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Online-Überwachung von Chlor und Chlordioxid mittels optischer Spektroskopie

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dc.contributor.authorWagner, Martin
dc.contributor.authorFernandes, Averil
dc.contributor.authorNüske, Gabriele
dc.contributor.editorReussner, Ralf H.
dc.contributor.editorKoziolek, Anne
dc.contributor.editorHeinrich, Robert
dc.date.accessioned2021-01-27T13:33:08Z
dc.date.available2021-01-27T13:33:08Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractIn der vorliegenden Arbeit wird gezeigt, wie UV/VIS-Spektren, die für die Überwachung von Desinfektionsmittelrestgehalten im Trinkwasser mit einem online-Spektrometer aufgenommen werden, mit Methoden des maschinellen Lernens ausgewertet werden. Es wurden Regression-Pipelines für die Bestimmung der Konzentration von freiem Chlor und Chlordioxid in Trinkwasser im Bereich zwischen 0,1 mg/L und 1,0 mg/L erstellt. Der Root Mean Squared Error (RMSE) der Kalibrierung beträgt 0,03 mg/L (Chordioxid) und 0,05 mg/L (freies Chlor). Die Anwendung der Methode wird am Beispiel einer Desinfektionsanlage in Haridwar, Indien, demonstriert.de
dc.identifier.doi10.18420/inf2020_102
dc.identifier.isbn978-3-88579-701-2
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/34690
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik, Bonn
dc.relation.ispartofINFORMATIK 2020
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-307
dc.subjectFreies Chlor
dc.subjectChlordioxid
dc.subjectUV/VIS Spektroskopie
dc.subjectonline
dc.subjectÜberwachung
dc.subjectPrincipal Components Analysis
dc.subjectLinear Regression
dc.subjectNeural Network
dc.subjectMachine Learning
dc.titleOnline-Überwachung von Chlor und Chlordioxid mittels optischer Spektroskopiede
gi.citation.endPage1093
gi.citation.startPage1081
gi.conference.date28. September - 2. Oktober 2020
gi.conference.locationKarlsruhe
gi.conference.sessiontitleKünstliche Intelligenz in der Umweltinformatik

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