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Near-infrared (NIR) spectroscopy is a promising candidate for low-cost, nondestructive, and highthroughput mass quantification of microplastics in environmental samples. Widespread application of the technique is currently hampered mainly by the low sensitivity of NIR spectroscopy compared to thermoanalytical approaches commonly used for this type of analysis. This study shows how the application of NIR spectroscopy for mass quantification of microplastics can be extended to smaller analyte levels by combining it with a simple and rapid microplastic enrichment protocol. For this purpose, the widely used flotation of microplastics in a NaCl solution, accelerated by centrifugation, was chosen which allowed to remove up to 99 % of the matrix at recovery rates of 83–104 %. The spectroscopic measurements took place directly on the stainless-steel filters used to collect the extracted particles to reduce sample handling to a minimum. Partial least squares regression (PLSR) models were used to identify and quantify the extracted microplastics in the mass range of 1–10 mg.
The simple and fast extraction procedure was systematically optimized to meet the requirements for the quantification of microplastics from common PE-, PP-, and PS-based packaging materials with a particle size < 1 mm found in compost or soils with high natural organic matter content (> 10 % determined by loss on ignition). Microplastics could be detected in model samples at a mass fraction of 1 mg g-1. The detectable microplastic mass fraction is about an order of magnitude lower compared to previous studies using NIR spectroscopy without additional enrichment. To emphasize the cost-effectiveness of the method, it was implemented using some of the cheapest and most
compact NIR spectrometers available.
Near-infrared (NIR) spectroscopy is a promising candidate for low-cost, nondestructive, and high-throughput mass quantification of micro¬plastics in environmental samples. Widespread application of the technique is currently hampered mainly by the low sensitivity of NIR spectroscopy compared to thermo-analytical approaches commonly used for this type of analysis. This study shows how the application of NIR spectroscopy for mass quantification of microplastics can be extended to smaller analyte levels by combining it with a simple and rapid microplastic enrichment protocol. For this purpose, the widely used flotation of microplastics in a NaCl solution, accelerated by centrifugation, was chosen which allowed to remove up to 99 % of the matrix at recovery rates of 83–104 %. The spectroscopic measurements took place directly on the stainless-steel filters used to collect the extracted particles to reduce sample handling to a minimum. Partial least squares regression (PLSR) models were used to identify and quantify the extracted microplastics in the mass range of 1–10 mg. The simple and fast extraction procedure was systematically optimized to meet the requirements for the quantification of microplastics from common PE-, PP-, and PS-based packaging materials with a particle size < 1 mm found in compost or soils with high natural organic matter content (> 10 % determined by loss on ignition). Microplastics could be detected in model samples at a mass fraction of 1 mg g-1. The detectable microplastic mass fraction is about an order of magnitude lower compared to previous studies using NIR spectroscopy without additional enrichment. To emphasize the cost-effectiveness of the method, it was implemented using some of the cheapest and most compact NIR spectrometers available.
Nitroaromaten und insbesondere Trinitrotoluol (TNT) sind weit verbreitete Spreng- und Umweltschadstoffe. Die größte Herausforderung bei der Detektion von TNT in der Gasphase ist der geringe Dampfdruck. Derzeit werden vielerorts günstige, schnelle, handliche und einfach zu bedienende Alternativen zur klassischen TNT-Analytik entwickelt. Aktuell existieren keine einheitlichen Richtlinien für Sprengstoffsensoren. Hier wird die Entwicklung eines Messplatzes zur Validierung von Sprengstoffsensoren sowie die Erprobung eines kompakten Mustersensors vorgestellt.
