch lesen
