TY - GEN A1 - Hampel, U. A1 - Schütze, A. A1 - Rädle, M. A1 - Rück, T. A1 - Krawczyk-Becker, M. A1 - Musch, T. A1 - Maiwald, Michael A1 - Fröhlich, H. J. A1 - Zeck, S. T1 - Positionspapier Sensorik für die Digitalisierung chemischer Produktionsanlagen N2 - Die chemische Industrie steht derzeit, wie viele andere Industriebereiche, vor den Herausforderungen einer Digitalisierung der Produktion. Sie ist der Schlüssel für die Flexibilisierung von Prozessen und Anlagen, für die Verkürzung von Produkteinführungszeiten sowie für den Zuschnitt der Produktion auf wechselnde Nachfrage und kürzere Produktlebenszyklen. Die Messtechnik und Sensorik spielt neben der intelligenten Datenverarbeitung eine Schlüsselrolle für die Digitalisierung. Flexiblere Anlagen benötigen Sensorik zur Überwachung des Anlagenzustandes, zur Früherkennung nicht bestimmungsgemäßer Betriebszustände sowie für eine bedarfsgerechte Wartung. Da die Entwicklung neuer und verbesserter Messtechnik und Sensorik grundlegend aus verschiedenen Richtungen gedacht werden muss, haben sich Akteure aus verschiedenen Branchen zusammengetan und dieses Positionspapier erstellt. Es basiert auf einer grundlegenden Analyse des Ist-Stands sowie des Bedarfs der Industrie, die unter anderem auf einem eigens dafür durchgeführten Workshop mit Sensorentwicklern, Anlagenherstellern sowie Anlagenbetreibern am 18. Juni 2019 bei der DECHEMA in Frankfurt a. M. diskutiert wurden. Diese Aktivitäten wurden maßgeblich von der Initiative Wanted Technologies der ProcessNet sowie dem AMA Verband für Sensorik und Messtechnik e.V. initiiert. KW - Prozessindustrie KW - Smarte Sensoren KW - Prozessanalytik KW - DECHEMA KW - Positionspapier PY - 2020 UR - https://dechema.de/Sensorik SP - 1 EP - 20 PB - DECHEMA CY - Frankfurt am Main AN - OPUS4-50403 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Bartholmai, Matthias A1 - Schütze, A. T1 - Sensor network deployment N2 - Content • Fixed monitoring stations • Mobile monitoring stations (on trams, buses, cars) • Personal mobile monitoring systems • Environmental monitoring for agriculture and beyond • Sensors on flying platforms T2 - Networked Environmental Monitoring – from sensor principles to novel services CY - BAM, Berlin, Germany DA - 06.02.2018 KW - Environmental monitoring KW - Gas sensors PY - 2018 AN - OPUS4-44073 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - El Moutaouakil, H. A1 - Heimann, Jan A1 - Lozano, Daniel A1 - Memmolo, V. A1 - Schütze, A. T1 - Feature Extractor for Damage Localization on Composite-Overwrapped Pressure Vessel Based on Signal Similarity Using Ultrasonic Guided Waves N2 - Hydrogen is one of the future green energy sources that could resolve issues related to fossil fuels. The widespread use of hydrogen can be enabled by composite-overwrapped pressure vessels for storage. It offers advantages due to its low weight and improved mechanical performance. However, the safe storage of hydrogen requires continuous monitoring. Combining ultrasonic guided waves with interpretable machine learning provides a powerful tool for structural health monitoring. In this study, we developed a feature extraction approach based on a similarity method that enables interpretability in the proposed machine learning model for damage detection and localization in pressure vessels. Furthermore, a systematic optimization was performed to explore and tune the model’s parameters. This resulting model provides accurate damage localization and is capable of detecting and localizing damage on hydrogen pressure vessels with an average localization error of 2 cm and a classification accuracy of 96.5% when using quantized classification. In contrast, binarized classification yields a higher accuracy of 99.5%, but with a larger localization error of 6 cm. KW - Ultrasonic Guided Waves KW - Composite Overwrapped Pressure Vessel KW - Interpretable Machine Learning KW - Structural Health Monitoring KW - Damage Localization KW - Critical Infrastructure KW - Hydrogen KW - Non-destructive Testing PY - 2025 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-640249 DO - https://doi.org/10.3390/app15179288 VL - 15 IS - 17 SP - 1 EP - 20 PB - MDPI AN - OPUS4-64024 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schütze, A. A1 - Tiebe, Carlo T1 - Gas sensor characterization and calibration N2 - This seminar contribution contains the topics: 3S - sensitivity, selectivity and stability; sensor drift, aging and poisoning; influence of ambient conditions; gas mixing systems for sensor characterization and on-site field (re)calibration. T2 - Networked Environmental Monitoring – from sensor principles to novel services CY - BAM, Berlin, Germany DA - 06.02.2018 KW - Gas sensor KW - Gas mixing systems KW - Sensor characterization PY - 2018 AN - OPUS4-44088 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Tiebe, Carlo A1 - Schütze, A. T1 - Gas sensor characterization and calibration N2 - The lecture about gas sensor characterization and calibration contains the content of 3S: Sensitivity, selectivity and stability, sensor drift, aging and poisoning as well as gas mixing systems for laboratory and field calibration, measurement uncertainty for sensor calibration and traceable calibration of gas sensor systems. T2 - International training course - Low-cost Environmental Monitoring – from sensor principles to novel services CY - Berlin, Germany DA - 09.04.2019 KW - Measurement uncertainty KW - Gas mixing system KW - Sensor drift KW - Sensor aging and poisoning PY - 2019 AN - OPUS4-47850 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -