TY - JOUR A1 - Koegler, M. A1 - Paul, Andrea A1 - Anane, E. A1 - Birkholz, M. A1 - Bunker, A. A1 - Viitala, T. A1 - Maiwald, Michael A1 - Junne, S. A1 - Neubauer, P. T1 - Comparison of time-gated surface-enhanced Raman spectroscopy (TG-SERS) and classical SERS based monitoring of Escherichia coli cultivation samples N2 - The application of Raman spectroscopy as a monitoring technique for bioprocesses is severely limited by a large background signal originating from fluorescing compounds in the culture media. Here, we compare time-gated Raman (TG-Raman)-, continuous wave NIRprocess Raman (NIR-Raman), and continuous wave micro-Raman (micro-Raman) approaches in combination with surface enhanced Raman spectroscopy (SERS) for their potential to overcome this limit. For that purpose, we monitored metabolite concentrations of Escherichia coli bioreactor cultivations in cell-free supernatant samples. We investigated concentration transients of glucose, acetate, AMP, and cAMP at alternating substrate availability, from deficiency to excess. Raman and SERS signals were compared to off-line metabolite analysis of carbohydrates, carboxylic acids, and nucleotides. Results demonstrate that SERS, in almost all cases, led to a higher number of identifiable signals and better resolved spectra. Spectra derived from the TG-Raman were comparable to those of micro-Raman resulting in well-discernable Raman peaks, which allowed for the identification of a higher number of compounds. In contrast, NIR-Raman provided a superior performance for the quantitative evaluation of analytes, both with and without SERS nanoparticles when using multivariate data analysis. KW - Time-gated Raman (TG-Raman) KW - Surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) KW - Multivariate data analysis KW - Metabolite quantification KW - Escherichia coli PY - 2018 DO - https://doi.org/10.1002/btpr.2665 SN - 1520-6033 SN - 8756-7938 VL - 34 IS - 6 SP - 1533 EP - 1542 PB - Wiley AN - OPUS4-45831 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Maiwald, Michael A1 - Klaer, R.-H. A1 - Wagner, A. T1 - 100 % Digital in der Prozessindustrie - Tutzing-Symposion Teil 3: Intelligente Nutzung von Daten und Bausteinen der Digitalisierung N2 - Digitalisierung und Industrie 4.0 verändern komplette Geschäftsmodelle, heben neue Effizienzpotenziale und stärken die Wettbewerbsfähigkeit. Auf dem 57. Tutzing-Symposion vom 15.–18.04.2018 wurde mit Vorträgen und Kreativworkshops erkundet, welche speziellen Anforderungen die Prozessindustrie hat, welche digitalen Innovationen bereits umgesetzt wurden und wo noch Handlungsbedarf besteht. Ein Workshop befasste sich mit den Themenfeldern Datenkonzepte, Datenanalyse, Big Data und künstliche Intelligenz. Es geht nicht um die Digitalisierung von heute. Im Angesicht der wachsenden Digitalisierung unserer Prozesse stellt sich die Frage, ob wir den Prozess wirklich gut kennen. Ob alle Verfahrensschritte detailliert hinterlegt wurden. Nur mit einem heuristischen Ansatz kann das vorhandene Wissen nicht digitalisiert werden. Sehr schnell werden die Mechanismen eines Massenmarktes mit denen einer Nische verwechselt. Nicht jeder Mechanismus, den wir von großen Suchmaschinen oder Einkaufsportalen kennen, gibt uns einen Hinweis auf Nutzen und Verfügbarkeit für die Prozess- oder pharmazeutische Industrie. Eine gute Analyse der Anforderungen in der Zukunft mit einem Abgleich der derzeitigen technischen Möglichkeiten ist Voraussetzung für eine Verbesserung der derzeitigen digitalen Umsetzung. Dabei ist es sinnvoll unkonventionelle Methoden einzusetzen. KW - Digitalisierung KW - Prozessindustrie KW - Tutzing-Symposion KW - Datenkonzepte KW - Datenanalyse KW - Big Data KW - Künstlicher Intelligenz PY - 2018 UR - https://www.chemanager-online.com/themen/produktion/100-digital-der-prozessindustrie SN - 1436-2597 VL - 21 IS - 9 SP - 6 EP - 9 PB - Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA CY - Weinheim AN - OPUS4-45861 LA - deu 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 - Bornemann-Pfeiffer, Martin A1 - Paul, Andrea A1 - Meyer, Klas A1 - Kern, Simon T1 - NMR spectroscopy for online monitoring and process control N2 - Due to NMR spectroscopy as an “absolute analytical comparison method”, independent of the matrix, it runs with extremely short set-up times in combination with “modular” spectral models. Such models can simply be built upon pure component NMR spectra within a few hours (i.e., assignment of the NMR signals to the components) instead of tedious calibrations runs. We present a range of approaches for the automated spectra analysis moving from statistical approach, (i.e., Partial Least Squares Regression) to physically motivated spectral models (i.e., Indirect Hard Modelling and Quantum Mechanical calculations). 