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Für die mehrskalige Analyse aquatischer Abbaumechanismen von Polymerwerkstoffen, so das Thema des Forschungsprojekts Skalab, wird eine besondere Infrastruktur geschaffen. Der Aufbau des Labors und die technische Ausstattung werden mit mehr als zwei Millionen Euro gefördert.
mehr... Mit Hilfe eines selbst gebauten Grundwassersystems im Labormaßstab hat ein Wissenschaftlerteam den Einfluss verschiedener Parameter auf den Nitratabbau untersucht.
mehr...Der Autor erläutert Anwendungsmöglichkeiten und den Nutzen der Durchflusszytometrie im Bereich der Wasser- und Umweltanalytik.
mehr...Um Auswirkungen von Kunststoffpartikeln in Böden mit Blick auf den Transport von Schadstoffen einzuschätzen, haben Forschende spezielle Berechnungen hierzu durchgeführt. Sie berichten über Ergebnisse ihrer Studie.
mehr...In einem Projekt soll eine laborübergreifende Cloudlösung entwickelt werden, mit der Wasserversorger organische Spurenstoffe schnell entdecken und auf Grundlage einer überregionalen Datenbasis mögliche Quellen eingrenzen können.
mehr...Der langjährige geschäftsführende Gesellschafter Holger Gerstel ist nun alleiniger Gesellschafter des in Mülheim an der Ruhr ansässigen, international tätigen Analysetechnologieanbieters Gerstel.
mehr...Mit wenigen Handgriffen sind Ergebnisse mit der Genauigkeit von Laborgeräten auch tragbar zur Hand – so stellt Tintometer sein Trübungsmessgerät TB350 vor. Auch könnten im Labor Wasserproben über große Trübungsbereiche abgedeckt werden.
mehr...Vertreter zahlreicher krankheitserregender Pilzarten finden auf Mikroplastik-Partikeln im Erdboden neue Lebensräume, wie Forscher aus Bayreuth, Hannover und München in einer Studie herausgefunden haben.
mehr...Mehr als 500 000 Umweltproben lagern in einer Probenbank des Bundes. Diese stehen nun für Studien im Rahmen eines Forschungsprojekts zur Verfügung, bei dem Veränderungen in der Umwelt mit Hilfe von Sequenzierungsmethoden erforscht werden sollen.
mehr...Mit der Non-Target-Analytik können unbekannte Kontaminanten zwar entdeckt und identifiziert werden, aber ohne Reinsubstanzen war ihre Quantifizierung bisher nicht möglich. Aktuelle Entwicklungen auf der Basis von Machine Learning könnten diese Einschränkung eliminieren und das Unknown-Screening auf ein neues Leistungsniveau bringen.
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