Novel metallo-porphyrin based colourimetric amine sensors and their processing via plasma enhanced chemical vapour deposition at atmospheric pressure : synthesis, characterisation and mechanistic studies

Volatile amines are prominent indicators of food freshness, as they are produced during many microbiological food degradation processes. Monitoring and indicating the volatile amine concentration within the food package by intelligent packaging solutions might therefore be a simple yet powerful way to control food safety throughout the distribution chain.rnrnIn this context, this work aims to the formation of colourimetric amine sensing surfaces on different substrates, especially transparent PET packaging foil. The colour change of the deposited layers should ideally be discernible by the human eye to facilitate the determination by the end-user. rnrnDifferent tailored zinc(II) and chromium(III) metalloporphyrins have been used as chromophores for the colourimetric detection of volatile amines. A new concept to increase the porphyrins absorbance change upon exposure to amines is introduced. Moreover, the novel porphyrins’ processability during the deposition process is increased by their enhanced solubility in non-polar solvents.rnrnThe porphyrin chromophores have successfully been incorporated into polysiloxane matrices on different substrates via a dielectric barrier discharge enhanced chemical vapour deposition. This process allows the use of nitrogen as a cheap and abundant plasma gas, produces minor amounts of waste and by-products and can be easily introduced into (existing) roll-to-roll production lines. The formed hybrid sensing layers tightly incorporate the porphyrins and moreover form a porous structure to facilitate the amines diffusion to and interaction with the chromophores.rnrnThe work is completed with the thorough analysis of the porphyrins’ amine sensing performance in solution as well as in the hybrid coatings . To reveal the underlying interaction mechanisms, the experimental results are supported by DFT calculations. The deposited layers could be used for the detection of NEt3 concentrations below 10 ppm in the gas phase. Moreover, the coated foils have been tested in preliminary food storage experiments. rnrnThe mechanistic investigations on the interaction of amines with chromium(III) porphyrins revealed a novel pathway to the formation of chromium(IV) oxido porphyrins. This has been used for electrochemical epoxidation reactions with dioxygen as the formal terminal oxidant.rn

Lernen mit einer Hybride aus Lernendem Klassifizierendem System und Selbstorganisierender Karte

Im Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, hat sich eine ganze Reihe von Verfahren etabliert, die von biologischen Vorbildern inspiriert sind. Die prominentesten Vertreter derartiger Verfahren sind zum einen Evolutionäre Algorithmen, zum anderen Künstliche Neuronale Netze. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Systems zum maschinellen Lernen, das Charakteristika beider Paradigmen in sich vereint: Das Hybride Lernende Klassifizierende System (HCS) wird basierend auf dem reellwertig kodierten eXtended Learning Classifier System (XCS), das als Lernmechanismus einen Genetischen Algorithmus enthält, und dem Wachsenden Neuralen Gas (GNG) entwickelt. Wie das XCS evolviert auch das HCS mit Hilfe eines Genetischen Algorithmus eine Population von Klassifizierern - das sind Regeln der Form [WENN Bedingung DANN Aktion], wobei die Bedingung angibt, in welchem Bereich des Zustandsraumes eines Lernproblems ein Klassifizierer anwendbar ist. Beim XCS spezifiziert die Bedingung in der Regel einen achsenparallelen Hyperquader, was oftmals keine angemessene Unterteilung des Zustandsraumes erlaubt. Beim HCS hingegen werden die Bedingungen der Klassifizierer durch Gewichtsvektoren beschrieben, wie die Neuronen des GNG sie besitzen. Jeder Klassifizierer ist anwendbar in seiner Zelle der durch die Population des HCS induzierten Voronoizerlegung des Zustandsraumes, dieser kann also flexibler unterteilt werden als beim XCS. Die Verwendung von Gewichtsvektoren ermöglicht ferner, einen vom Neuronenadaptationsverfahren des GNG abgeleiteten Mechanismus als zweites Lernverfahren neben dem Genetischen Algorithmus einzusetzen. Während das Lernen beim XCS rein evolutionär erfolgt, also nur durch Erzeugen neuer Klassifizierer, ermöglicht dies dem HCS, bereits vorhandene Klassifizierer anzupassen und zu verbessern. Zur Evaluation des HCS werden mit diesem verschiedene Lern-Experimente durchgeführt. Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird in einer Reihe von Lernproblemen aus den Bereichen der Klassifikation, der Funktionsapproximation und des Lernens von Aktionen in einer interaktiven Lernumgebung unter Beweis gestellt.

Abflusslose Senken – Instrumente in der Landschaftsanalyse und Indikatoren rezenter Krustenbewegungen

