TY - JOUR A1 - Fackeldey, K. A1 - Röhm, J. A1 - Niknejad, A. A1 - Chewle, Surahit A1 - Weber, M. T1 - Analyzing Raman spectral data without separabiliy assumption N2 - Raman spectroscopy is a well established tool for the analysis of vibration spectra, which then allow for the determination of individual substances in a chemical sample, or for their phase transitions. In the time-resolved-Raman-sprectroscopy the vibration spectra of a chemical sample are recorded sequentially over a time interval, such that conclusions for intermediate products (transients) can be drawn within a chemical process. The observed data-matrix M from a Raman spectroscopy can be regarded as a matrix product of two unknown matrices W and H, where the first is representing the contribution of the spectra and the latter represents the chemical spectra. One approach for obtaining W and H is the non-negative matrix factorization. We propose a novel approach, which does not need the commonly used separability assumption. The performance of this approach is shown on a real world chemical example. KW - Non-negative matrix factorization KW - NMF KW - Raman spectra KW - Separability condition KW - PCCA+ PY - 2021 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-559051 DO - https://doi.org/10.1007/s10910-020-01201-7 SN - 1572-8897 VL - 59 SP - 575 EP - 596 PB - Springer Science + Business Media CY - Dordrecht AN - OPUS4-55905 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - BOOK A1 - Maiwald, Michael A1 - Bassler, M. A1 - Deilmann, M. A1 - Ens, W. A1 - Frenzel, F. A1 - Gerlach, M. A1 - Großmann, J. A1 - Grümbel, F. A1 - Heisterkamp, M. A1 - Kaiser, U. A1 - Lambrecht, A. A1 - Ohlenkamp, R. A1 - Pötter, T. A1 - Pyka, P. A1 - Roos, E. A1 - Schmidt, A. A1 - Schünemann, U. A1 - Theuer, M. A1 - Tukle, A. A1 - Weber, N. T1 - Technologie-Roadmap „Prozess-Sensoren 2027+“ N2 - Die Technologie-Roadmap „Prozess-Sensoren 2027+“ ist eine Weiterentwicklung vorgängiger Technologie-Roadmaps. Im Zentrum dieser Roadmaps stehen Sensoren zur Erfassung von physikalischen und chemischen Messgrößen mittels spezifischer und unspezifischer Messverfahren, die zur Steuerung und dem besseren Verständnis von Prozessen dienen. Die Roadmap fasst die gemeinsame Technologie- und Marktsicht von Anwendern, Herstellern und Forschungseinrichtungen im Bereich Prozess-Sensorik in der verfahrenstechnischen Industrie zusammen. Sie beschreibt die wesentlichen Trends im Bereich Prozess-Sensorik und künftige Handlungsbedarfe für Hersteller, Anwender sowie für Einrichtungen der Forschung und Lehre. Für die aktuellen und zukünftigen Anforderungen an Prozess-Sensoren werden 19 Thesen formuliert. Die Thesen basieren auf den Thesen der vorangegangenen Roadmaps, wobei die aus heutiger Sicht erforderlichen Anpassungen, Ergänzungen und teilweise auch Streichungen vorgenommen wurden. Die Thesen sind in 5 Themencluster eingeordnet. Digitalisierung und Nachhaltigkeit sind übergreifende Kernthemen der künftigen Entwicklung. KW - Technologie-Roadmap Prozess-Sensoren KW - Prozessindustrie KW - Prozessanalytik KW - Sensorik KW - Digitalisierung KW - NAMUR PY - 2021 SP - 1 EP - 63 AN - OPUS4-53741 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -