Kalibrierung eines Halbleiter-Gassensors

 

Worum geht es?

 

Im Gegensatz zu Modul 1, in dem qualitative Unterschiede zwischen den Sensorreaktionen bei Messung verschiedener Stoffe untersucht wurden, zielt Modul 2 auf die quantitative Untersuchung eines Stoffes bei verschiedenen Konzentrationen ab. Der Versuchsaufbau ist in Abbildung 4 zu sehen.

 

Das Ziel ist es einen Halbleiter-Gassensor auf verschiedene Konzentrationen Ethanols zu kalibrieren. Die Schülerinnen und Schüler arbeiten mit einer kleinen, abeschlossenen Messkammer, in der sich ein Sensor befindet, der über einen Mikrocontroller gesteuert und ausgelesen wird.

Durch Variation der Ethanol-Konzentration in dieser Messkammer können sogenannte "Trainingsdaten" aufgenommen - eine Art Fingerabdruck der jeweiligen Konzentration.

Im letzten Schritt wird ein mathematisches Modell mit Hilfe künstlicher Intelligenz erzeugt, das eine Vorhersage einer unbekannten Konzentration ermöglicht.

Abb. 4: Versuchsaufbau von Modul 2. In der Gasvorratskammer wird durch Verdampfen eine Ethanolatmosphäre erzeugt. Diese kann anschließend mit einer Spritze entnommen und in die Messkammer gespritzt werden. Dadurch erhöht sich die Ethanol-Konzentration in dieser schrittweise.

 

 Was lernen die Schüler hier?

 

Das Ziel dieses Moduls ist es einerseits die Wichtigkeit einer fachgemäßen Kalibrierung zu vermitteln, und andererseits zu verdeutlichen wie ein Sensor in der Lage ist aus Rohdaten eine Vorhersage treffen zu können.

Zunächst haben die Schülerinnen und Schüler die Aufgabe ein virtuelles Thermometer zu kalibrieren, um den Einstieg in die Thematik Kalibrierung

zu erleichtern. Anschließend werden Analogien zwischen Thermometer und Gassensor aufgezeigt, siehe Abbildung 5.

 

Abb. 5: Konzept von Wandlung und Kalibrierung. Sensoren können ihre Zielgröße oft nur indirekt messen. Während der Kalibrierung erfolgt eine Zuordnung zwischen direkt messbarer Größe und nicht direkt messbarer Zielgröße.

 

Die in Modul 1 erarbeiteten Grundlagen zur Funktionsweise von Halbleiter-Gassensoren und die Abhängigkeit der Sensorreaktion auf dessen Temperatur werden um den "temperaturzyklischen Betrieb" erweitert, welcher es schafft die Sensitivität, Selektivität und Stabilität des Sensors durch sprunghafte Änderung der Sensortemperatur zu verbessern.

Zudem wird Wert auf die Quantifizierung der Sensorreaktionen gelegt, indem das Prinzip der Merkmalsextraktion erläutert wird.

Ein weiteres Lernziel ist das Konzept der Einheiten von Gaskonzentrationen, da diese meist in Größenordnungen von 1 zu 1.000.000 (parts per million) oder gar 1 zu 1.000.000.000 (parts per billion) auftreten, und diese Einheiten für Schülerinnen und Schüler meist noch unbekannt sind.

Schließlich wird der Fokus auch auf die Modellbildung gelegt. Wie erhält man nun einen Zusammenhang aus den extrahierten Merkmalen und der vorliegenden Konzentration?

 

Abb. 6: Software zur Aufnahme von Trainingsdaten bei verschiedenen Ethanol-Konzentrationen.

 

Mit den aufgenommenen Merkmalen wird ein neuronales Netz trainiert, welches ein mathematisches Modell zur Vorhersage der momentanten Ethanol-Konzentration liefert, trainiert. Zudem wird anhand intuitiver Beispiele gezeigt, nach welchem Prinzip eine künstliche Intelligenz lernt, und sich nach und nach einer optimalen Lösung annähert.

Abb. 7: Prinzip einer Kalibrierung

 

 

Didaktisches Konzept

 

Die Module von "SUSmobil" erfolgen durch sogenannte Selbstlernkurse am PC. Die Schülerinnen und Schüler arbeiten normalerweise in 2er-Gruppen und absolvieren den Kurs in ihrem eigenen Tempo. Bei Fragen stehen immer 1-2 Betreuer zur Seite.

In diesem Versuch erhält jede Schülergruppe eine eigene Messkammer mit Sensor. Nach Absolvierung des ersten Teils des Selbstlernkurs sollen die Schüler aktiv die Konzentration in ihrer Messkammer erhöhen. Dabei entscheiden sie selbst welche Konzentrationen für die Kalibrierung sinnvoll sind, und welche Merkmale sie verwenden wollen um Konzentrationen gut voneinander zu unterscheiden.

Nach erfolgreichem Training der künstlichen Intelligenz vergleichen die Gruppen die Güte ihrer Modelle untereinander und sollen eine unbekannte Konzentration bestimmen.

 

Wieviel Zeit ist für das Modul eingeplant?

 

Modul 2 ist auf 3 Zeitstunden ausgelegt, wobei es Abweichungen nach unten und oben geben kann. Typischerweise benötigen die Schülergruppen zwischen 2:15 und 2:45 Stunden.

 

Nachhaltiger Lernerfolg

Im Laufe des Versuchs sollen die Schülerinnen und Schüler ihre Messergebnisse und Vermutungen in einem dazu entwickelten Programm schriftlich festhalten. Am Ende erhalten die sie eine Zusammenfassung der Theorie mit ausgewählten Beispielen.