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contributor.advisorGaudio, Pasqualino-
contributor.advisorMartinelli, Eugenio-
contributor.authorVentura, Piergiorgio-
date.accessioned2010-08-06T08:55:16Z-
date.available2010-08-06T08:55:16Z-
date.issued2010-08-06T08:55:16Z-
identifier.urihttp://hdl.handle.net/2108/1405-
description22. cicloen
description.abstractL’aumento del terrorismo e delle guerre asimmetriche inducono a cercare strumentazioni, know how ed informazioni che possano essere utili per rilevare ed identificare le molecole pericolose più rapidamente e lontano possibile. Il “multiwavelenght DIAL” è una delle tecnologie ottiche più performanti per l’individuazione remota . Per tale obbiettivo è necessario un database dei fingerprint e un buon metodo di analisi che sia in grado di riconoscere una sostanza tra molte differenti che mostrano caratteristiche simili. Un mini Lidar che sia in grado di dare un allarme precoce tutte le volte che qualcosa di strano si trovi in atmosfera è un altro elemento utile. Un allarme precoce seguito dal riconoscimento usando la più complicata tecnologia Multiwavelenght Dial sembra essere la soluzione migliore anche a confronto con i dispositivi esistenti. Allo scopo di riconoscere l’anomalia in atmosfera una tecnica di analisi multivariata è proposta. In questa tesi nel capitolo uno vi è una descrizione delle sostanze chimiche pericolose e dei metodi di riconoscimento esistenti. Un progetto ed alcune attività sperimentali su un nuovo mini Lidar viene illustrato nel capitolo due. Un nuovo sistema ed un nuovo metodo basato sul Multiwavelenght Dial è illustrato nel capitolo tre. Spettri nella banda IR, compiuti usando un Laser a CO2, di armi chimiche, TIC e sostanze interferenti ed il set up sperimentale organizzato sono illustrati nel capitolo quattro. Questi dati sono usati, nel capitolo cinque, per testare il nostro metodo di identificazione basato sull’analisi statistica multivariata e le reti neurali, dove è descritta anche una cella multipasso progettata per aumentare le prestazioni del sistema. Il capitolo sei è dedicato ad un possibile applicazione del nostro set up sperimentale per un sensore locale. Infine le conclusioni dell’intero lavoro saranno date.en
description.abstractConsidering increasing dangerousness of terrorism and asymmetric war, it is necessary to find equipment, know-how and information that are useful in order to detect and identify dangerous molecules as quickly and far away as possible. Multiwavelenght Dial, is one of the most powerful optical technologies for remote sensing. For this reason it is needed a “fingerprint” database and a good analysis method able to recognize a substance among many different ones. A cheap and reliable Lidar which is able to give a warning whenever something strange is found in atmosphere could be useful as well. An early warning followed by recognition using the more complicated Multiwavelength Dial technology seems to be the best solution also compared to existing devices. To recognize the anomaly in atmosphere a multivariate statistical method is proposed. In this thesis a review of dangerous chemical substances and detecting method is illustrated in chapter one. A project and some experimental activity on a cheap mini Lidar is presented in chapter two. A new system and a new method based on Multiwavelenght Dial is explained in chapter three. IR spectra, made using a CO2 laser source, of Chemical Weapons, Toxic Industrial Chemicals (TIC) and interfering substances and experimental set up organized are presented in chapter 4. This data will be used to test recognition and discrimination performance of our multivariate statistical analysis and neuronal network based method in chapter 5, where a multipass cell projected to improve system performance is also illustrated. Chapter 6 is devoted to a possible local sensor application of our experimental set up and finally general conclusion will be done.en
format.extent9556234 bytes-
format.mimetypeapplication/pdf-
language.isoenen
subjectmultiwavelenght dialen
subjectmini Lidaren
subjectchemical weaponsen
subjectfingerprinten
subjectCO2 laseren
subjectIR spectroscopyen
subjectmultivariate statistical analysisen
subjectneural networken
subjectmultipass cellen
subject.classificationFIS/01 Fisica sperimentaleen
titleInnovative methods and technologies to detect and monitor chemical substances locally or remotely with active optical technologiesen
typeDoctoral thesisen
degree.nameElettronica quantistica e plasmien
degree.levelDottoratoen
degree.disciplineFacoltà di ingegneriaen
degree.grantorUniversità degli studi di Roma Tor Vergataen
date.dateofdefenseA.A. 2009/2010en
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