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Training Data of Quantitative Online NMR Spectroscopy for Artificial Neural Networks

  • Data set of low-field NMR spectra of continuous synthesis of nitro-4’-methyldiphenylamine (MNDPA). 1H spectra (43 MHz) were recorded as single scans. Two different approaches for the generation of artificial neural networks training data for the prediction of reactant concentrations were used: (i) Training data based on combinations of measured pure component spectra and (ii) Training data based on a spectral model. Synthetic low-field NMR spectra First 4 columns in MAT-files represent component areas of each reactant within the synthetic mixture spectrum. Xi (“pure component spectra dataset”) Xii (“spectral model dataset”) Experimental low-field NMR spectra from MNDPA-Synthesis This data set represents low-field NMR-spectra recorded during continuous synthesis of nitro-4’-methyldiphenylamine (MNDPA). Reference values from high-field NMR results are included.

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Metadaten
Autoren/innen:Simon Kern, Sascha Liehr, Lukas Wander, Martin Bornemann-Pfeifer, S. Müller, Michael Maiwald, Stefan Kowarik
Dokumenttyp:Sonstiges
Veröffentlichungsform:Graue Literatur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Zenodo
Jahr der Erstveröffentlichung:2020
Organisationseinheit der BAM:1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien
1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien / 1.4 Prozessanalytik
8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.6 Faseroptische Sensorik
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Verlagsort:Genf/Schweiz
Erste Seite:1
Letzte Seite:2
DDC-Klassifikation:Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie
Freie Schlagwörter:Artificial Neural Networks; Automation; NMR Spectroscopy; Online NMR Spectroscopy; Process Industry; Real-time Process Monitoring
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Analytical Sciences
Analytical Sciences / Sensorik
DOI:https://doi.org/10.5281/zenodo.3677139
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-504569
URL:https://zenodo.org/record/3677139#.XlTkm9qWwuU
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
Datum der Freischaltung:26.02.2020
Referierte Publikation:Nein
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Wissenschaftliche Artikel der BAM