A CAU utiliza sensores para detectar a poluição atmosférica

A poluição do ar não é apenas um problema no exterior, mas também no interior, onde passamos uma média de 22 horas por dia. Para detectar solventes nocivos que podem ser libertados ao longo do tempo por móveis, tapetes ou tintas de parede, os cientistas do programa de doutoramento internacional “SENNET” estão a trabalhar em sensores fiáveis baseados em materiais porosos.

“De certa forma, isso funciona de acordo com o princípio da chave e pode ser usado como uma espécie de filtro para medições seletivas para detectar com segurança certas substâncias”, diz Norbert Stock, professor de química inorgânica no CAU e especialista internacional em MOF, explicando a abordagem científica de todo o programa.

O SENNET estabeleceu o objectivo de proporcionar uma formação altamente qualificada a estudantes de doutoramento. É financiado pela União Europeia com um total de cerca de 3,2 milhões de euros, sendo que cerca de meio milhão de euros vai para a Universidade de Kiel.

“Os sensores de alto rendimento devem, acima de tudo, ser sensíveis, selectivos e estáveis. Isto significa que eles devem ser capazes de detectar de forma fiável mesmo pequenas quantidades da substância ao longo do tempo”, diz o co-líder do subprojecto Dr. Leonard Siebert. “Com os nossos materiais e técnicas de impressão 3D, esperamos melhorar vários factores ao mesmo tempo”.

O programa combina conhecimentos em química, física, ciência dos materiais e tecnologia de sensores. Inclui estadias de vários meses numa universidade e empresa parceiras, bem como conferências conjuntas de toda a rede.

“O objectivo do programa é atrair jovens investigadores talentosos de todo o mundo e qualificá-los para várias opções de carreira. Ao mesmo tempo, reforça a cooperação internacional e a criação de redes entre a investigação fundamental e aplicada, bem como a indústria”, afirma o líder do subprojecto Rainer Adelung, sublinhando as vantagens para os investigadores doutorados, as universidades e as empresas da região.

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