TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - qNMR metrology and current "primary" reference material activities N2 - In general, most quantitative organic chemical measurements rely on the availability of highly purified compounds to act as calibration standards. The traceability and providence of these standards is an essential component of any measurement uncertainty budget and provides the final link of the result to the units of measurement, ideally the SI. The more recent increase in the use of qNMR for the direct assessment of chemical purity however can potentially improve the traceability and reduce the uncertainty of the measured chemical purity at a reduced cost and with less material. For example, the method has beneficially been used by National Metrology Institutes for comparisons including comparisons on CCQM (Consultative Committee for Amount of Substance: Metrology in Chemistry and Biology, www.bipm.org). First comparisons started 1998 with CCQM-P3 (Organics in solution) or CCQM-P35 (2002, EtOH in solution), were underpinned by a broad range of polarity and molecular size (CCQM–K55 series of purity studies including Valine, Aldrin, or Folic acid) and were continued with the recent pilot studies CCQM-P150 (2014, purity of Dimethyl sulfone) or CCQM-P150b (2017, purity of Pyributicarb). Traditional ‘indirect’ methods of purity analysis require that all impurities are identified and quantified, leading to a minimum of four individual analytical methods (organic impurities, water, solvents, inorganic residue). These multiple technique approaches measure an array of different chemical impurities normally present in purified organic chemical compounds. As many analytical methodologies have compound-specific response factors, the accuracy and traceability of the purity assessment is dependent on the availability of reference materials of the impurities being available. qNMR provides the most universally applicable form of direct purity determination without need for reference materials of impurities or the calculation of response factors but only exhibiting suitable NMR properties. The development of CRMs addressing qNMR specific measurement issues will give analysts compounds ideally suited for the analytical method and also provide full characterisation of qNMR related parameters to enable more realistic uncertainty budgets. These materials will give users the tools to exploit qNMR more easily and enable them to speed up analytical method development and reduce the time and financial burden of multiple analytical testing. Due to recent advances in technical developments of NMR instruments such as acquisition electronics and probe design, detection limits of components in liquid mixtures were improved into the lower ppm range (approx. 5–10 ppm amount of substance) qNMR studies increasingly attract broader interest. T2 - qNMR Day CY - Politecnico di Bari, Bari, Italy DA - 24.11.2017 KW - qNMR KW - Quantitative NMR spectroscopy KW - qNMR metrology KW - Primary reference material KW - Comparison study KW - Direct purity determination PY - 2017 UR - http://www.gidrm.org/index.php/activities/workshops/2017-workshops/qnmr-day-a-gidrm-organized-in-cooperation-with-girm AN - OPUS4-43119 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 UR - https://nbn-resolving.org/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 T1 - Im Wohnzimmer haben wir es zuerst – Wie Innovationen für den Massenmarkt die Digitalisierung der Prozessindustrie vorantreiben N2 - Automatisierungstechnik, sowie die Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) verschmelzen zunehmend. In der Prozessindustrie tut man sich aber schwer, die heu-te schon möglichen daten- oder modellbasierten Steuerungen auf Basis smarter Sen-soren und Aktoren einzusetzen oder allein Anforderungen daran vorzugeben. Viele aktuelle Entwicklungen der Zulieferer werden verwehrt und man wartet lieber ab. Es bilden sich schon jetzt rasant schnell neue digitale Geschäftsmodelle in der Pro-zessindustrie, wie es schon mit der zunehmenden Verbreitung des Internets beobach-tet werden konnte. Wenn die Automatisierer und Anlagenspezialisten jetzt nicht ge-stalten, tun es andere. Früher war es umgekehrt: Informations- und Kommunikationstechnik für Profis konn-ten sich nur die Großkonzerne leisten. Die Technologie vom Personalcomputer bis zum Smart-Gerät und ihre Peripherie wurden und werden ausschließlich durch den Massenmarkt vorangetrieben. Also müssen wir umdenken und Wege finden, die rasch voranschreitende Informations- und Kommunikationstechnik geschickt für die Digitalisierung umbiegen. Der Beitrag erörtert aktuelle Diskussionen über netzartige Verbindungen der Feldge-räte (Sensoren und Aktoren) untereinander und zur Cloud sowie über virtuelle Server-verbünde und Applikationen, die auf Cloud-Diensten basieren. Mit einem solchen System ist die Einrichtung beliebiger Dienstleistungen und Funktionen auf der Basis der jeweils gängigen Methoden und Technologie des Internets möglich. Beispiele für Dienstleistungen sind beispielsweise auf prozessanalytische oder Sensordaten auf-bauende Instandhaltungsdienste oder Energiedienste für Anlagen. T2 - 14. Kolloquium Prozessanalytik CY - Hannover, Germany DA - 03.12.2018 KW - Digitalisierung KW - Prozessindustrie KW - Prozessanalytik KW - Automatisierung KW - Innovationen KW - Informations- und Kommunikationstechnik PY - 2018 AN - OPUS4-46899 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - The future of analytical sciences: Trends and challenges N2 - What is the future of Analytical Sciences? The talk starts with a definition, comparing the current view with that from 1968. How do wie set trends? How do we get Analytics inside? Some examples of "Big Science" are given and discussed in relation to a definition of AS. How does AS face the current Grand Challenges? As exaples for something significant, several exaples are presented, such as Climate Change of Hydrogen Storage. Another important trand are eScience and automation concepts for AS, which are highlighted. But (Analytical) Science has to be politcal in our times to face Fake News and to breake barriers! T2 - Sonderkolloquium Abteilung 1 "Analytische Chemie; Referenzmaterialien" CY - Berlin, Germany DA - 05.10.2018 KW - Analytical science KW - Grand challenges KW - Big science KW - Fake news KW - Climate change PY - 2018 AN - OPUS4-47285 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - Workshop: Basic Statistics for NMR N2 - qNMR provides the most universally applicable form of direct concentration or purity determination without need for reference materials of impurities or the calculation of response factors but only exhibiting suitable NMR properties. The workshop presents basic terms of statistics and uncertainty analysis, which are the basis for qNMR spectroscopy and data analysis such as, e.g., standard deviations, linear regression, significance tests, etc. and gives typical examples of applications in qNMR spectroscopy. T2 - qNMR-Summit 2018 CY - Würzburg, Germany DA - 10.10.2018 KW - Quantitative NMR Spectroscopy KW - Statistics KW - Quality Assurance KW - NMR validation KW - qNMR PY - 2018 AN - OPUS4-46368 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Guhl, Svetlana A1 - Maiwald, Michael 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 - Gottu Mukkula, A. R. A1 - Engell, S. A1 - Kern, Simon A1 - Guhl, Svetlana A1 - Meyer, Klas A1 - Maiwald, Michael T1 - PAT-basierte iterative Optimierung der Fahrweise eines kontinuierlichen organischen Syntheseprozesses N2 - Im Zuge der Digitalisierung der Prozessindustrie werden zunehmend modellbasiere Echtzeitoptimierungsverfahren eingesetzt, sog. „Advanced Process Control“. Mithilfe der sogenannten Modifier-Adaptation ist eine iterative Betriebspunktoptimierung auch mit ungenauen Modellen möglich, sofern zuverlässige