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Die Entwicklung innovativer Medium-Resolution-NMR-Spektrometer eröffnet eine Reihe bemerkenswerter Applikationen für die Qualitätskontrolle, die akademische Ausbildung und die Prozessanalytik. Die Verwendung von Permanentmagneten erlaubt den Einsatz der NMR-Spektroskopie in industriellen Prozessumgebungen.
Partial least squares (PLS) regression-based methods have been proven to be a good alternative for quantification in X-ray fluorescence spectroscopy. These methods are fast and easy to use though giving satisfactory results under certain conditions. One of these conditions is the necessity of having a great number of spectra to build the model (training set). The choice of the constituent concentration range in the training set has a big influence on the accuracy of the model. Better accuracy is obtained if the model is built in relatively narrow regions containing (or close to) the real concentration value.
In the present work, Monte Carlo (MC) simulated spectra are used to form the training set. The advantage to use MC generated training spectra is the unlimited availability of perfect standards.
This paper aims to improve the accuracy of the method by introducing a multiple step procedure in order to build the PLS model using narrow concentration range close to (or containing) the real concentration values in the samples to be measured.
This approach consists of an initial guess of the constituents' concentrations and a preliminary PLS model before building the final model. The prediction of ten MC simulated alloy standard samples containing Ti, Mn, Fe, Co, Cu, Zn, Sr, Zr, and Mo using this method allowed to have average relative prediction errors less than 5% for elements with narrow concentration ranges.
Der Einsatz moderner Prozessanalysentechnik führt zu einer Datenflut, deren Verarbeitung und Nutzung häufig nicht ohne den Einsatz von Chemometrie zu realisieren ist. Dafür stehen zahlreiche multivariate Verfahren, wie z.B. Hauptkomponentenanalyse (PCA) und Regressionsanalyse (PLSR) für die Klassifizierung und für die quantitative Analyse zur Verfügung. Darüber hinaus können in Spezialfällen, insbesondere in der Spektroskopie, Methoden des „Indirect Hard Modeling“ eingesetzt werden. Anhand einer Industrie-relevanten Reaktion, der Hydroformylierungsreaktion zur Bildung langkettiger Aldehyde aus der Reaktion von Alkenen und Synthesegas, die sowohl im Labormaßstab als auch in einer Miniplant in Kooperation mit der TU Berlin untersucht wurde, werden Kalibrationsstrategien (Design of Experiment, DoE) und Auswertungsansätze mittels PLSR prozessbegleitender Raman Spektren dargelegt. Auf Grundlage des chemometrischen Ansatzes ist eine on-line Überwachung der Reaktion hinsichtlich der Hauptreaktanden, 1-Dodecene und 1-Tridecanal, möglich. Weiterhin konnte mittels Raman Spektroskopie die Bildung eines unerwünschten Nebenprodukts nachgewiesen werden.