Inhaltszusammenfassung:
In der vorliegenden Arbeit wurden Untersuchungen mit Reflektometrischer Interferenzspektroskopie (RIfS) in der Gasphase durchgeführt. Außerdem wurden die Methoden der Ellipsometrie, der Atomkraftmikroskopie (AFM) und der Rasterelektronenmikroskopie (REM) zur Charakterisierung von Schichtsystemen herangezogen.
Ein Vergleich des Wechselwirkungsverhaltens der mikroporösen Polymere Ultrason E2010™ und Polycarbonats Makrolon™ mit den beiden Freonen R22 und R134a sowie der homologen Reihe der Alkohole Methanol bis Pentanol wurde unter Verwendung von Reflektometrischer Interferenzspektroskopie (RIfS) realisiert. Diese Methode vereinigt viele Vorteile der optischen Sensoren. Sie eignet sich sowohl zur Bestimmung der Wechselwirkungen von gasförmigen Analyten mit dünnen Polymerschichten, als auch zur Untersuchung von Affinitätsreaktionen in flüssiger Phase. Die Reduktion der Stützpunkte auf dem Interferenzspektrum auf wenige Wellenlängen ermöglicht die Vereinfachung des Sensorsystems und Gewinnung eines portablen Sensorsystems. Der zur Verfügung stehende low-cost 4 lambda-Aufbau beinhaltet diese Vorgaben und wurde in der vorliegenden Arbeit stets zu Sensormessungen verwendet. Durch Kombination dieser Methoden konnten komplementäre Informationen über die Wechselwirkungen zwischen Polymer und Analytmolekülen gewonnen werden.
Neben den mikroporösen Polymeren wurden erstmals hochverzweigte Polymersysteme in der sensorischen Anwendung eingesetzt. Bei diesen Systemen handelt es sich um hochverzweigte Polymersysteme des Typs AB2, die am Institut für Polymerforschung (IPF) Dresden synthetisiert, charakterisiert und während dieser Arbeit auf die Anwendungsmöglichkeit in der optischen Sensorik untersucht wurden. Diese Polymersysteme fallen durch ihre funktionellen Gruppen auf und können somit selektiv und maßgeschneidert eingesetzt werden.
Zur Quantifizierung von Gemischen in der Gasphase wurden Untersuchungen der Sorptions- und Desorptionskinetiken der verschieden großen Analytmolekülen mit mikroporösen und hochverzweigten Polymeren durchgeführt.
Die Auswertung mit multivariaten Auswerteverfahren wie Neuronalen Netzen (ANN, Artificial Neuronal Networks) wurde zur Klassifizierung und Quantifizierung der Messdaten verwendet. Die Anwendung modellfreier Methoden ermöglichte die exakte Durchführung und Bewertung zuvor festgelegter vollfaktorieller Versuchspläne. Die daraus gewonnenen Ergebnisse ließen die Optimierung der sensitiven Polymersysteme zu, so dass es möglich wurde, das Sensorsystem immer exakter an die Vorgaben anzupassen.