Prozessdaten zur Verfügung stehen. Am Beispiel eines smarten Online-NMR-Sensors, der in einem EU-Projekt von der BAM entwickelt wurde, konnte das Konzept in einer modularen Produktionsanlage zur Herstellung eines pharmazeutischen Wirkstoffs erfolgreich getestet werden. T2 - ProcessNet-Jahrestagung und 33. DECHEMA-Jahrestagung der Biotechnologen CY - Aachen, Germany DA - 10.09.2018 KW - Prozessanalytik KW - Echtzeitoptimierungsverfahren KW - Modifier-Adaptation KW - Prozess-Steuerung KW - Betriebspunktoptimierung KW - CONSENS PY - 2018 UR - https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/cite.201855233 DO - https://doi.org/10.1002/cite.201855233 SN - 0009-286X VL - 90 SP - 1237 EP - 1237 PB - Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA CY - Weinheim AN - OPUS4-45902 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Maiwald, Michael T1 - Voll integrierte und vernetzte Systeme und Prozesse - Perspektive: Smarte Sensorik, Aktorik und Kommunikation T1 - Fully integrated distributed systems and processes – Perspective: Smart sensors, actuators, and communication N2 - Unternehmen der chemischen Industrie müssen neuen Pfade beschreiten, um in einem veränderten Umfeld erfolgreich bestehen zu können. Dazu gehört insbesondere, das Potenzial digitaler Technologien zu nutzen. Die volle Integration und intelligente Vernetzung von Systemen und Prozessen kommt allerdings nur zögerlich voran. Dieser Beitrag ist ein Loblied auf die Feldebene. Er möchte dazu ermutigen, die Digitalisierung der Prozessindustrie auf Basis smarter Sensorik, Aktorik und Kommunikation ganzheitlicher zu denken und informiert über aktuelle technische Perspektiven, wie das Ein-Netzwerk-Paradigma, Ad-hoc-Vernetzungen, Edge-Computing, FPGAs, virtuelle Maschinen oder Blockchain. Diese geben smarter Sensorik, Aktorik und Kommunikation eine völlig neue Perspektive. N2 - Chemical companies must find new paths to success in a changing environment. In particular, this will involve exploiting the potential of digital technologies. However, the full integration and intelligent interconnection of systems and processes is only making slow progress. This contribution aims to encourage the more comprehensive use of digitization in the process industry based on smart sensors, actuators, and communications, and informs about current technical possibilities such as the “one-network paradigm”, ad-hoc connections, edge computing, FPGAs, virtual machines and blockchain. These offer a new scope for smart sensors, actuators, and communications. KW - Smarte Sensoren KW - Smarte Aktoren KW - Digitalisierung der Prozessindustrie KW - Prouess-Sensoren 4.0 KW - Smart sensors KW - Smart actuators KW - Digitization of process industry KW - Process sensors 4.0 PY - 2018 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-466642 DO - https://doi.org/10.17560/atp.v60i10.2376 SN - 2364-3137 VL - 60 IS - 10 SP - 70 EP - 85 PB - Vulkan Verlag CY - Essen AN - OPUS4-46664 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael 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 - JOUR A1 - Kern, Simon A1 - Meyer, Klas A1 - Guhl, Svetlana A1 - Gräßer, Patrick A1 - Paul, Andrea A1 - King, R. A1 - Maiwald, Michael T1 - Online low-field NMR spectroscopy for process control of an industrial lithiation reaction—automated data analysis N2 - Monitoring specific chemical properties is the key to chemical process control. Today, mainly optical online methods are applied, which require time- and cost-intensive calibration effort. NMR spectroscopy, with its advantage being a direct comparison method without need for calibration, has a high potential for closed-loop process control while exhibiting short set-up times. Compact NMR instruments make NMR spectroscopy accessible in industrial and rough environments for process monitoring and advanced process control strategies. We present a fully automated data analysis approach which is completely based on physically motivated spectral models as first principles information (Indirect Hard Modelling – IHM) and applied it to a given pharmaceutical lithiation reaction in the framework of the European Union’s Horizon 2020 project CONSENS. Online low-field NMR (LF NMR) data was analysed by IHM with low calibration effort, compared to a multivariate PLS-R (Partial Least Squares Regression) approach, and both validated using online high-field NMR (HF NMR) spectroscopy. KW - Online NMR spectroscopy KW - Process analytical technology KW - Partial Least Squares Regression KW - Indirect Hard Modeling KW - Benchtop NMR Spectroscopy KW - Smart Sensors KW - CONSENS PY - 2018 UR - https://link.springer.com/article/10.1007/s00216-018-1020-z DO - https://doi.org/10.1007/s00216-018-1020-z SN - 1618-2642 SN - 1618-2650 VL - 410 IS - 14 SP - 3349 EP - 3360 PB - Springer CY - Berlin, Heidelberg AN - OPUS4-44847 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael 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. 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. Industry 4.0, IIoT, or Lab 4.0 will enable us to handle more complex processes in shorter time. Intensified production concepts require for adaptive analytical instruments and control technology to realize short set-up times, modular control strategies. They are based on a digitized Laboratory 4.0. T2 - GA-Conference CY - BASF, Ludwigshafen, Germany DA - 16.05.2018 KW - Process Monitoring KW - Online NMR Spectroscopy KW - Industrie 4.0 KW - Indirect Hard Modeling KW - Laboratory 4.0 KW - CONSENS PY - 2018 N1 - Geburtsname von Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. - Birth name of Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. AN - OPUS4-44895 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael 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 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 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 T1 - Cyber-physical Testlabs: Anforderungen an modulare Labore im Zeitalter der Digitalisierung N2 - Von der zunehmenden Digitalisierung sind alle Bereiche von Wirtschaft, Industrie und Gesellschaft betroffen. Die Digitalisierung führt zu einer verstärkten virtuellen Nutzung von Ressourcen und zu einer hochdynamischen Entwicklung der zugehörigen Forschungs- und Technologiefelder. Neue Technologien sind die Basis für die erfolgreiche Weiterentwicklung des Wirtschaftsstandortes Deutschland und für eine Wertschöpfung in globalen Märkten. Die nachhaltige Sicherheit neuer Technologien schafft das Vertrauen der Bürger in den Wandel und sichert unsere Zukunft. Im Vortrag werden Anforderungen und Lösungsvorschläge für das Labor der Zukunft diskutiert. Industrie 4.0 bzw. das Labor 4.0 hilft uns, komplexere Prozesse schneller umzusetzen. Entwicklung von Anlagen und Prozessen beginnt im Labor 4.0. Dazu werden offene, nicht proprietäre Schnittstellen und Standards bei Laborgeräten und Feldgeräten dringend benötigt. Der Standard OPC-UA wird derzeit als gesetzt gesehen. Als nächstes ist die Festlegung der Semantik (Companion Specification) erfordert. Als Bitte an die Zulieferer und Geräterhersteller wird gerichtet, möglichst keine Alleingänge hinsichtlich Schnittstellen, Standards oder GUI zu unternehmen, sondern diese mit den Anwendern abzustimmen. Auf diese Weise ergibt sich das in Industrie 4.0 geforderte "durchgehende Engineering“. Die Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit des Standorts Deutschland/Europa ergibt sich dann gleich in doppelter Hinsicht: Sichere, verfügbare und effiziente Herstellung international wettbewerbsfähiger Produkte für die Anwender sowie weltweiter Export von Mess- und Regeltechnik für die Messtechnikbranche. T2 - Analytica Expertenpanel: IoT im Labor 4.0 - Laborgeräte auf dem Weg zu Smart Devices CY - München, Germany DA - 11.04.2018 KW - Smarte Feldgeräte KW - Cyber-physical Test Labs KW - Industrie 4.0 KW - Cyberphysisches Labor PY - 2018 AN - OPUS4-44679 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - Aktuelle Herausforderungen für die Prozessanalytik – von der Online-NMR-Spektroskopie im Feld bis zum Plasmaspektrometer auf dem Acker N2 - Der Vortrag stellt einige aktuelle Herausforderungen für die Prozessanalytik und mögliche Antworten vor. Gepulste Raman-Spektrometer akkumulieren das Raman-Signal mit Hilfe schneller optischer Schalter im Picosekunden-Bereich, bevor langlebigere Fluoreszenzanregung entsteht. Damit lassen sich stark fluoreszierende Materialien untersuchen, die bislang nicht zugänglich sind. Eine weitere interessante Entwicklung ist etwa die Shifted excitation Raman difference spectroscopy (SERDS) die besonders für biologische Anwendungen interessant ist. Flexible, modulare Produktionsanlagen stellen einen vielversprechenden Ansatz für die kontinuierliche Produktion von Fein- und Spezialchemikalien dar. In einem EU-Projekt wurde die Feldintegration eines Online-NMR-Sensormoduls als smartes Modul für die Prozesskontrolle vorangebracht. Dieses Modul basiert auf einem kommerziell erhältlichen Niederfeld-NMR-Spektrometer, welche zurzeit für die Anwendung im Laborbereich erhältlich ist. Für die Feldintegration wurde ein ATEX-zertifiziertes, explosionsgeschütztes Gehäuse entwickelt sowie Automationsschemen für den unbeaufsichtigten Betrieb und für die kalibrierfreie spektrale Datenauswertung erstellt. Eine sehr gut anwendbare analytische Messtechnik zur Kontrolle der elementaren Zusammensetzung von verschiedensten Materialien ist die laserinduzierte Plasmaspektroskopie (LIPS, engl. LIBS - Laser-induced Breakdown Spectroscopy). Bei der LIBS wird ein kurz gepulster Laser auf eine Probe fokussiert, um ein Leuchtplasma zu erzeugen. Das dabei erzeugte Atomemissionsspektrum ermöglicht eine qualitative und quantitative Analyse der Zusammensetzung der Probe bezüglich praktisch aller Elemente des Periodensystems. In einem aktuellen Projekt wird diese Methode neben anderen zur Online-Analyse von Ackerböden für die ortsspezifischer Bewirtschaftung (Precision Agriculture) weiterentwickelt und bewertet. T2 - Seminar der Institute Analytische Chemie CY - Universität Duisburg-Essen, Essen, Germany DA - 23.04.2018 KW - Prozessanalytik KW - Time-gated Raman-Spektroskpie KW - Online-NMR-Spektroskopie KW - Laser-induced Breakdown Spectroscopy KW - Online-RFA-Spektroskopie PY - 2018 AN - OPUS4-44754 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael ED - Pinnow, C. J. ED - Schäfer, S. T1 - "Prozess‐Sensoren 4.0" – Chancen für neue Automatisierungskonzepte und neue Geschäftsmodelle in der Prozessindustrie N2 - Prozess-Sensoren 4.0 vereinfachen ihre Einbindung über Plug and Play, obwohl sie komplexer werden. Sie bieten Selbstdiagnose, Selbstkalibrierung und erleichterte Parametrierung. Über die Konnektivität ermöglichen die Prozess-Sensoren den Austausch ihrer Informationen als Cyber-physische Systeme mit anderen Prozess-Sensoren und im Netzwerk. Der Aufbruch von der aktuellen Automation zum smarten Sensor hat bereits begonnen. Automatisierungstechnik und Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) verschmelzen zunehmend. Wenn die Prozessindustrie dieses nicht definiert, tun es andere. Für die weitere Entwicklung von der Ist‐Situation zu einer Industrie-4.0-Welt in der Prozessindustrie werden mehrere Szenarien diskutiert. Diese reichen vom erleichterten Abruf sensorbezogener Daten über zusätzliche Kommunikationskanäle zwischen Sensor und mobilen Endgeräten über vollständig bidirektionale Kommunikation bis hin zur Einbindung der Cloud und des Internets in virtualisierte Umgebungen. Um zu einer störungsfreien Kommunikation aller Sensoren untereinander zu kommen, muss mindestens ein einheitliches Protokoll her, das alle Sensoren sprechen und verstehen. Der derzeit greifbarste offengelegte Standard, der moderne Kommunikationsanforderungen erfüllt, ist OPC Unified Architecture (OPC-UA). Viele halten das Sortieren der Kommunikationsstandards für eines der wesentlichen Errungenschaften von Industrie 4.0. Eine Topologie für smarte Sensoren, das Zusammenwirken mit daten- und modellbasierte Steuerungen bis hin zur Softsensorik sowie weitere Anforderungen an Sensoren sind jedoch heute noch nicht angemessen beschrieben. Wir müssen jetzt schnell die Weichen für eine smarte und sichere Kommunikationsarchitektur stellen, um zu einer störungsfreien Kommunikation aller Sensoren auf Basis eines einheitlichen Protokolls zu kommen, welches alle Sensoren ausgeben und verstehen. Aktuelle und zukünftige öffentliche Förderung von Industrie 4.0-Projekten sind eine gute Investition. Wegen der hohen Komplexität und Interdisziplinarität gelingt die Umsetzung nur gemeinsam zwischen Anwendern aus der Prozessindustrie, Software- und Geräteherstellern und Forschungsgruppen. Anwender sind gefragt, diese neue Technologie durch eine beschleunigte Validierung und Akzeptanz umzusetzen. Sie erhalten die einzigartige Chance, ihre Prozesse und Anlagen wettbewerbsfähig zu halten. Kooperativ betriebenen F&E-Zentren und gemeinsam anerkannten Applikationslaboren kommt dafür eine hohe Bedeutung zu. T2 - Tagung Industrie 4.0 - "Safety und Security - Mit Sicherheit gut vernetzt", Hochschule für Technik und Wirtschaft CY - Berlin, Germany DA - 28.04.2017 KW - Prozessanalytik KW - Online-NMR-Spektroscopie KW - Industrie 4.0 KW - Automatisierung KW - Prozessindustrie KW - Smarte Sensoren KW - Sensoren PY - 2017 SN - 978-3-410-26406-4 SP - 135 EP - 150 PB - Beuth CY - Berlin AN - OPUS4-43436 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - Prozess-Spektroskopie in Mikroemulsionen für das Online-Monitoring einer homogenen Hydroformylierungsanlage N2 - Homogen katalysierte Reaktionsschritte sind ein wichtiges Werkzeug in der chemischen Industrie. Durch die milden Reaktionsbedingungen hinsichtlich Temperatur und Druck bei gleichzeitig hoher Selektivität bieten diese die Möglichkeit energieeffizienter und ressourcenschonender Produktionsschritte. Eine der wichtigsten industriellen Anwendungen bildet die Hydroformylierung. Hier besteht das Katalysatorsystem meist aus Übergangsmetallkomplexen, vorwiegend Kobalt und Rhodium, die zur Steuerung der Selektivität und Löslichkeit mit mehrzähnigen Liganden koordiniert sind. Diese Komplexe liegen für eine effiziente Katalysator-rückführung in wässriger Lösung vor, was jedoch die Anwendbarkeit auf kurzkettige Edukte mit hinreichender Wasserlöslichkeit beschränkt. Ein möglicher Lösungsansatz für die Verwendung langkettiger Alkene ist die Umsetzung der Reaktion in einer Mikroemulsion. Durch die gesteigerte Phasen-grenzfläche besteht ein effektiver Kontakt von Katalysator und Reaktanden bei gleichzeitiger Möglichkeit der Produktseparation durch Phasentrennung, während der Katalysator dem Reaktionsschritt zurückgeführt wird und das Verfahren damit wirtschaftlich macht. Am Beispiel der Reaktion von 1-Dodecen zu Tridecanal wird der Einsatz von Online-NMR- und -Raman-Spektroskopie für die Prozessanalytik (sowie Applikation von komplexen Regelungskonzepten) innerhalb eines mizellaren Systems demonstriert. Ein speziell konzipierter Laboraufbau ermöglicht die Durchführung von Experimenten unter Prozessbedingungen für die in Mikroemulsionen äußerst anspruchsvolle Entwicklung und Kalibrierung von multivariaten Modellen für die Raman-Spektroskopie. Diese konnten anschließend im Rahmen einer mehrtägigen Betriebs-studie einer Miniplant am realen technischen System erprobt werden. T2 - Bruker Optics Anwendertreffen 2017 CY - Ettlingen, Germany DA - 07.11.2017 KW - Prozessanalytik KW - Reaktionsmonitoring KW - Industrie 4.0 KW - Online-Raman-Spektroskopie KW - Online-NMR-Spektroskopie KW - Hydroformylierung KW - Mikroemulsionen PY - 2017 AN - OPUS4-42753 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - 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 -