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Verbundvorhaben: microSPIN - Entwicklung der Oberflächenplasmonenresonanz Imaging (SPR-i) – Messung zur energieeffizienten Standzeiterhöhung technischer Flüssigkeiten; Teilprojekt: Betriebliche Umsetzung in Hochleistungstransformatoren

Zeitraum
2019-11-01  –  2023-07-31
Bewilligte Summe
6.158,58 EUR
Ausführende Stelle
Starkstrom - Gerätebau GmbH, Regensburg, Bayern
Förderkennzeichen
03EN2003C
Leistungsplansystematik
Energiesparende Industrieverfahren - Maschinenbau, Fahrzeugbau, Elektrotechnik, Feinmechanik, Optik, EBM-Waren [EA3250]
Verbundvorhaben
01187462/1  –  microSPIN
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESN2)
Förderprogramm
Energie
 
Bislang wird die SPR-Technologie, aufgrund ihrer Vorzüge der zerstörungs- und markierungsfreien Messung sowie der extremen Sensitivität, sehr erfolgreich im Labormaßstab eingesetzt, vornehmlich in der Bioanalytik und dem Wirkstoffscreening. Mit diesem Vorhaben sollen nun diese Vorteile auf MOEMS-Sensoren übertragen werden. µSPIN II hat mehrere Forschungsschwerpunkte, die Hauptziele sind eine effizientere Übertragung von elektrischer Energie und die effizientere Nutzung erneuerbarer Energiequellen. Auf dem Weg dorthin ist es notwendig, verschiedene technologische Teilziele zu realisieren. Für die zuverlässigere und frühzeitigere Erkennung von potentiell schädlichen Betriebszuständen werden neue, regenerierbare Rezeptoren entwickelt. Um die Integrationsdichte zu erhöhen und das System gegenüber Umwelteinflüssen robuster zu gestalten wird ein funktionelles SPR-Prisma entwickelt, in welchem verschiedene optische Funktionen integriert werden. Zudem wird die Integration der Mikrofluidik in das Prisma bzw. deren Realisierbarkeit in Glasstrukturen evaluiert. Auf dem SPR-Imaging Sensor befinden sich zahlreiche Referenzbereiche und Regionen mit den unterschiedlichsten Rezeptoren. Diese erzeugen sehr große Datenmengen, deren Auswertung mit Hilfe einer zu entwickelnden Künstlichen Intelligenz (KI) erfolgen wird. Die KI kann sowohl Veränderungen im Analyten als auch die Alterung des Systems erkennen und diese kompensieren.
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