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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.
To conduct a reliable, repeatable and accurate LIBS analysis, the optimization of the experimental setup is an important task. Hardware parameters of lasers and spectrometers used in the setup as well as additionally required components such as optics or process gas pipes must be carefully aligned and adjusted because factors like (i) focal conditions of the optics, (ii) alignment of the sample, (iii) process purge gas (types, flow rate) or (iv) measurement settings (integration time, accumulation of pulses) have a big impact on the signal quality. Therefore, in most cases the effect of different factors is evaluated empirically due to changing one factor at a time while keeping the overall configuration the same. In the end, the optimal configuration is selected based on the best parameters for each influencing factor. During optimization, a configuration of the experimental setup is aimed at, which allows e.g. the highest signal intensity or the lowest variation. In most cases, cross-correlation, interference and interaction among the various factors are not considered. For this reason, the possibilities of using Design of Experiment (DoE) to optimize a LIBS experiment will be shown and advantages of (i) reduction of testing plans using a feature space, (ii) identifying and considering cross-correlations and interactions, (iii) evaluating individual impacts on the measurement (e.g. contour and surface plots) as well as (iv) multivariate models for prediction of impacts will be presented.