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. Monitoring specific information (i.e., “chemical” such as physico-chemical properties, chemical reactions, etc.) is the key to “chemical” process control. Here we introduce our smart online NMR sensor module provided in an explosion proof housing as example.Based on concentration measurements of reagents and products by the NMR analyzer a continuous production and direct loop process control were successfully realized for several validation runs in a modular industrial pilot plant and compared to conventional analytical methods (HPLC, near infrared spectroscopy). The NMR analyser was developed for an intensified industrial process funded by the EU’s Horizon 2020 research and innovation programme. T2 - Global Expert Meeting Analytical Quantification, Syngenta Crop Protection AG CY - Stein, Switzerland DA - 22.05.2018 KW - Process monitoring KW - Online NMR spectroscopy KW - Indirect hard modeling KW - Benchtop NMR spectroscopy PY - 2018 N1 - Geburtsname von Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. - Birth name of Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. AN - OPUS4-45004 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 - Bornemann-Pfeiffer, Martin A1 - Paul, Andrea A1 - Meyer, Klas A1 - Kern, Simon T1 - Already producing or still calibrating? – Online NMR spectroscopy as smart field device 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. Monitoring specific information (i.e., “chemical” such as physico-chemical properties, chemical reactions, etc.) is the key to “chemical” process control. Here we introduce our smart online NMR sensor module provided in an explosion proof housing as example. Due to NMR spectroscopy as an “absolute analytical comparison method”, independent of the matrix, it runs with extremely short set-up times in combination with “modular” spectral models. Such models can simply be built upon pure component NMR spectra within a few hours (i.e., assignment of the NMR signals to the components) instead of tedious calibrations runs. We present a range of approaches for the automated spectra analysis moving from statistical approach, (i.e., Partial Least Squares Regression) to physically motivated spectral models (i.e., Indirect Hard Modelling and Quantum Mechanical calculations). Based on concentration measurements of reagents and products by the NMR analyzer a continuous production and direct loop process control were successfully realized for several validation runs in a modular industrial pilot plant and compared to conventional analytical methods (HPLC, near infrared spectroscopy). The NMR analyser was developed for an intensified industrial process funded by the EU’s Horizon 2020 research and innovation programme (“Integrated CONtrol and SENsing”, www.consens-spire.eu). T2 - Analytical Chemists Meeting, Syngenta Crop Protection Monthey SA CY - Monthey, Switzerland DA - 23.05.2018 KW - Process monitoring KW - Online NMR spectroscopy KW - Indirect hard modeling KW - Benchtop NMR spectroscopy KW - Direct loop control PY - 2018 N1 - Geburtsname von Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. - Birth name of Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. AN - OPUS4-45006 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael A1 - Steinmüller, D A1 - Gerlach, M T1 - Wandel der Prozessanalytik vom Exot zur Informationsquelle der digitalisierten Automation N2 - Die ehemals wegen komplexer Technik und vergleichsweise hohen Wartungskosten beim Anwender ungeliebte Prozessanalysentechnik (PAT) erfährt sich mittlerweile immer mehr als etablierender Bereich mit einem großen Zuwachs und Dynamik. Die Prozesskontrolle und -steuerung über physikalische Kenngrößen wie Druck und Temperatur lässt eine weitere Optimierung der Anlagen kaum mehr zu. Nur mittels stoffspezifischer Analysen lassen sich Rohstoffschwankungen, Ausbeuten und Energieeinsatz konsequent optimieren. Der systematische Einsatz der Prozessanalysentechnik verändert Prozesse und Produktionsumgebungen und hat damit die Chance, Kernstück dezentral automatisierter Produktionseinheiten zu werden. Ein neuer Arbeitskreis der NAMUR AK 3.7 „Smarte Sensorik, Aktorik