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270275 VO Chemometrie und Datenanalyse in der Multidimensionalen Analytik (2018W)

1.50 ECTS (1.00 SWS), SPL 27 - Chemie

An/Abmeldung

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Mittwoch 03.10. 10:00 - 11:00 Seminarraum 1 Analytische Chemie 2.OG Boltzmanngasse 1
Mittwoch 10.10. 10:00 - 11:00 Seminarraum 1 Analytische Chemie 2.OG Boltzmanngasse 1
Mittwoch 17.10. 10:00 - 11:00 Seminarraum 1 Analytische Chemie 2.OG Boltzmanngasse 1
Mittwoch 24.10. 10:00 - 11:00 Seminarraum 1 Analytische Chemie 2.OG Boltzmanngasse 1
Mittwoch 31.10. 10:00 - 11:00 Seminarraum 1 Analytische Chemie 2.OG Boltzmanngasse 1
Mittwoch 07.11. 10:00 - 11:00 Seminarraum 1 Analytische Chemie 2.OG Boltzmanngasse 1
Mittwoch 14.11. 10:00 - 11:00 Seminarraum 1 Analytische Chemie 2.OG Boltzmanngasse 1
Mittwoch 21.11. 10:00 - 11:00 Seminarraum 1 Analytische Chemie 2.OG Boltzmanngasse 1
Mittwoch 28.11. 10:00 - 11:00 Seminarraum 1 Analytische Chemie 2.OG Boltzmanngasse 1
Mittwoch 05.12. 10:00 - 11:00 Seminarraum 1 Analytische Chemie 2.OG Boltzmanngasse 1
Mittwoch 12.12. 10:00 - 11:00 Seminarraum 1 Analytische Chemie 2.OG Boltzmanngasse 1
Mittwoch 09.01. 10:00 - 11:00 Seminarraum 1 Analytische Chemie 2.OG Boltzmanngasse 1
Mittwoch 16.01. 10:00 - 11:00 Seminarraum 1 Analytische Chemie 2.OG Boltzmanngasse 1
Mittwoch 23.01. 10:00 - 11:00 Seminarraum 1 Analytische Chemie 2.OG Boltzmanngasse 1
Mittwoch 30.01. 10:00 - 11:00 Seminarraum 1 Analytische Chemie 2.OG Boltzmanngasse 1

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Moderne Analysestrategien für die kontinuierliche Überwachung z.B. von industriellen Prozessen oder im Umweltbereich erfordern die simultane Erfassung einer Reihe von Analyten. Dabei entstehen in kurzer Zeit große Datenmengen. Zu deren Auswertung sind im Allgemeinen EDV-gestützten Methoden notwendig, wie sie von der Chemometrie entwickelt werden. Diese umfasst in erster Linie:
- Mustererkennung: (Hierarchische) Clusteranalyse, Hauptkomponentenanalyse (engl.: principal component analysis)
- Modellierung von Daten: Regressionsmethoden in einer und mehreren Variablen, Principal Component Analysis, Neuronale Netze.
- Zeitreihenanalysen: Autokorrelationsfunktionen
- Qualitätssicherung und Gute Laborpraxis
- Versuchsplanung und -optimierung.
Die Chemometrie ermöglicht nicht nur die simultane Analyse von Vielkomponentengemischen, sondern auch die Klassifizierung von Proben nach nicht direkt quantifizierbaren Kriterien, wie beispielsweise die Unterscheidung verschiedener Weine voneinander anhand ihres Geschmacks bzw. Geruchs mit sogenannten "Künstlichen Nasen" bzw. "Künstlichen Zungen". Das Hauptaugenmerk der Vorlesung liegt in der Anwendung der einzelnen Methoden für konkrete analytische Fragestellungen. Auf tiefgehende mathematische Herleitungen soll daher größtenteils verzichtet werden.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Mündliche Prüfung nach Vereinbarung. Der positive Abschluss ist mit mindestens 50% richtig beantworteter Fragen möglich. Die Skala der positiven Noten ist linear (dh 50-62% "genügend", 62,5-75% "befriedigend", 75,5-88% "gut", darüber "sehr gut").

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Hörerinnen und Hörer sollen nach Ende der Vorlesung mit den wichtigsten modernen Datenbehandlungsstrategien in der Theorie vertraut sein. Damit sind Sie nach Abschluß der Prüfung befähigt sich schnell in die konkrete Umsetzung mit Hilfe von Standardsoftware (z.B. MatLab o. ä.) einzuarbeiten.

Prüfungsstoff

nach Vorlesungsunterlagen: Digitales Filtern, Zeitreihenanalysen, Hauptkomponentenanalyse, Clusteranalysen, Experimental Design, Multivariate Regression

Literatur

- pdf der Verwendeten PowerPoint-Präsentation
- Matthias Otto, Chemometrie, ISBN 978-3527288496
- Richard G. Brereton, Chemometrics: Data Analysis for the Laboratory and Chemical Plant, ISBN: 978-0-471-48978-8


Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

AN-1, AN-4, BC-1, CHE II-1, 2 LA-Ch 32-34, LMC-C1, LMC C1

Letzte Änderung: Do 05.09.2019 12:28