Ermittlung von Tiefenprofilen mithilfe der winkelaufgelösten Nah-Infrarot-Spektroskopie

Die Verteilung von Wasser in Materialien spielt eine zentrale Rolle in zahlreichen wissenschaftlichen und industriellen Bereichen, von der Materialforschung bis zur Lebensmittelsicherheit. Gerade in Lebensmitteln ist der Gehalt an freiem Wasser entscheidend, da dieser direkt die Haltbarkeit eines Produkts beeinflusst. Ziel vieler Herstellungsprozesse ist es daher, den Anteil an freiem Wasser zu senken, etwa bei Trocknungsprozessen. Diese Prozesse sind jedoch sehr energieintensiv und werden auch länger durchgeführt als unbedingt notwendig. Ein detailliertes Verständnis der genauen Wasserverteilung und -menge könnte dabei helfen, gezielte Trocknungsmethoden einzusetzen und Trocknungszeiten zu reduzieren.

Um diese Herausforderung anzugehen, setzen wir in unserem Forschungsprojekt auf eine Kombination aus modernster Messtechnik und maschinellem Lernen. In unserem Forschungsprojekt kommen ein Nahinfrarot-Spektrometer (NIR) sowie ein Goniometer zum Einsatz, um 3D-gedruckte Proben aus unterschiedlichen Winkeln präzise zu vermessen und eine umfassende Datengrundlage zur Wasserverteilung zu schaffen. Die Proben werden zuvor in einer CAD-Software mit genau definierten Hohlräumen entworfen, was eine ideale Basis für die Visualisierung und Analyse der Wasserverteilung
bietet.

Die gewonnenen Messdaten dienen als Trainingsgrundlage für ein neuronales Netz, das künftig in der Lage sein soll, die Wasserverteilung aus den gemessenen NIR-Daten in den Proben vorherzusagen. Ziel ist es, mithilfe dieser KI-basierten Methoden das Verständnis für Struktur und Eigenschaften zu vertiefen, damit eine neue Ebene der Materialforschung zu erschließen sowie eine Inline-Messung der Wasserverteilung zu ermöglichen. Potenziale und Zukunftsperspektiven: Die Ergebnisse dieses Projekts bieten wertvolle Erkenntnisse zur Feuchtigkeitsverteilung und deren Einfluss auf Materialeigenschaften – mit dem Ziel, Trocknerregelungen zu entwickeln, um das energetische Einsparpotenzial besser zu nutzen. Die Projektergebnisse werden regelmäßig aktualisiert, um Fortschritte
und praxisnahe Anwendungen aufzuzeigen.