Identifikation flüssiger Kohlenwasserstoffe mittels Infrarotspektroskopie und neuronalen Netzen

von Pascal Juppe (18, Sächs. Landesgymnasium St. Afra zu Meißen)

Kategorie: Mathematik/Informatik 2018
Betreuer: Dr. Bert Xylander (Sächs. Landesgymnasium St. Afra zu Meißen)
Wettbewerbsart: Jugend forscht

Gewonnene Preise:
  • 3. Platz im Landeswettbewerb
  • Jahresabonnement der Zeitschrift "Spektrum der Wissenschaft" im Landeswettbewerb
  • Regionalsieger
  • Sonderpreis "ZfP-Sonderpreis der DGZfP e.V." im Regionalwettbewerb

Durch Bestrahlung eines Moleküls mit Infrarotstrahlung werden Molekülschwingungen angeregt. Dabei ist die Schwingungsfrequenz von der schwingenden Masse der Atome, der Schwingungsart, der Bindungsart und der Bindungsstärke abhängig. Das so entstehende IR-Spektrum des Stoffes ist einzigartig. Daher ist die Infrarotspektroskopie ein beliebtes Mittel zur Identifikation von unbekannten Stoffen. Problematisch dabei ist jedoch, dass die Zusammensetzung eines Stoffes nicht direkt in seinem IR-Spektrum zu erkennen ist. Deshalb wird das Spektrum des analysierten Stoffes mit einem Referenzspektrum abgeglichen und so die Substanz identifiziert. Liegt also kein solches Referenzspektrum vor, kann der Stoff nicht identifiziert werden. Um dieses Problem zu lösen, möchte ich mit dieser Arbeit die Grundlagen einer Software vorstellen, die mithilfe neuronaler Netzwerke ein aufgenommenes Spektrum analysiert und daraus Rückschlüsse auf die Zusammensetzung des analysierten Stoffes zieht.

Identifikation flüssiger Kohlenwasserstoffe mittels Infrarotspektroskopie und neuronalen Netzen