TY - CONF A1 - Kern, Simon A1 - Guhl, Svetlana A1 - Meyer, Klas A1 - Wander, Lukas A1 - Paul, Andrea A1 - Bremser, Wolfram A1 - Maiwald, Michael T1 - Mathematical and statistical tools for online NMR spectroscopy in chemical processes N2 - Monitoring chemical reactions is the key to chemical process control. Today, mainly optical online methods are applied, which require excessive calibration effort. NMR spectroscopy has a high potential for direct loop process control while exhibiting short set-up times. Compact NMR instruments make NMR spectroscopy accessible in industrial and harsh environ¬ments for advanced process monitoring and control, as demonstrated within the European Union’s Horizon 2020 project CONSENS. We present a range of approaches for the automated spectra analysis moving from conventional multivariate statistical approach, (i.e., Partial Least Squares Regression) to physically motivated spectral models (i.e., Indirect Hard Modelling and Quantum Mechanical calculations). By using the benefits of traditional qNMR experiments data analysis models can meet the demands of the PAT community (Process Analytical Technology) regarding low calibration effort/calibration free methods, fast adaptions for new reactants or derivatives and robust automation schemes. T2 - Advanced Mathematical and Computational Tools in Metrology and Testing conference CY - Glasgow, United Kingdom DA - 29.08.2017 KW - Online NMR Spectroscopy KW - Process Control KW - Partial Least Squares Regression KW - Indirect Hard Modelling KW - Quantum Mechanics KW - First Principles PY - 2018 SN - 978-9-813-27429-7 VL - 89 SP - 229 EP - 234 PB - World Scientific CY - New Jersey AN - OPUS4-51391 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - RPRT A1 - Kern, Simon A1 - Guhl, Svetlana A1 - Meyer, Klas A1 - Maiwald, Michael ED - Maiwald, Michael T1 - Validation report on NMR N2 - The departure from the current automation landscape to next generation automation concepts for the process industry has already begun. Smart functions of sensors simplify their use and enable plug and play integration, even though they may appear to be more complex at first sight. Smart sensors enable concepts like self-diagnostics, self-calibration, and self-configuration/ parameterization whenever our current automation landscape allows it. Here we summarize the currently discussed general requirements for process sensors 4.0 and introduce a smart online NMR sensor module as example, which was developed for an intensified industrial process funded by the EU’s Horizon 2020 research and innovation programme (www.consensspire.eu). KW - Process Monitoring KW - Online NMR Spectroscopy KW - Indirect Hard Modeling KW - Process Control KW - Process Analytical Technology KW - CONSENS PY - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:b43-435521 SP - 1 EP - 31 AN - OPUS4-43552 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael A1 - Gräßer, Patrick A1 - Wander, Lukas A1 - Guhl, Svetlana A1 - Meyer, Klas A1 - Kern, Simon T1 - Innen hui und außen pfui – Smarte Prozess-Sensoren in der gegenwärtigen Automatisierungslandschaft der Prozessindustrie N2 - Der Wandel von der aktuellen Automation zum smarten Sensor ist im vollen Gange. Automatisierungstechnik, sowie die Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) verschmelzen zunehmend. Eine Topologie für smarte Sensoren, die das Zusammenwirken mit daten- und modellbasierten Steuerungen bis hin zur Softsensorik beschreibt gibt es bis heute jedoch noch nicht. Um zu einer störungsfreien Kommunikation aller Komponenten auf Basis eines einheitlichen Protokolls zu kommen sollte die Prozessindustrie die Weichen für eine smarte und sichere Kommunikationsarchitektur stellen. Sie verwehrt stattdessen die Entwicklungen ihrer Zulieferer und wartet lieber ab. Der Beitrag greift die Anforderungen der Technologie-Roadmap „Prozess-Sensoren 4.0“ auf und zeigt Möglichkeiten zu ihrer Realisierung am Beispiel eines Online-NMR-Analysators, der im Rahmen eines EU-Projekts entwickelt wurde. T2 - 13. Dresdner Sensor Symposium CY - Dresden, Germany DA - 04.12.2017 KW - Smarte Feldgeräte KW - Process Control KW - Modulare Produktion KW - Online-NMR-Spektroskopie KW - Indirect Hard Modeling KW - Industrie 4.0 PY - 2017 UR - https://www.ama-science.org/proceedings/details/2717 SN - 978-3-9816876-5-1 U6 - https://doi.org/10.5162/13dss2017/2.1 SP - 61 EP - 66 PB - AMA Service GmbH CY - Berlin AN - OPUS4-43252 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -