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Programmierung eines Tools zur Berechnung der Absorptionskoeffizienten von Gasen
Für die Entwicklung von Detektoren für die Gasmesstechnik ist die Simulation der Signaländerung für Filter-Gas-Kombinationen einer Gasmesszelle eine wichtige Methode. Es gibt eine Reihe von Datenbanken (HITRAN, GEISA, …), welche für viele Stoffe die Elementardaten der Molekülphysik (Linien- und Bandenintensitäten) zur Verfügung stellen. Aus diesen können im Prinzip die Absorptionskoeffizienten berechnet werden. Von den Betreibern der HITRAN-Datenbank wird dafür eine SW-Schnittstelle (HAPI) zur Verfügung gestellt, die auf der Programmiersprache Python basiert. Unter Verwendung dieser Schnittstelle soll ein Tool entwickelt werden, welches die konzentrationsabhängigen Absorptionskoeffizienten der interessierenden Gase im Bereich der charakteristischen IR-Absorptionsbanden berechnet. Als Programmiersprache soll C# eingesetzt werden.
Folgende Aufgaben sind zu lösen:
- Einarbeitung in das Themengebiet und Analyse der Schnittstelle HAPI
- Konzept zur Nutzung / Einbindung der Schnittstelle
- Erstellen eines Programmkonzeptes Entwurf des Programms
- Erprobung
Für die Bearbeitung dieses Themas sind Programmierkenntnisse in Python und C# notwendig. Kenntnisse zur Molekülphysik und Infrarotabsorption wären vorteilhaft.
Evaluierung eines MEMS-FPI-Sensors von Hamamatsu und Vergleich mit InfraTec-Produkten
Bei InfraTec werden bereits seit über 25 Jahren in großer Vielfalt Infrarot-Detektoren auf pyroelektrischer Basis entwickelt und gefertigt. In einer neuen Generation von Detektoren kommen spezielle durchstimmbare optische Filter zum Einsatz (Fabry-Pérot-Filter, FP-Filter), mit denen sich miniaturisierte Spektrometer für sehr verschiedene Anwendungsgebiete realisieren lassen. Im Zuge dieser Entwicklung soll ein ähnlicher Detektor von der Firma Hamamatsu charakterisiert und mit Produkten von InfraTec verglichen werden. Es stehen bereits fertige Plattformen zur Evaluierung der Detektoren zur Verfügung, sodass anwendungsnahe Experimente schnell aufgebaut und durchgeführt werden können.
Im Einzelnen sind folgende Aufgaben zu lösen:
- Vergleich der Evaluationsplattformen (Handhabung, Parameter, Flexibilität, …)
- Spektrale Charakterisierung des FP-Filters (Kalibriergenauigkeit, Temperaturgang, …)
- Charakterisierung des Detektors (Black Body D*, spektrale Verteilung, Empfindlichkeit, Frequenzgang)
- Dokumentation der Ergebnisse
Verfahren und Algorithmen für die Multimodenauswertung mit FP-Mikrospektrometern
FP-Mikrospektrometer arbeiten im herkömmlichen Modus als durchstimmbare schmalbandige Filter, indem eine einzelne Interferenzordnung der zugrundeliegenden Fabry-Pérot-Interferometer-(FPI)-Struktur isoliert wird. Der nutzbare Durchstimmbereich ist hierbei durch den sogenannten Freien Spektralbereich (FSR) begrenzt. In der Arbeit sollen Ansätze erarbeitet und untersucht werden, mit denen es möglich ist, mehrere Interferenzordnungen des FPI gleichzeitig für die Messung zu nutzen und damit den erfassbaren Spektralbereich zu erweitern (Multiplex-Betrieb). Dies soll nicht durch die optische Trennung der Ordnungen (Hardware), sondern durch geeignete Algorithmen zur Verarbeitung der spektralen Messdaten (Software) erreicht werden. Dazu wurden bereits grundlegende theoretische Untersuchungen durchgeführt, auf die in der Arbeit aufgebaut werden soll.
Folgende Teilaufgaben sind zu bearbeiten:
- Einarbeitung in das Themengebiet und die Vorarbeiten, Literaturrecherche
- Entwicklung, Untersuchung und Bewertung von Lösungsansätzen, Erarbeitung der dazu benötigten mathematischen Grundlagen
- Experimentelle Untersuchungen und Erprobung der Lösung(en) an ausgewählten beispielhaften Anwendungsfällen
Programmierung von Algorithmen zur FPI-Spektrenanalyse
InfraTec bietet ein breites Spektrum von Infrarot-Detektoren mit durchstimmbaren Fabry-Pérot-(FP)-Filtern an (FPI-Detektoren), mit denen sich miniaturisierte Spektrometer für sehr verschiedene Anwendungsgebiete realisieren lassen. Die FP-Filter werden in einem Volumen-Mikromechanik-Prozess gefertigt und besitzen damit prozessbedingt große Schwankungen in ihren optischen Eigenschaften. Dies erfordert eine umfassende Charakterisierung der Filter mit einem Laborspektrometer (FTIR) und eine zuverlässige automatische Messdatenauswertung. Im Rahmen des Praktikums sollen hierfür Algorithmen und entsprechende Testumgebungen in der Programmiersprache Python entwickelt werden. Durch die stetig wachsende Variantenvielfalt der FP-Filter werden hier hohe Anforderungen an den Entwicklungszyklus gestellt.
Im Einzelnen sind folgende Teilaufgaben zu lösen:
- Einarbeitung in das Thema FPI-Charakterisierung und Programmierung mit Python
- Präzisierung der Aufgabenstellung (Parameter ermitteln, Schnittstellen festlegen, …)
- Implementierung der automatischen Testumgebung
- Implementierung und Test der Algorithmen