Also es gibt sie ja, die privaten Bürger-Messnetzwerke für die ODL.  Zum Beispiel die mehr Angstgetriebenen wie das hier: https://tdrm.fiff.de/index.php/de/ oder das: https://ecocurious.de/projekte/multigeiger-2/ oder die globalen, wie das hier https://radmon.org/index.php . Aber so richtig gezündet hat das bisher nicht so sehr, vermutlich weil die Angst nicht so der gute Treiber für Begeisterung ist. Man misst da auch Jahr für Jahr eine Nulllinie mit vielleicht ein paar Regenpeaks hin und wieder, aber im Grunde genommen muss man ja hoffen, dass sich da nie etwas tut. Zugegeben war das 2011 etwas anders, als Pachube, eines der ersten IoT Netzwerke von privaten Leuten benutzt wurde, die versuchten das Disaster in Fukushima auf Karten zu mappen, daraus wurde später https://safecast.org/. Da waren dann etwas Bewegung und Farbe drin. Gesellschaftlich war diese Aktivität auch recht schnell und notgedrungen anerkannt und wird heute noch gern neben openstreetmap als beispielhaft für den Nutzen von Messnetzwerken genannt.

Gut, sobald ein Sensor in einem Händy verbaut ist, springen natürlich auch die Großen auf. Wer schaut nicht gern mal auf den Traffic Layer von Google's  Maps App bevor er ins Auto steigt und auf die Autobahn fährt. Wenn es auf der Strecke über ein längeres Stück tief rot ist, fährt man doch ganz gern mal Landstraße. Google leistet da also einen gewissen sozialen Beitrag, kann aber auch die Daten anders verwerten, wie hinreichend bekannt ist und bekommt das dann auch irgendwie bezahlt. Technisch gesehen ist der Schlüssel dazu der heute billige GPS-Sensor im Händy und die Anbindung ans Internet über die Mobilfunkschnittstelle. Anders ausgedrückt, hat man einen Sensor, der halbwegs genau ist und einen Mikrocontroller, der den Sensor versteht sowie die Internet-Anbindung bedienen kann, über den man die Daten zu einem Sammel- und Visualisierungsserver, dann ist man fast schon am Ziel. Wenn man nun Sensor-Daten hat, die auch eine gewisse Dynamik besitzen und die man so verarbeiten kann, dass da auch etwas Farbe reinkommt, dann muss die Gesellschaft nur noch den Nutzen bemerken, und Spaß haben, drauf zu schauen, dann hat man das Ziel erreicht.

Nun wird ja auch viel über partizipative Forschung gefaselt und sogar einige Bundesministerien mühen sich um mehr Bürgerbeteiligung und partizipative Forschung, wo ja auch wieder über IoT Netzwerke fabuliert wird. Als zum Beispiel dieses Theater um den Feinstaub losging (2016 wurde in Stuttgart der Feinstaubalarm eingeführt) entstand eines der größten von Bürgern betriebenen IoT Sensor-Messnetzwerke. Innerhalb kürzester Zeit waren mehr als 1000 Messnetzknoten am Start und an manchen Tagen war die Karte richtig bunt. Und das ist sie auch heute noch: https://sensor.community/de/
Und es heißt, dass die eine oder andere Klage vor den Landgerichten sich auf die Daten dieses Messnetzwerkes berufen hätten.
In der Zwischenzeit hat das Interesse allerdings etwas nachgelassen. Und weil es bei den Bundesministerien und an den Universitäten immer etwas länger dauert, kam erst 2023 die entsprechende Broschüre mit dem Titel: ,,Sensoren zur Messung von Luftschadstoffen: Möglichkeiten und Grenzen sowie Hinweise zu deren Einsatz" (https://www.umweltbundesamt.de/themen/luft/messenbeobachtenueberwachen/sensoren-zur-messung-von-luftschadstoffen) raus. Da wird nun beschrieben, wo die Probleme bei solchen IoT Messnetzwerken mit selbstgebastelten Messknoten und billigen Sensoren liegen und was dennoch der Nutzen sein kann, wenn man es richtig macht.

Um nun den Bogen zum hiesigen Forum zu schlagen: Irgendwann ist den Partikelforschern auch aufgefallen, dass sich Radonzerfallsprodukte nicht nur an Gesteins- Tabak- und Hausstaub in geschlossenen Räumen heften, sondern auch an Feinstaub in der Außenluft. Als die Kernkraftwerke in Deutschland noch liefen, hatte man zum Beispiel auf dem Stuttgarter Fernsehturm Aerosol-Sammler installiert, welche die Luft durch Filter saugten und schaute ständig mit einem Gammaspektrometer drauf (völlig automatisiert natürlich), ob ein Cs137 oder I131 Peak auftaucht. Zur Funktionskontrolle wurde aber auch Pb214 angeschaut und da hat man nun sehr schön gesehen, immer wenn die Feinstaub-Konzentration hochging, ging auch das Pb214 am Gammaspektrometer hoch, Grund ist das Radon, dass dann Partikel findet, an das es sich ganz leicht anheften kann. Man kann daher auch aus der Feinstaub-Konzentration auch auf die Radonkonzentration schließen und umgekehrt. Da gäb's also mindestens mal ganz partizipativ was zu forschen, was mindestens so interessant ist, wie Vögel im Garten zu zählen. ***lol***

Gut aber nun etwas ernsthafter: Nehmen wir doch mal an, wir hätten einen sehr kostengünstigen Radon-Sensor, der nicht super-perfekt ist, dessen Messwerte aber so grob mit Messergebnissen korrelieren, wie sie ein asiatisches Radon-Messgerät auch liefert. Einen Sensor, den man einfach an einen Mikrocontroller klemmen kann, wie z.B.  so ein ESP32, Arduino oder Raspi, der dann wiederum Schnittstellen zum Internet hat und wo man ganz einfach IoT mit machen kann. Man kann dann also seine Messwerte ins Internet funken. Dann müsste man nur die Begeisterung der Bevölkerung wecken, dann bekäme man auch so eine schöne, bunte Karte wie die des Feinstaub-Netzwerks. Wo gemessen wird, will ich mal noch offenlassen, an der Außenluft, im Keller, in Wohnräumen und sonstige Ideen.

Die Frage ist nun, könnte das einen Nutzen haben und wäre es die Mühe wert so einen Messknoten zu entwickeln? 

Ich habe dazu nun eine Umfrage angefügt. Die kam ganz oben im Thread raus. Ich hoffe, ich hab alles richtig gemacht !

Super! Tolle Arbeit!

Ja auf den Dreher bin ich mittlerweile auch gekommen, dass die 10 Sekunden in der while Schleife unnötig sind, wenn man nur die Periodendauer bestimmt und nicht das Spannungssignal plottet. Ich hab da bei mir auch auf 1 Sekunde reduziert.

Sobald die laufende Messung mit dem Fossenbürger Granit ein wenig weiter ist, dass man auch die Sättigung gut sieht, werde ich meinen Sirad Radon-Monitor auch mal dazustellen und den Pile-Up mit Rikamino und Sirad parallel messen.

Jetz würde ich bei Deinem Plot vielleicht noch eine Sache anregen: Plotte doch 1/DeltaTime des Rikamino über der Radon-Aktivitätskonzentration des RadonEye, denn sonst sind die beiden Kurven ja invers zueinander. Der RadonEye liefert ja Aktivität pro Volumen und Dein Rikamino 1/Zeit, das ist grade gegenläufig. Damit der Rikamino etwas zur Aktivität proportionales Anzeigt müsstest Du doch den Kehrwert der deltaZeit anzeigen. 1/DeltaTime wäre dann Zyklen/Stunde, also ähnlich wie Counts pro Minute von der Einheit her. Wenn ich jetzt so vor meinem geistigen Auge von der roten Kurve das Inverse vorstelle, sieht das so schlecht doch nicht aus. Der Korrelationsplot kommt dagegen schon ganz gut raus fürs Erste.

Von meiner Arbeit an der Uni weiß ich auch noch, wenn man low-cost Sensoren gegen  Profi-Sensoren korreliert, dann ist es manchmal -zumindest am Anfang-  geschickter, man schafft erstmal eine ideale Prüf-Atmosphäre, wo die Konzentration eine geordnete Dynamik aufweist. Da findet man Fehler leichter, als wenn man damit gleich ins ,,Feld" geht. In dem Sinne, wie wäre es denn, wenn Du mal ein großes Gefäß (Eimer, Kanutonne)  nimmst, Radon-Eye und Rikamino da reinsteckst und ein wenig Granit oder Phosphatdünger mit dazugibst, die etwas Radon exhalieren und dann dicht verschließt. Das gibt die berühmte e-Funktion. Da müsstest Du dann recht schnell sehen, wo es noch hakt.

Ich hatte vor kurzem jemand, der hat so eine Messung mit einem RadonEye in einem Eimer mit 100g Rhyolith aus Ellweiler gemacht, das kam am Radon Eye so raus:

Sie dürfen in diesem Board keine Dateianhänge sehen.

Also auch etwas zittrig, gemessen an dem was man der Theorie nach erwarten würde, aberansonsten passts. Von daher denke ich auch der RadonEye wird so seine Ungenauigkeiten (falsche Pulse etc.) haben, dazu die Temperatur und Feuchteabhängigkeit etc. Von daher wär's vielleicht auch nicht schlecht noch einen DHT22 Sensor oder sowas mit dran zu klemmen um Temperatur und Feuchte zu loggen auf die jeder Sensor so seine eigene Empfindlichkeit hat. Das hab ich jetzt jedenfalls gemacht.   

Aber ansonsten sehr genial die Untersuchung !!!     

Anonsten, kannst Du mal ein Foto Deiner Bastelei machen, wo man die Isolation erkennen kann?

Ich habe inzwischen einen sehr dünnen Draht verwendet, den Aufbau komplett und die Routine auf dem Arduino leicht modifiziert:

void setup()
{
  Serial.begin(9600);
}
void loop()
{
  int out = A0;
  int adcValue = 0;
  unsigned long timeStart, timeStop, dt;
  float volt;
  pinMode(out, OUTPUT);
  digitalWrite(out, LOW); // discharge
  delay(1000);
  digitalWrite(out, HIGH);
  pinMode(out, INPUT);
  delay(1000);
  volt = 0;
  timeStart = millis();
  while (volt < 15)
  {
    adcValue = analogRead(out);
    volt = (float) adcValue*5/102.3;
    timeStop = millis();
    dt=(timeStop-timeStart)/1000.0;
    Serial.print("V ");
    Serial.println(volt);
    delay(1000);
  }
  Serial.print("T ");
  Serial.println(dt);
}

Der Unterschied ist, dass alle 1sec die Spannung ausgeben und mit dem Praefix V versehen wird.
Die Delta-Zeit ist mit dem Praefix T versehen.
Ferner wird die Spannung durch einen Faktor ca. 100 geteilt anstatt ca. 1000.
Das Abbruchkriterium ist erfüllt, wenn die Spannung 1.5 V erreicht.

Dann bekommt man ca. alle 5min einen T-Wert.
Der Arduino ist via USB an einen RaspberryPi angeschlossen, an dem u.a. auch der Radoneye seriell angeschlossen ist.

Auf dem RaspberryPi werden die T-Daten in eine Datei geschrieben:

cat rikamino_T_2024_05_20_08.dat
2024-05-20 08:02:03 263.00
2024-05-20 08:06:27 261.00
2024-05-20 08:10:38 249.00
2024-05-20 08:15:15 274.00
2024-05-20 08:19:46 268.00
2024-05-20 08:24:05 256.00
2024-05-20 08:28:49 281.00
2024-05-20 08:33:02 250.00
2024-05-20 08:37:27 262.00
2024-05-20 08:42:29 299.00
2024-05-20 08:46:56 264.00
2024-05-20 08:51:55 296.00
2024-05-20 08:56:38 280.00

Jede neue Stunde wird eine neue Datei angelegt.
Die Datei wird vom Datenbankserver abgeholt, und die Rohdaten in die Datenbank eingetragen.
Schließlich  werden 10min-Daten (als Mittelwert) bestimmt.
Das kann man dann mit den Daten des Radoneye vergleichen.

Die Radon-Aktivitätskonzentration schwankt (je nach Lüften des Zimmers - im Erdgeschoss) zwischen 20 und 200 Bq/m3, kann bei längerer Abwesenheit aber bis 300 Bq/m3 ansteigen.

Trägt man die Daten des Rikamino und des Radoneye gegeneinander auf ergibt sich folgendes Bild:

Es gibt eine schwache Korrelation - aber so richtig zufrieden bin ich nicht.
Möglicherweise ist der Leckstrom des Aufbaus immer noch zu groß ?

Zitat von: DL8BCN am Gestern um 23:44Ich habe mir auch ein Arduino Board bestellt.
Das ist aber für mich komplettes Neuland.

Gib mal bei Google folgende Worte ein: "wie programmiert man einen Arduino?". Mein Browser sagt dann rechts oben:  "Ungefähr 654.000 Ergebnisse (0,23 Sekunden) "

Und irgendwie hast Du doch auch Deine Amateurfunkprüfung bestanden,   

Zitat von: DL8BCN am Gestern um 23:44@ opengeiger: Wie visualisierst du die Kurven?
Musst du die Daten exportieren und irgendwo wieder importieren zum Anzeigen?
Oder geht das auch mit der Arduino Software?

Es geht beides: Du kannst einerseits entweder den "Serial Plotter" in der Arduino IDE benutzen. Das ist eine etwas spartanische grafische Ausgabe. Eleganter aber öffnest Du die DATALOG.TXT Datei, die der Arduino mit dem Datalogger Shield auf die SD Karte gespeichert hat mit Excel. In Excel kannst Du dann Grafiken darstellen, bis keiner mehr die Ergebnisse glaubt.

Wenn Du Dir das Geld für die SD-Karte aber gespart hast, kannst Du auch ein Terminal-Programm auf dem  PC benutzen, welches den Output auf einem USB, der als serial Port genutzt wird, anzeigen kann, um statt mit der Arduino IDE dann mit dem PC den Output des Mikrocontrollers einzufangen. Dann muss aber Dein PC/Laptop zum Loggen immer daneben stehen. Für den PC/Laptop gibt es dann Terminal Programme, die das dann in eine Data Logger Datei abspeichern können. Das kannst Du genauso mit Excel öffnen. Als Terminal-Programme benutze ich gerne die Freeware "HTERM von Tobias Hammer (http://der-hammer.info/pages/terminal.html).

Längerfristig lohnt sich so ein Arduino Data Logger Shield für diese Zwecke aber schon. Es kostet mindestens nen Faktor 20 weniger als der Laptop und schont das Klima! 

Es fehlt nur noch der FET
Ich habe mir auch ein Arduino Board bestellt.
Das ist aber für mich komplettes Neuland.
Ich hatte nur mit Raspberry experimentiert.
Allerdings nichts selber programmiert.
Wenn das alles nichts wird, kann ich ja immer noch die Dose komplett abdichten, Argon/CO2 Gas rein und als Zählrohr verwenden
@ opengeiger: Wie visualisierst du die Kurven?
Musst du die Daten exportieren und irgendwo wieder importieren zum Anzeigen?
Oder geht das auch mit der Arduino Software?

Hab mal nachgeschaut was die laufende Messung des ersten RikamIno-Prototypen so macht. Eine Halbwertszeit ist nun ja schon rum. Und ja, der "Flossi" leistet gute Arbeit, er exhaliert schön:

Sie dürfen in diesem Board keine Dateianhänge sehen.

Man kann schon Einiges erkennen. Also die Temperatur scheint doch nicht so sehr mit dem Messergebnis zu korrelieren. Es wurde hier in der Gegend mal unangenehm kalt, so dass ich die Heizung angeschaltet habe, aber so klar bildet sich das nicht ab. Dann habe ich mit der HWZ von 3.82 Tagen einen Fit in den Anfangsbereich gerechnet, das ergibt die graue Kurve. Da sieht man nun schon dass ich Aktivität verliere. Das habe ich erwartet. Aber im großen Ganzen ist das bisher ein recht gutes Ergebnis. Man sieht eben schön wie sich die Aktivitätskonzentration in Richtung einer Sättigung aufbaut. 

Zitat von: DL8BCN am Gestern um 17:02Die 18 bis 20V mit einem Up-Wandler zu erzeugen, ist vermutlich keine gute Idee, oder?

Probiers doch mal! Meine Prognose ist, der Ripple des DC/DC überlagert sich dem Messsignal durch Influenz. Du hast ja in der Kammer bezogen auf die Größe der Selbstentladung einer Batterie keinen nennenswerten Stromfluß. Von daher ist das Problem bei 9V Blöcken nur, dass sie vielleicht mal auslaufen. Du kannst aber auch sechs CR2023 Lithium Knopfzellen mit 3V pro Stück aufeinanderstapeln, die halten quasi ewig.

Aber ansonsten sieht Deine Bastelei ja schon richtig gut aus.

Diesmal hat es geklappt mit der Titanfolie.
Extrem gut verpackt und auf Papprollenkern glatt aufgewickelt
Keine Falten oder Löcher sichtbar.
Und ich habe direkt meinen Berthold LB1210B #2 damit versorgt.
Die Folie habe ich zugeschnitten und mit zweiseitigem Klebeband auf das Lochgitter geklebt.
Dann die Ränder der Kammer gut gereinigt und wie in dem Ursprungspost beschrieben mit UHU Plus Endfest verklebt.
Dann neu gefüllt mit Ar/CO2.
Funktioniert super.
Ganz wenig geringere Nullrate von ca. 6 ips.
Aber jede echte Strahlenquelle wird sofort erkannt.
Einziger Nachteil:
Tritium wird schlechter erkannt.
Also die ganz niedrigen Energien.
Da kann man aber gut mit leben, wenn man das weiß.
Der Unterdruck hätte etwas stärker sein können.
Zwischen dem zukneifen und verlöten des zweiten Pumpstutzens ist glaube ich noch etwas Luft wieder reingekommen
Das ist echt eine Herausforderung!

OMG: Das erste .pdf war ganz am Anfang so gut versteckt, das ich es erst jetzt gesehen habe
Da ist ja alles klasse beschrieben.
Da hätte ich mir ein paar ,,dumme" Fragen sparen können.

GeigerLog Version 1.5.0 habe ich soeben "released". Finde es in der Files Section auf SourceForge: https://sourceforge.net/projects/geigerlog/

RadPro Unterstützung ist auf dem derzeit letzten Stand, validiert auf Linux und Windows 11. Bisher habe ich nur mit dem FNIRSI GC-01 (CH32F103C8) testen können. Bin sehr interessiert an Ergebnissen mit anderen Countern.