und Kommunikation“ wird diesem verstärkt Rechnung tragen. Es werden reale Anwendungsbeispiele aufgezeigt, die eine schnelle Amortisation von PAT im Prozess untermauern. T2 - ACHEMA 2018 - AUTOMATION IM DIALOG CY - Frankfurt a. M., Germany DA - 11.06.2018 KW - Prozessanalytik KW - Automation KW - Industrie 4.0 KW - Prozessanalysentechnik KW - NAMUR KW - ZVEI PY - 2018 AN - OPUS4-45193 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Guhl, Svetlana A1 - Maiwald, Michael A1 - Kern, Simon A1 - Meyer, Klas A1 - Wander, Lukas A1 - Bornemann-Pfeiffer, Martin T1 - Produzieren Sie schon oder kalibrieren Sie noch? – Online-NMR-Spektrometer als Smarte Feldgeräte N2 - Der Übergang von der aktuellen Automatisierungslandschaft zur nächsten Generation von Automatisierungskonzepten für die Prozessindustrie hat bereits begonnen. Intelligente Funktionen der Sensoren vereinfachen ihre Anwendung und ermöglichen eine Plug-and-Play-Integration, auch wenn sie auf den ersten Blick komplexer erscheinen mögen. Dies ist die Basis für die Digitalisierung der Prozessindustrie und hilft uns, komplexere Prozesse schneller umzusetzen. Der Vortrag fasst die derzeit diskutierten allgemeinen Anforderungen an „Smarte Feldgeräte“ zusammen und diskutiert dieses am Beispiel eines smarten Online-NMR-Sensors. NMR-Spektroskopie bietet sich durch den Vorteil der direkten Vergleichsmethode (ohne Kalibrierung) für die Prozess-Steuerung an und verringert somit die Rüstzeiten. Zudem basiert der Sensor auf physikalisch motivierten Modellen (Indirect Hard Modeling, IHM), die sich modular kombinieren lassen. Die Methoden wurden anhand eines vorgegebenen pharmazeutischen Reaktionsschrittes im Rahmen des „Horizon 2020“-Projekts CONSENS der Europäischen Union demonstriert und validiert. Zuletzt werden Anforderungen an die Weiterentwicklung der Datenauswertemethoden diskutiert, um letztlich die semantische Information aus den Messdaten herauszulesen oder das in der Industrie 4.0 geforderte „durchgehende Engineering“ für die Automatisierungskomponenten zu ermöglichen. T2 - ProcessNet-Jahrestagung und 33. DECHEMA-Jahrestagung der Biotechnologen CY - Aachen, Germany DA - 10.09.2018 KW - Prozessindustrie KW - Prozessanalytik KW - Online-NMR-Spektroskopie KW - Datenkonzepte KW - Datenanalyse KW - CONSENS PY - 2018 N1 - Geburtsname von Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. - Birth name of Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. AN - OPUS4-45934 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Guhl, Svetlana A1 - Kern, Simon A1 - Meyer, Klas A1 - Wander, Lukas A1 - Bornemann-Pfeiffer, Martin A1 - Maiwald, Michael T1 - Produzieren Sie schon oder kalibrieren Sie noch? – Online-NMR-Spektrometer als Smarte Feldgeräte N2 - Der Vortrag zeigt allgemeine Anforderungen an "smarte Feldgeräte" und deren Entwicklung in den vergangenen Jahren. Am Beispiel eines smarten Online-NMR-Sensors, der in einem EU-Projekt von der BAM entwickelt wurde, wird die Umsetzung der Anforderung aufgezeigt. Schließlich werden weitere Technologieanforderungen und Lösungsansätze vorgestellt. T2 - ProcessNet-Jahrestagung und 33. DECHEMA-Jahrestagung der Biotechnologen CY - Aachen, Germany DA - 10.09.2018 KW - Prozessanalytik KW - Prozessindustrie KW - Online-NMR-Spektroskopie KW - Datenkonzepte KW - Datenanalyse KW - CONSENS PY - 2018 UR - https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/cite.201855229 DO - https://doi.org/10.1002/cite.201855229 SN - 0009-286X N1 - Geburtsname von Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. - Birth name of Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. VL - 90 IS - 9 SP - 1236 EP - 1236 PB - Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA CY - Weinheim AN - OPUS4-45901 LA - deu 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 - Bornemann-Pfeiffer, Martin A1 - Paul, Andrea A1 - Meyer, Klas A1 - Kern, Simon T1 - NMR spectroscopy for online monitoring and process control 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. Monitoring specific information (i.e., “chemical” such as physico-chemical properties, chemical reactions, etc.) is the key to “chemical” process control. Here we introduce our smart online NMR sensor module provided in an explosion proof housing as example. Due to NMR spectroscopy as an “absolute analytical comparison method”, independent of the matrix, it runs with extremely short set-up times in combination with “modular” spectral models. Such models can simply be built upon pure component