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Mass Spectrometry (MS) and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy (NMR) are valuable analytical and quality control methods for most industrial chemical processes as they provide information on the concentrations of individual compounds and by-products. These processes are traditionally carried out manually and by a specialist, which takes a substantial amount of time and prevents their utilization for real-time closed-loop process control. This paper presents recent advances from two projects that use Artificial Neural Networks (ANNs) to address the challenges of automation and performance-efficient realizations of MS and NMR. In the first part, a complete toolchain has been realized to develop simulated spectra and train ANNs to identify compounds in MS. In the second part, a limited number of experimental NMR spectra have been augmented by simulated spectra, to train an ANN with better prediction performance and speed than state-of-the-art analysis. These results suggest that, in the context of the digital transformation of the process industry, we are now on the threshold of a strongly simplified use of MS and MRS and the accompanying data evaluation by machine-supported procedures, and can utilize both methods much wider for reaction and process monitoring or quality control.
OPC-UA für Prozessindustrie und Laborwelt - Offener Standard für die störungsfreie Kommuniktaion
(2021)
Im privaten Umfeld machen wir uns keine Gedanken mehr über die Einbindung von elektronischen Geräten in Netzwerke, sei es bei der Verbindung des Mobiltelephons mit dem W-Lan-Netzwerk des Hotels oder von Freunden oder des drahtlosen Kopfhörers mit dem Notebook: Wir erwarten, dass es auf Anhieb funktioniert. Dahinter stecken offene Standards für die Konnektivität.
Dafür braucht man immer zwei Dinge: Einen physischen Kommunikationskanal, auf dem die Datenpakete zwischen den Komponenten und Geräten hin- und herwandern und eine einheitliche Kommunikationssprache, so dass sich die Komponenten und Geräte auch untereinander verstehen, weil sie dieselbe Sprache sprechen und automatisch wissen, was sie miteinander zu besprechen haben. Wenn man eine sichere Konnektivität bevorzugt, werden weitere Informationen benötigt, wie etwa ein Passwort.
Auch für die störungsfreie Kommunikation aller Automatisierungskomponenten der Prozessindustrie untereinander oder etwa für die Kommunikation von Geräten in einem analytischen Labor wird ein einheitliches Protokoll (Kommunikationssprache) und ein einheitlicher Feldbus (Kommunikationskanal) benötigt. Mittlerweile gilt der Standard OPC Unified Architecture (OPC-UA) für das Erstere als gesetzt und kann als ein kleiner Triumph von Industrie 4.0 betrachtet werden. OPC-UA kann auf verschiedenen Kommunikationskanälen laufen – am liebsten solchen, die eine angemessene Bandbreite oder Datenrate haben. Was den dazu notwendigen physischen Kommunikationskanal betrifft, findet man aus verschiedenen Gründen einen sehr spezialisierten und historisch über Jahrzehnte gewachsenen Lebensraum vor, der Operational Technology (OT) genannt wird. Zumeist findet man Zwei- und Vierdraht-Techniken mit Strom- und Spannungs-Signalübertragung, zum Beispiel mit 4–20 mA. Kommunikationsstandards wie eingangs erwähnt, wie Ethernet oder W-Lan sind absolut die Seltenheit. Dieses wird für die sogenannte Informationstechnik (Information Technology, IT) eingesetzt und ist aus Sicherheitsgründen heute komplett von der OT getrennt.
Auch wenn es der OT nicht gefällt, wachsen die beiden Welten IT und OT aber stetig weiter zusammen, da die IT bereits viele funktionierende und preislich attraktive Lösungen bereithält. Die vermeintliche Sicherheit, Verfügbarkeit und Echtzeitfähigkeit der klassischen OT, aber auch ihre Komplexität müssen im Zuge der Digitalen Transformation nun sorgfältig abgewogen werden.
Calibration-Free Chemical Process and Quality Control Units as Enablers for Modular Production
(2021)
Modular chemical production is a tangible translation of the digital transformation of the process industry for specialty chemicals. In particular, it enables the speeding-up of process development and thus a quicker time to market by flexibly connecting and orchestrating standardised physical modules and bringing them to life (i.e., parameterising them) with digitally accumulated process knowledge.
We focus on the specific challenges of chemical process and quality control, which in its current form is not well suited for modular production and provide possible approaches and examples of the change towards direct analytical methods, analytical model transfer or machine-supported processes.
Mass Spectrometry (MS) and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy (NMR) are critical components of every industrial chemical process as they provide information on the concentrations of individual compounds and by-products. These processes are carried out manually and by a specialist, which takes a substantial amount of time and prevents their utilization for real-time closed-loop process control. This paper presents recent advances from two projects that use Artificial Neural Networks (ANNs) to address the challenges of automation and performance-efficient realizations of MS and NMR. In the first part, a complete toolchain has been developed to develop simulated spectra and train ANNs to identify compounds in MS. In the second part, a limited number of experimental NMR spectra have been augmented by simulated spectra to train an ANN with better prediction performance and speed than state-of-theart analysis. These results suggest that, in the context of the digital transformation of the process industry, we are now on the threshold of a possible strongly simplified use of MS and MRS and the accompanying data evaluation by machine-supported procedures, and can utilize both methods much wider for reaction and process monitoring or quality control.
The competitiveness of the process industry is based on ensuring the required product quality while making optimum use of equipment, raw materials and energy. Chemical companies have to find new paths to survive successfully in a changing environment, while also finding more flexible ways of product and process development to bring their products to market more quickly – especially high-quality high-end products like fine chemicals or pharmaceuticals. The potential of digital technologies belongs to these.
