{"id":4697,"date":"2020-11-08T11:00:09","date_gmt":"2020-11-08T10:00:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.breeze-technologies.de\/?p=4697"},"modified":"2020-11-07T21:02:31","modified_gmt":"2020-11-07T20:02:31","slug":"cloud-basierte-luftqualitaetssensoren-luftmessnetze-der-zukunft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.breeze-technologies.de\/de\/blog\/cloud-basierte-luftqualitaetssensoren-luftmessnetze-der-zukunft\/","title":{"rendered":"Wie Cloud-basierte Luftqualit\u00e4tssensoren die Luftmessnetze der Zukunft m\u00f6glich machen"},"content":{"rendered":"

Die korrekte Messung der Luftqualit\u00e4t ist ein hochkomplexes und hochwissenschaftliches Thema: Denn Luftqualit\u00e4t ist kein singul\u00e4rer Parameter; es wird vielmehr eine gro\u00dfe Anzahl an Gaskonzentrationen und anderen Parametern mit spezialisiertem Equipment gemessen, um daraus eine Gesamt-Luftg\u00fcte zu errechnen. Hierbei gibt es viele verschiedene Faktoren, die die Qualit\u00e4t einer Messung beeinflussen. Dazu geh\u00f6ren zum Beispiel der Standort der Luftqualit\u00e4tsmessung<\/a> und nahegelegene Einfl\u00fcsse, zum Beispiel Baustellen. Je nach der verwendeten Messtechnologie k\u00f6nnen auch Querempfindlichkeiten der Messelemente, Alterungsprozesse, Drift und andere Faktoren eine Rolle spielen.<\/p>\n

Mit der Cloud lassen sich aufw\u00e4ndige Wartungsprozesse vermeiden<\/h2>\n

Traditionelle Luftmessstationen werden deshalb alle ein bis zwei Wochen von qualifizierten Technikern besucht und gewartet. Das funktioniert bei kleinen Luftmessnetzen, wie etwa den 15 Luftmessstationen der Stadt Hamburg<\/a>. Bei gr\u00f6\u00dferen Luftmessnetzen<\/a> auf der Basis von kosteng\u00fcnstigeren Luftqualit\u00e4tssensoren<\/a> st\u00f6\u00dft dieses Vorgehen aber an seine Grenzen: Eine regelm\u00e4\u00dfige Vor-Ort-Wartung von Dutzenden oder gar Hunderten Luftqualit\u00e4tssensoren l\u00e4sst sich kaum realisieren. Zudem liegen die Messdaten bei traditionellen Luftmessnetzen erst nach aufw\u00e4ndigen Pr\u00fcfungen Wochen oder sogar Monate sp\u00e4ter verifiziert vor.<\/p>\n

Deshalb sind die Luftqualit\u00e4tssensoren von Breeze Technologies eng mit der Environmental Intelligence Cloud verzahnt: Die Sensoren senden die gemessenen Luftdaten in Echtzeit an die Cloud. Dort werden sie plausbilit\u00e4tsgepr\u00fcft und kalibriert<\/a>, qualit\u00e4tsgesichert, gespeichert und f\u00fcr die weitere Verwendung im cloud-eigenen Analytics-Portal oder in externen Dashboards und Plattformen verf\u00fcgbar gemacht. Der gesamte Prozess dauert nur den Bruchteil einer Sekunde. „Wir haben m\u00f6glichst viel Komplexit\u00e4t der Luftqualit\u00e4tsmessung, insbesondere auf der Seite der Qualit\u00e4tssicherung und Datenweiterverarbeitung, in die Cloud verlagert. Das erm\u00f6glicht es uns, eine Kalibrierung durch Spezialisten vor Ort zu vermeiden, Wartungsaufw\u00e4nde zu minimieren und die Luftqualit\u00e4tssensoren einfacher und damit auch kosteng\u00fcnstiger aufzubauen. Die Kalibrierung findet \u00fcber die Cloud aus der Ferne statt“, erkl\u00e4rt Haris Sefo, Head of Science bei Breeze Technologies.<\/p>\n

Externe Einfl\u00fcsse werden durch K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) herausgerechnet<\/h2>\n

Vor der Installation werden die Sensoren nat\u00fcrlich in den Labors von Breeze Technologies mit Referenzger\u00e4ten geeicht, um sie dann nach der Installation noch an die Umweltbedingungen vor Ort anzupassen. Dadurch, dass in der zentralen Cloud-Plattform viele verschiedene Datenstr\u00f6me zusammenflie\u00dfen, kann die Datenqualit\u00e4t weiter gesteigert werden. Mit den gesammelten Daten werden KI-Modelle trainiert, die externe Einflussfaktoren wie Querempfindlichkeiten aus den Messdaten herausrechnen. Ein Beispiel: Kosteg\u00fcnstigere Feinstaubmessger\u00e4te k\u00f6nnen zum Teil auch bei Nebel ausschlagen. Wenn diese lokalen Wetterinformationen jedoch zusammen mit den Messdaten vorliegen, kann dies in der Plausibilit\u00e4tspr\u00fcfung und Echtzeit-Kalibrierung ber\u00fccksichtigt werden.<\/p>\n

Die Genauigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit der Cloud-basierten Kalibrierung wird dabei regelm\u00e4\u00dfig in Kundenprojekten und bei eigenen Referenz- und Vergleichsmessungen verifiziert.<\/p>\n

\"\"<\/a>

Abbildung: Vergleichsmessung von Breeze Technologies Cloud-kalibrierten Luftqualit\u00e4tssensoren mit einem Horiba-Referenzmessger\u00e4t<\/p><\/div>\n

Die Messnetze werden regelm\u00e4\u00dfig leistungsf\u00e4higer und lassen sich auch in andere IT-Systeme integrieren<\/h2>\n

So wie bei Tesla-Fahrzeugen weitere Funktionen und sogar Motorleistung per Software-Update nachger\u00fcstet werden, werden auch die Cloud-gest\u00fctzten Luftmessnetze von Breeze Technologies immer besser. Zum einen werden die Messungen noch genauer: je mehr Daten zum Training der KI-Kalibrierungsmodelle verliegen, desto eher k\u00f6nnen diese auch Grenzf\u00e4lle erkennen und die Daten entsprechend aufbereiten. Zum anderen lassen sich auch v\u00f6llig neue Funktionen auf Basis der Messdaten realisieren, wie etwa die Erkennung von nahegelenenen Br\u00e4nden durch die Ver\u00e4nderung der Luftqualit\u00e4t<\/a>.<\/p>\n

Insgesamt liefert die Unterst\u00fctzung durch die Cloud bei der Luftqualit\u00e4tsmessung viele Vorteile: die Nutzer der Luftqualit\u00e4tssensoren und -daten m\u00fcssen sich nicht mit einer aufw\u00e4ndigen Datenkalibrierung, mit Plausibilit\u00e4tspr\u00fcfungen, Datenaufbereitungsprozessen und \u00e4hnlichen Themen besch\u00e4ftigen, sondern k\u00f6nnen die Daten direkt analysieren und weiterverarbeiten. Auch Anbieter von Smart City- und anderen Plattformen profitieren: \u00fcber standardisierte REST\/JSON-APIs lassen sich die gepr\u00fcften und kalibrierten Daten direkt in diese Systeme einbinden. Die Integration von Luftqualit\u00e4tsdaten ist damit kein aufw\u00e4ndiges Wissenschaftsprojekt, sondern funktioniert einfach und schnell.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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