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Bei der Entwicklung pharmazeutischer Wirkstoffe werfen Substanzen mit einer geringen Löslichkeit, Auflösungsrate und damit einhergehend schlechten Bioverfügbarkeit immer größere Probleme auf. Diese Eigenschaften und nicht etwa toxikologische Eigenschaften oder schlechte Wirksamkeit sorgen dafür, dass es weniger als 1 % aller Wirkstoffe bis in die Markteinführung schaffen. Eine Reihe von Ansätzen zur Verbesserung der schlechten Wasserlöslichkeit konnten bereits etabliert werden. Hierunter zählen die gezielte Salzbildung bzw. Salzscreening, Solubilisierung mit Cosolventien oder die Nutzung von Polymeren als mögliche Transportwege. Eine weitere Möglichkeit bietet die Bildung verschiedener polymorpher Formen, sowohl der Einzelkomponente als auch von den verschiedenen Mehrkomponentenverbindungen.
The departure from the current automation landscape to next generation automation concepts for the process industry has already begun. Smart functions of sensors simplify their use and enable plug-and-play integration, even though they may appear to be more complex at first sight. Smart sensors enable concepts like self-diagnostics, self-calibration, and self-configuration/parameterization whenever our current automation landscape allows it. Here we summarize the currently discussed general requirements for process sensors 4.0 and introduce a smart online NMR sensor module as example, which was developed for an intensified industrial process funded by the EU’s Horizon 2020 research and innovation programme (www.consens-spire.eu).
In this contribution a Raman spectrometer based control structure for the heating of a desorption column is proposed. For this purpose calibration experiments for the absorption of carbon dioxide using monoethanolamine solutions are carried out and calibration models are developed to measure both carbon dioxide liquid loads and monoethanolamine mass fractions. The calibration experiments are supported by online NMR spectroscopy to accurately measure the appearance of all species in the electrolyte system. Both models are tested during the plant operation of a mini-plant for the oxidative coupling of methane and the proof of concept for the control structure is given. The Raman spectroscopy implemented in the ATEX conform mini-plant shows a reliable and robust performance being even indifferent to impurities hindering the GC analysis.
Die Abtrennung von CO2 aus industriellen Gasströmen ist eine großtechnisch wichtige Trennaufgabe. Neben der Aufarbeitung von Erdgas werden diese Verfahren zur Verminderung der CO2-Emission durch industrielle Rauchgase, insbesondere für alternativlose Prozesse wie die Stahl- und Zementproduktion diskutiert.
Medium resolution nuclear magnetic resonance spectroscopy (MR-NMR) currently develops to an important analytical tool for both quality control and process monitoring. One of the fundamental acceptance criteria for online MR-MNR spectroscopy is a robust data treatment and evaluation strategy with the potential for automation. The MR-NMR spectra were treated by an automated baseline and phase correction using the minimum entropy method. The evaluation strategies comprised direct integration, automated line fitting, indirect hard modeling, and partial least squares regression.