Aerosole bergen eine Vielzahl an gesundheitlichen Risiken und leisten einen Beitrag zu klimatischen Veränderungen durch ihre Struktur und chemische Zusammensetzung. Daher ist es wichtig Aerosole aus verschiedenen Quellen physikalisch-chemisch zu charakterisieren und Prozesse ihrer Entstehung genau zu verstehen.

Es gibt bereits einige Methoden die On-line (zeitaufgelöst) und Off-line (z.B. durch Akkumulation auf Quartzfaserfilter) diese Problematik ansprechen. Bei zeitaufgelösten Methoden ist man oft in der Sensitivität begrenzt, wodurch Prozesse mit geringer Partikelemission nur qualitativ bewertet werden können und bestimmte Messtechniken sind sehr sensibel und dadurch aufwendiger in Feldversuchen zu integrieren. Off-Line Methoden bergen den Nachteil, dass das Probenmaterial durch Transport und Lagerung verändert werden kann. Zudem benötigen z.B. chromatographische und toxikologische Untersuchungen aufwendigere Probenvorbereitung durch Extraktion.

In dem EUROSTARS-Projekt Ai1-CAS soll ein Brückenschluss zwischen offline und online Techniken geschaffen werden, mit Hilfe eines verbesserten TOCA-MS-Setups und Machine Learning auf Grundlage von Spektrenbibliotheken und REMPI-Cross-Sections. Der Thermisch-optische Kohlenstoff-Analysator (TOCA) benötigt lediglich einen Ausschnitt aus einem Quartzfaserfilter, um über ein Temperaturprogramm organische und elementare Kohlenstofffraktionen zu trennen und zu quantifizieren. Ein Time-of-Flight-Massenspektrometer, dass quasi-simultan die drei Ionisationsmethoden EI (Elektronenstoßionisation), SPI (single photon ionizsation) und REMPI (resonance-enhanced multiphoton ionization) durchführen kann, wird nahe dem Filter mit dem TOCA verbunden und ermöglicht eine tiefgreifende chemische Charakterisierung der organischen Fraktionen und Vergleichbarkeit mit Aerosol-Massenspektrometrie. Zudem soll mit Hilfe einer automatisierten Probenahme eine höhere Zeitauflösung auch für Feldanwendungen geschaffen werden.

Universität Rostock
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