ParticleTensorAI® analysiert zeitaufgelöste Lichtstreudaten mit einem KI-basierten Ansatz. Die folgenden Spezifikationen beschreiben die aktuellen Referenzparameter für Signalerfassung und Particle-Tensor-Verarbeitung. Die verfügbaren Ergebnisse hängen von der Messkonfiguration und dem für die Anwendung validierten KI-Modell ab.
Signal- und Tensordaten
| Parameter | Aktueller PTA-Referenzwert |
|---|---|
| Auswerteansatz | KI-basierte Analyse von Signalfolgen |
| Signal-Abtastintervall | Ca. 6.4 ns |
| Dauer des Signalpuffers | 100 ms |
| Particle-Tensor-Dimensionen | 3 × 256 × 256 |
| Optische Detektorkanäle | 1, 2 oder 4, je nach Systemkonfiguration |
Die Tensordimensionen beschreiben die Datenstruktur, die der KI-Analyse zugeführt wird. Die genaue Bedeutung und Anordnung der Dimensionen hängt von der gewählten Tensordarstellung und der Messaufgabe ab.
ParticleTensorAI® – Systemkonfigurationen
| Version | Optische Messsonde | Steuereinheit | Detektorkanäle |
|---|---|---|---|
| PTA1 | LSS1 | ZEON | 1 |
| PTA2 | LSS2 | IMEA | 2 |
| PTA4 | LSS4 | CLEON | 4 |
Alle drei Versionen nutzen den Auswerteansatz von ParticleTensorAI®. Sie unterscheiden sich in der Konfiguration ihrer optischen Detektorkanäle und der zugehörigen Messhardware.
KI-basierte Auswertung
ParticleTensorAI® nutzt KI-Modelle, um für eine Messaufgabe definierte Eigenschaften zu klassifizieren oder zu schätzen. Die Modellergebnisse hängen von den aufgezeichneten Daten, den bei der Modellentwicklung verwendeten Referenzinformationen und der Validierung unter relevanten Messbedingungen ab.
Mögliche Forschungsziele sind Partikel- oder Tropfengröße, Konzentration, materialbezogene Klassifikation und brechungsindexbezogene Charakterisierung. Dabei handelt es sich um anwendungsabhängige Ziele, nicht um garantierte Ergebnisse für jede Version oder jeden Messaufbau.
Hinweise zu Spezifikation und Validierung
- Abtastintervall und Pufferdauer beschreiben Parameter der Signalerfassung.
- Die Particle-Tensor-Dimensionen beschreiben eine Datendarstellung für die KI-Verarbeitung.
- Die Anzahl der Detektorkanäle unterscheidet sich zwischen PTA1, PTA2 und PTA4.
- Messergebnisse erfordern ein für die jeweilige Anwendung entwickeltes und validiertes Modell.
Forschungsreferenz
Eine veröffentlichte Studie zeigt eine ParticleTensorAI®-Implementierung, bei der Detektorsignale als RGB-Bilder dargestellt und mit Convolutional Neural Networks klassifiziert werden. Die berichteten Validierungsergebnisse gelten für die untersuchten Bedingungen des Kohle-Slurry-Sprays.