NMR spectra within a few hours (i.e., assignment of the NMR signals to the components) instead of tedious calibrations runs. We present a range of approaches for the automated spectra analysis moving from statistical approach, (i.e., Partial Least Squares Regression) to physically motivated spectral models (i.e., Indirect Hard Modelling and Quantum Mechanical calculations). Based on concentration measurements of reagents and products by the NMR analyzer a continuous production and direct loop process control were successfully realized for several validation runs in a modular industrial pilot plant and compared to conventional analytical methods (HPLC, near infrared spectroscopy). The NMR analyser was developed for an intensified industrial process funded by the EU’s Horizon 2020 research and innovation programme (“Integrated CONtrol and SENsing”, www.consens-spire.eu). T2 - REsearch and Development Seminar, Syngenta Crop Protection AG CY - Münchwilen, Switzerland DA - 22.05.2018 KW - Process monitoring KW - Online NMR spectroscopy KW - Indirect hard modeling KW - Benchtop NMR spectroscopy PY - 2018 N1 - Geburtsname von Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. - Birth name of Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. AN - OPUS4-45003 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 - Using Smart Sensors and Modular Production Units - For Sustainable and Flexible Production of High Quality Chemicals and Pharmaceuticals 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. Monitoring specific information (i.e., “chemical” such as physico-chemical properties, chemical reactions, etc.) is the key to “chemical” process control. The talk introduces a smart online NMR sensor module provided in an explosion proof housing as example. This sensor was developed for an intensified industrial process (pharmaceutical lithiation reaction step) funded by the EU’s Horizon 2020 research and innovation programme (www.consens-spire.eu). Due to NMR spectroscopy as an “absolute analytical comparison method”, independent of the matrix, it runs with extremely short set-up times in combination with “modular” spectral models. Such models can simply be built upon pure component NMR spectra within a few hours (i.e., assignment of the NMR signals to the components) instead of tedious calibrations runs. The talk also generally covers current aspects of high-field and low-field online NMR spectroscopy for reaction monitoring and process control giving also an overview on direct dissolution studies of API cocrystals. T2 - Pfizer Analytical Chemistry Seminar CY - Pfizer Global Research & Development, Groton, CT, USA DA - 01.03.2018 KW - Online NMR Spectroscopy KW - Process sensors KW - Process analytical technology KW - Indirect Hard Modeling KW - Dissolution studies KW - CONSENS PY - 2018 AN - OPUS4-44347 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 - Sustainable and Flexible Production of High Quality Chemicals and Pharmaceuticals Using Smart Sensors and Modular Production Units 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. Monitoring specific information (i.e., “chemical” such as physico-chemical properties, chemical reactions, etc.) is the key to “chemical” process control. The talk introduces a smart online NMR sensor module provided in an explosion proof housing as example. This sensor was developed for an intensified industrial process (pharmaceutical lithiation reaction step) funded by the EU’s Horizon 2020 research and innovation programme (www.consens-spire.eu). Due to NMR spectroscopy as an “absolute analytical comparison method”, independent of the matrix, it runs with extremely short set-up times in combination with “modular” spectral models. Such models can simply be built upon pure component NMR spectra within a few hours (i.e., assignment of the NMR signals to the components) instead of tedious calibrations runs. The talk also generally covers current aspects of high-field and low-field online NMR spectroscopy for reaction monitoring and process control and gives also an overview on direct dissolution studies of API cocrystals. T2 - Chemistry Group Seminar Pfizer Inc. CY - La Jolla, California, USA DA - 09.03.2018 KW - Process Monitoring KW - Online NMR Spectroscopy KW - Smart Sensors KW - Indirect Hard Modeling KW - Modular Production KW - CONSENS PY - 2018 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-444382 AN - OPUS4-44438 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -