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- 2 Prozess- und Anlagensicherheit (1)
- 2.1 Sicherheit von Energieträgern (1)
- 3 Gefahrgutumschließungen; Energiespeicher (1)
Eingeladener Vortrag
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Chemical companies must find new paths to successfully survive in a changing environment. The potential of digital technologies belongs to these. Flexible and modular chemical plants can produce various high-quality products using multi-purpose equipment with short down-times between campaigns and reduce time to market for new products. Intensified continuous production plants allow for difficult to produce compounds.
Therefore, fully automated “chemical” process control along with real-time quality control are prerequisites to such concepts and thus should be based on “chemical” information. The advances of a fully automated NMR sensor were exploited, using a given pharmaceutical lithiation reaction as an example process within a modular pilot plant. A commercially available benchtop NMR spectrometer was integrated to the full requirements of an automated chemical production environment such as , e.g., explosion safety, field communication, and robust evaluation of sensor data. It was thereof used for direct loop advanced process control and real-time optimization of the process. NMR appeared as preeminent online analytical tool and allowed using a modular data analysis tool, which even served as reliable reference method for further PAT applications.
In future, such fully integrated and intelligently interconnecting “smart” systems and processes can speed up the high-quality production of specialty chemicals and pharmaceuticals.
Chemical companies must find new paths to successfully survive in a changing environment. The potential of digital technologies belongs to these. Flexible and modular chemical plants can produce various high-quality products using multi-purpose equipment with short down-times between campaigns and reduce time to market for new products. Intensified continuous production plants allow for difficult to produce compounds.
Therefore, fully automated “chemical” process control along with real-time quality control are prerequisites to such concepts and thus should be based on “chemical” information. The advances of a fully automated NMR sensor were exploited, using a given pharmaceutical lithiation reaction as an example process within a modular pilot plant. A commercially available benchtop NMR spectrometer was integrated to the full requirements of an automated chemical production environment such as , e.g., explosion safety, field communication, and robust evaluation of sensor data. It was thereof used for direct loop advanced process control and real-time optimization of the process. NMR appeared as preeminent online analytical tool and allowed using a modular data analysis tool, which even served as reliable reference method for further PAT applications.
In future, such fully integrated and intelligently interconnecting “smart” systems and processes can speed up the high-quality production of specialty chemicals and pharmaceuticals.
Die Wettbewerbsfähigkeit der Prozessindustrie basiert auf der Sicherung der geforderten Produktqualität bei einer optimalen Nutzung von Anlagen, Rohstoffen und Energie. Ein Weg zur wissensbasierten Produktion führt über die Betrachtung der wesentlichen Apparate-, Prozess- und Freigabedaten aus Betrieben und Labors. Das Potenzial dieser Daten wird heute vielfach noch nicht konsequent für ein umfassendes Verständnis der Produktion genutzt.
Neben Fragen zur Datenerfassung, Datenkonnektivität und Datenintegrität müssen solche Daten für eine ganzheitliche Prozessanalyse zunächst mit Kontextinformationen zusammengebracht werden. Datenquellen enthalten Zeitwertpaare, aber auch diskrete Daten aus LIMS (Laboratory Information Management Systems) oder ELN (Electronic Laboratory Notebooks) und werden zunehmend durch 2D- und 3D-Daten aus der Chromatographie-Massenspektrometrie oder bildbasierter Analytik ergänzt.
Für die automatisierte Merkmalsextraktion, etwa zur Extraktion chemischer Informationen aus den oben genannten Datenquellen werden multivariate Werkzeuge und Algorithmen genutzt. Multivariate Statistiken wie PCA (Principle Component Analysis), PLS (Partial Least Squares) und LDA (Latent Discriminant Analysis) bilden die erste Grundlage für die Datenanalyse. Für diese Verfahren sind heute Datenvorbehandlungsschritte nötig. Die Modellbildung geschieht manuell und ist sehr aufwendig.
Können diese Daten im Zeitalter von ML (Machine Learning) und KI (Artificial Intelligence) anderweitig sinnvoll genutzt werden und ohne klassische Modellbildung? Die Bezeichnung „Big Data“ als Voraussetzung für datengetriebene Auswerteverfahren ist für die Prozessindustrie allerdings unpassend, denn auch bei mengenmäßig großen Datensätzen liegen für Kampagnen typischerweise nur Informationen über einige Batches mit einer Serie von Messdaten vor, die genügend Varianz für eine datengetriebene Auswertung aufweisen – nicht vergleichbar mit den Datenmengen im WWW oder von großen Internet-Konzernen.
Ein Weg zur wissensbasierten Produktion führt über die Betrachtung der wesentlichen Apparate-, Prozess- und Freigabedaten aus Betrieben und Labors. Das Potenzial dieser Daten wird heute vielfach noch nicht konsequent für ein umfassendes Verständnis der Produktion genutzt.
Neben Fragen zur Datenerfassung, Datenkonnektivität und Datenintegrität müssen solche Daten für eine ganzheitliche Prozessanalyse zunächst mit Kontextinformationen zusammengebracht werden. Datenquellen enthalten vor allem Zeitwertpaare, die numerisch vorbehandelt und möglichst vollautomatisch ausgewertet werden müssen. Am Beispiel NMR-spektroskopischer Daten wird der Stand der Auswertung mit physikalisch motivierten Modellen, wie z. B. dem IHM erläutert.
Eine der vielen Vorzüge Smarter Sensoren und Aktoren ist Bereitstellung zusätzlicher Informationen, auf die zukünftig neben den Hauptsignalen zugegriffen werden kann. In den Arbeitskreisen 3.6 und 3.7 wird dieses im wechselseitigen Austausch mit Geräte- und Softwareherstellern und Forschungseinrichtungen vorangetrieben.
Wir berichten kurz über den Stand der Diskussionen anhand von Beispielen und möchten in einem Open Space Workshop Meinungen und Ideen aufgreifen.
The course of the changeover of UGS from natural gas to hydrogen varies depending on the type of the underground gas storage (UGS). In caverns a changeover to high H2-contents can be achieved quickly, while pore storage tanks must be converted over long periods of time. The analytical requirements are correspondingly different. This information has been compiled through expert statement by underground storage operators.
A significant number of new UGS is currently not expected. Public funds (project funding) are currently being raised for the conversion of caverns to hydrogen. In addition, investigations and evaluations of the material are currently being carried out at various storage facilities in order to determine the possibilities and costs of a conversion. H2 admixtures to natural gas, but also pure H2 caverns are considered. The bottleneck seems to be the availability of large volumes of hydrogen. The analytical requirements along with the different hydrogen qualities, which are currently discussed were compiled through expert discussions with underground storage operators and are at hand as early impact results.
Anhand von Beispielen wird in diesem Vortrag ein möglicher ganzheitlicherer Ansatz für die Digitalisierung und den Einsatz maschinengestützter Prozesse bei der Herstellung von Spezialchemikalien und Arzneimitteln durch die Einführung integrierter und vernetzter Systeme und Prozesse skizziert. Ein aktueller Ansatz und ein Beispiel in diesem Vortrag sind flexible und modulare chemische Produktionseinheiten, die Mehrzweckanlagen nutzen, um verschiedene hochwertige Produkte mit kurzen Stillstandszeiten zwischen den Kampagnen herzustellen und die Markteinführungszeit für neue Produkte zu verkürzen.
Als zweites Beispiel wird kurz die Testplattform Wasserstofftankstelle vorgestellt, die als moderne Anlage der Prozessindustrie betrachtet werden kann, vergleichbar mit einer Anlage aus der chemischen oder pharmazeutischen Industrie. An ihr lassen sich alle derzeit entlang der Digitalen Transformation diskutierten Konzepte implementieren, um sie zu standardisieren und zu validieren. Dazu gehören Konzepte zur Konnektivität von Sensoren und Aktoren aus der Feldebene in höhere Ebenen der Automatisierung oder zur Einbringung zusätzlicher Sensoren oder Sensornetzwerke, die zunehmend flexibler gestaltet werden soll, die sichere und nachvollziehbare Parametrierung von Automatisierungskomponenten – vielleicht aus einem digitalen Abbild (Verwaltungsschale bzw. „Digitaler Zwilling“) heraus, Konzepte zur vorausschauenden Wartung („Predictive Maintenance“), Konzepte zu digitalen Entscheidungsprozessen, Zertifikaten und Signaturen oder der zunehmende Einsatz von komplexen Auswertungsalgorithmen und Applikationen in der Feldebene („Embedded Computing“) oder der „Kante“ zu Cloudbasierten Systemen der Informationstechnik („Edge-Computing“).
Die beiden Beispiele sollen aktuelle Entwicklungsachsen des industriellen Messwesens im Rahmen der industriellen Automation aufzeigen, in denen Messwerte, deren Messunsicherheiten und Kontextinformationen eine wichtige Rolle einnehmen.
Der Vortrag ist ein Impulsvortrag, der kurz in die Prozessketten der potentiellen Wasserstoffwirtschaft einführt. An vielen Stellen werden spezifische Sensoren benötigt, die die Prozess-Sicherheit und die Zuverlässigkeit von Qualitätsparametern gewährleisten. Es wird auch kurz auf die Forschungsföerderungslandschaft zu diesem Thema eingegangen.
Flexible and modular chemical plants can produce various high-quality products using multi-purpose equipment with short down-times between campaigns and reduce time to market for new products. Intensified continuous production plants allow for difficult to produce compounds.
Therefore, fully automated “chemical” process control along with real-time quality control are prerequisites to such concepts and thus should be based on “chemical” information. The advances of a fully automated NMR sensor were exploited, using a given pharmaceutical lithiation reaction as an example process within a modular pilot plant. A commercially available benchtop NMR spectrometer was integrated to the full requirements of an automated chemical production environment such as , e.g., explosion safety, field communication, and robust evaluation of sensor data. It was thereof used for direct loop advanced process control and real-time optimization of the process. NMR appeared as preeminent online analytical tool and allowed using a modular data analysis tool, which even served as reliable reference method for further PAT applications.
The talk also generally covers current aspects of high-field and low-field online NMR spectroscopy for reaction monitoring and process control and gives also an overview on direct dissolution studies of API cocrystals.
Chemical companies must find new paths to successfully survive in a changing environment. The potential of digital technologies belongs to these. Flexible and modular chemical plants can produce various high-quality products using multi-purpose equipment with short down-times between campaigns and reduce time to market for new products. Intensified continuous production plants allow for difficult to produce compounds.
Therefore, fully automated “chemical” process control along with real-time quality control are prerequisites to such concepts and thus should be based on “chemical” information. The advances of a fully automated NMR sensor were exploited, using a given pharmaceutical lithiation reaction as an example process within a modular pilot plant. A commercially available benchtop NMR spectrometer was integrated to the full requirements of an automated chemical production environment such as , e.g., explosion safety, field communication, and robust evaluation of sensor data. It was thereof used for direct loop advanced process control and real-time optimization of the process. NMR appeared as preeminent online analytical tool and allowed using a modular data analysis tool, which even served as reliable reference method for further PAT applications.
In future, such fully integrated and intelligently interconnecting “smart” systems and processes can speed up the high-quality production of specialty chemicals and pharmaceuticals.