One way is knowledge-based production, taking into account all essential equipment, process and regulatory data of plants and laboratories. Today, the potential of this data is often not yet consistently used for a comprehensive understanding of production. Another approach uses flexible and modular chemical plants, which can produce different high-quality products using multi-purpose equipment with short downtimes between campaigns and reduce the time to market of new products. Digital transformation is enabling completely new production concepts that are being used increasingly. Intensified continuous production plants also allow for difficult to produce compounds.
This contribution aims to encourage a more holistic approach to the digitalization and use of machine-assisted methods in (bio) process engineering by introduction of integrated and networked systems and processes, which have the potential to speed up the high-quality production of specialty chemicals and pharmaceuticals.
Der Sensorik kommt bei der Digitalisierung der Prozessindustrie eine Schlüsselrolle zu. Entsprechend ist sie ein zentraler Baustein der NAMUR Open Architecture Konzepts (NOA). M+O-Sensoren (Monitoring + Optimization) - stellen eine neue Geräteklasse für die zusätzliche Überwachung und Optimierung von Anlagen der Prozessindustrie dar. Diese deckt klassische und alternative Messprinzipien bis hin zur Nachbildung der menschlichen Sinne ab. Hier werden die Anforderungen an M+O-Sensoren als Bestandteile der NOA beschrieben.
Messverfahren für Wasserstoff: Qualität durch Zertifizierung – Standortvorteile in Deutschland
(2021)
Die Veranstaltungsreihe "Neue Märkte erschließen – mit Normen und Standards hoch hinaus", die vom DIN gemeinsam mit der NOW GmbH organisiert wird, richtets sich vorwiegend an KMUs. Fokus der Veranstaltung sind Messverfahren für Wasserstoff. Der Beitrag der BAM führt sehr kurz die Rolle nationaler und internationaler Normung sowie weltweiter Metrologie im Rahmen der Meterkonvention bezüglich analytischer Qualitätssicherung und Zertifizierung von Gasen und Referenzmaterialien ein. Es werden aktuelle Beispiele für die Qualitätssicherung von Wasserstoff, mögliche dazu notwendige Ausrüstung und weiterführende Literaturquellen vorgestellt.
Mass Spectrometry (MS) and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy (NMR) are critical components of every industrial chemical process as they provide information on the concentrations of individual compounds and by-products. These processes are carried out manually and by a specialist, which takes a substantial amount of time and prevents their utilization for real-time closed-loop process control. This paper presents recent advances from two projects that use Artificial Neural Networks (ANNs) to address the challenges of automation and performance-efficient realizations of MS and NMR. In the first part, a complete toolchain has been developed to develop simulated spectra and train ANNs to identify compounds in MS. In the second part, a limited number of experimental NMR spectra have been augmented by simulated spectra to train an ANN with better prediction performance and speed than state-of-theart analysis. These results suggest that, in the context of the digital transformation of the process industry, we are now on the threshold of a possible strongly simplified use of MS and MRS and the accompanying data evaluation by machine-supported procedures, and can utilize both methods much wider for reaction and process monitoring or quality control.
Der AK 3.7 ist ein "erweiterter" AK und je zur Hälfte mit NAMUR-Vertretern und Vertretern der Geräte- und Softwarehersteller besetzt. Er wurde ins Leben gerufen, um Begrifflichkeiten der digitalen Transformation aufzugreifen, wie etwa Smarte Sensorik, Sensordatenfusion, Schwarmsensorik oder Softsensorik. Eine erste Aufgabe bestand darin, einige exemplarische Anwendungsfälle der Nutzung smarter Eigenschaften von Feldgeräten sowie deren zukünftige Kommunikationsmöglichkeiten sowohl mit Bezug auf Bestandsanlagen als auch mit Blick auf einen potentiellen Technologiewechsel zu betrachten. Neuer Scope des AK 3.7 ist eine "Next Generation Automation" um einen potentiellen Technologiewechsel rechtzeitig vorauszudenken. Dieses erfolgt unter vollständiger gedanklicher Trennung von heutiger Automatisierung und auch vom NOA-Konzept.
Ebenso wird ein Technologiewechsel in der Produktion der Prozessindustrie (wahrscheinlich modulbasiert) postuliert. Ziel des AK 3.7 wird es in Zukunft sein, diese Anforderungen an smarte Feldgeräte aufzugreifen und gemeinsam mit den thematisch überlappenden Interessenskreisen in Standards zu übersetzen.
Chemical and pharmaceutical companies have to find new paths to survive successfully in a changing environment, while also finding more flexible ways of product and process development to bring their products to market more quickly – especially high-quality high-end products like fine chemicals or pharmaceuticals. The potential of digital technologies belongs to these.
A current approach uses flexible and modular chemical production units, which can produce different high-quality products using multi-purpose equipment with short downtimes between campaigns and reduce the time to market of new products. At the same time, we need to move towards knowledge-based production that takes into account all essential equipment, process and control data from plants and laboratories and makes valuable expertise available and transferable. The potential of data from production together with its contextual information is often not yet consistently used today for a comprehensive understanding of production.
By giving examples this paper outlines a possible more holistic approach to digitalisation and the use of machine-based methods in the production of specialty chemicals and pharmaceuticals through the introduction of integrated and networked systems and processes.