Innerhalb des Untersuchungsgebiets Schleswig-Holstein wurden 39.712 topographische Hohlformen detektiert. Genutzt wurden dazu ESRI ArcMap 9.3 und 10.0. Der Datenaufbereitung folgten weitere Kalkulationen in MATLAB R2010b. Jedes Objekt wurde räumlich mit seinen individuellen Eigenschaften verschnitten. Dazu gehörten Fläche, Umfang, Koordinaten (Zentroide), Tiefe und maximale Tiefe der Hohlform und Formfaktoren wie Rundheit, Konvexität und Elongation. Ziel der vorgestellten Methoden war die Beantwortung von drei Fragestellungen: Sind negative Landformen dazu geeignet Landschaftseinheiten und Eisvorstöße zu unterscheiden und zu bestimmen? Existiert eine Kopplung von Depressionen an der rezenten Topographie zu geologischen Tiefenstrukturen? Können Senken unterschiedlicher Entstehung anhand ihrer Formcharakteristik unterteilt werden? Die vorgenommene Klassifikation der großen Landschaftseinheiten basiert auf der Annahme, dass sowohl Jungmoränengebiete, ihre Vorflächen als auch Altmoränengebiete durch charakteristische, abflusslose Hohlformen, wie Toteislöcher, Seen, etc. abgegrenzt werden können. Normalerweise sind solche Depressionen in der Natur eher selten, werden jedoch für ehemalige Glaziallandschaften als typisch erachtet. Ziel war es, die geologischen Haupteinheiten, Eisvorstöße und Moränengebiete der letzten Vereisungen zu differenzieren. Zur Bearbeitung wurde ein Detektionsnetz verwendet, das auf quadratischen Zellen beruht. Die Ergebnisse zeigen, dass durch die alleinige Nutzung von Depressionen zur Klassifizierung von Landschaftseinheiten Gesamtgenauigkeiten von bis zu 71,4% erreicht werden können. Das bedeutet, dass drei von vier Detektionszellen korrekt zugeordnet werden können. Jungmoränen, Altmoränen, periglazialeVorflächen und holozäne Bereiche können mit Hilfe der Hohlformen mit großer Sicherheit voneinander unterschieden und korrekt zugeordnet werden. Dies zeigt, dass für die jeweiligen Einheiten tatsächlich bestimmte Senkenformen typisch sind. Die im ersten Schritt detektierten Senken wurden räumlich mit weiterreichenden geologischen Informationen verschnitten, um zu untersuchen, inwieweit natürliche Depressionen nur glazial entstanden sind oder ob ihre Ausprägung auch mit tiefengeologischen Strukturen in Zusammenhang steht. 25.349 (63,88%) aller Senken sind kleiner als 10.000 m² und liegen in Jungmoränengebieten und können vermutlich auf glaziale und periglaziale Einflüsse zurückgeführt werden. 2.424 Depressionen liegen innerhalb der Gebiete subglazialer Rinnen. 1.529 detektierte Hohlformen liegen innerhalb von Subsidenzgebieten, von denen 1.033 innerhalb der Marschländer im Westen verortet sind. 919 große Strukturen über 1 km Größe entlang der Nordsee sind unter anderem besonders gut mit Kompaktionsbereichen elsterzeitlicher Rinnen zu homologisieren.344 dieser Hohlformen sind zudem mit Tunneltälern im Untergrund assoziiert. Diese Parallelität von Depressionen und den teils über 100 m tiefen Tunneltälern kann auf Sedimentkompaktion zurückgeführt werden. Ein Zusammenhang mit der Zersetzung postglazialen, organischen Materials ist ebenfalls denkbar. Darüber hinaus wurden in einer Distanz von 10 km um die miozän aktiven Flanken des Glückstadt-Grabens negative Landformen detektiert, die Verbindungen zu oberflächennahen Störungsstrukturen zeigen. Dies ist ein Anzeichen für Grabenaktivität während und gegen Ende der Vereisung und während des Holozäns. Viele dieser störungsbezogenen Senken sind auch mit Tunneltälern assoziiert. Entsprechend werden drei zusammenspielende Prozesse identifiziert, die mit der Entstehung der Hohlformen in Verbindung gebracht werden können. Eine mögliche Interpretation ist, dass die östliche Flanke des Glückstadt-Grabens auf die Auflast des elsterzeitlichen Eisschilds reagierte, während sich subglazial zeitgleich Entwässerungsrinnen entlang der Schwächezonen ausbildeten. Diese wurden in den Warmzeiten größtenteils durch Torf und unverfestigte Sedimente verfüllt. Die Gletschervorstöße der späten Weichselzeit aktivierten erneut die Flanken und zusätzlich wurde das Lockermaterial exariert, wodurch große Seen, wie z. B. der Große Plöner See entstanden sind. Insgesamt konnten 29 große Depressionen größer oder gleich 5 km in Schleswig-Holstein identifiziert werden, die zumindest teilweise mit Beckensubsidenz und Aktivität der Grabenflanken verbunden sind, bzw. sogar auf diese zurückgehen.Die letzte Teilstudie befasste sich mit der Differenzierung von Senken nach deren potentieller Genese sowie der Unterscheidung natürlicher von künstlichen Hohlformen. Dazu wurde ein DEM für einen Bereich im Norden Niedersachsens verwendet, das eine Gesamtgröße von 252 km² abdeckt. Die Ergebnisse zeigen, dass glazial entstandene Depressionen gute Rundheitswerte aufweisen und auch Elongation und Exzentrizität eher kompakte Formen anzeigen. Lineare negative Strukturen sind oft Flüsse oder Altarme. Sie können als holozäne Strukturen identifiziert werden. Im Gegensatz zu den potentiell natürlichen Senkenformen sind künstlich geschaffene Depressionen eher eckig oder ungleichmäßig und tendieren meist nicht zu kompakten Formen. Drei Hauptklassen topographischer Depressionen konnten identifiziert und voneinander abgegrenzt werden: Potentiell glaziale Senken (Toteisformen), Flüsse, Seiten- und Altarme sowie künstliche Senken. Die Methode der Senkenklassifikation nach Formparametern ist ein sinnvolles Instrument, um verschiedene Typen unterscheiden zu können und um bei geologischen Fragestellungen künstliche Senken bereits vor der Verarbeitung auszuschließen. Jedoch zeigte sich, dass die Ergebnisse im Wesentlichen von der Auflösung des entsprechenden Höhenmodells abhängen.