The increasing pollution of terrestrial and aquatic ecosystems with plastic debris leads to the accumulation of microscopic plastic particles of still unknown amount. To monitor the degree of contamination analytical methods are urgently needed, which help to quantify microplastics (MP). Currently, time-costly purified materials enriched on filters are investigated both by micro-infrared spectroscopy and/or micro-Raman. Although yielding precise results, these techniques are time consuming, and are restricted to the analysis of a small part of the sample in the order of few micrograms. To overcome these problems, here we tested a macroscopic dimensioned NIR process-spectroscopic method in combination with chemometrics. For calibration, artificial MP/soil mixtures containing defined ratios of polyethylene, polyethylene terephthalate, polypropylene, and polystyrene with diameters < 125 µm were prepared and measured by a process FT-NIR spectrometer equipped with a fiber optic reflection probe. The resulting spectra were processed by chemometric models including support vector machine regression (SVR), and partial least squares discriminant analysis (PLS-DA). Validation of models by MP mixtures, MP-free soils and real-world samples, e.g. and fermenter residue, suggest a reliable detection and a possible classification of MP at levels above 0.5 to 1.0 mass% depending on the polymer. The benefit of the combined NIRS chemometric approach lies in the rapid assessment whether soil contains MP, without any chemical pre-treatment. The method can be used with larger sample volumes and even allows for an online prediction and thus meets the demand of a high-throughput method.
Für die Erfassung der Verbreitung von Mikroplastik (MP) in der Umwelt ist die zeit- und kostenaufwendige Analysestrategie und der damit verbundene geringe Probendurchsatz eine limitierende Größe. Eine große Zahl verschiedener Studien dokumentriet das Auftreten von MP über den gesamten Globus. Meist sind die Studien aufgrund des großen analytischen Aufwands auf exemplarische, stichpunktartige Untersuchungen kleiner Umweltaliquoten und zahlenmäßig kleiner Probenumfänge begrenzt. Um die Verbreitung, die Eintragspfade und den Verbleib von MP in der Umwelt besser zu verstehen und effektive Vermeidungsstrategien abzuleiten, ist es jedoch notwendig, analytisch mehr Proben erfassen zu können.
Bildgebende mikro-spektroskopische Methoden wie das Raman- und FTIR-Imaging ermöglichen eine zeitaufwendige, umfassende Charakterisierung kleiner Umweltaliquoten. Neben der Partikelanzahl sind zusätzlich Informationen zu Partikelgröße, Größenverteilung und Oberflächenmorphologie zugänglich. Chemische und thermische Extraktionsverfahren sind bereits deutlich schneller und können diese Informationen durch eine Massenbilanz vervollständigen. Die analysierbare Probenmenge ist jedoch auf Milligramm Mengen beschränkt.
Wir schlagen daher vor, die Analyse von Proben auf MP durch ein vorangestelltes Screening mit der Nahinfrarot-Spektroskopie (NIRS) zur komplementieren. In diesem wird bereits eine erste Einschätzung über die Präsenz von MP in einer Probe gefällt und dadurch die wertvolle Messzeit anderer Methoden effizienter genutzt.
NIR zur Analyse von Polymeren wird seit langem eingesetzt, jedoch bisher lediglich im Rahmen einer Studie zur Mikroplastikuntersuchung mittels Hyperspektraler Bildgebung beschrieben. Der NIR Spektralbereich findet sich zwischen dem sichtbaren Licht und dem mittleren Infrarot (MIR). MIR Spektren sind durch klar definierte Banden charakterisiert, welche mehrheitlich von den Grundschwingungen der Moleküle stammen. Die höheren Energien im nahen Infrarot regen hingegen Kombinations- und Oberschwingungen der Streck und Biegeschwingungen an. Die resultierenden Absorptionsbanden sind oft breit und relativ unspezifisch. Erst mit Hilfe einer computergestützten Datenauswertung lassen sich aus diesen Spektren nützliche Informationen gewinnen. Dies erklärt die steigende Popularität der NIR-Spektroskopie in der jüngeren Vergangenheit mit einem Schwerpunkt als prozessanalytische Methode. NIR Spektrometer für das industrielle Prozessmonitoring zeichnen sich durch eine kompakte und robuste Konstruktionsweise aus. Die verfügbaren faseroptischen Reflexionssonden eignen sich gut um pulverförmige Proben zu untersuchen. Der räumlich erfassbare Messbereich kann durch die Sondengeometrie variiert werden. Sind die untersuchten Partikel im Verhältnis zur abgetasteten Fläche klein, wird als spektrale Information die Summe der Absorption aller Partikel im Sichtfeld erfasst. Die Methode ist deshalb nicht für Detailuntersuchungen von MP geeignet, erlaubt es jedoch innerhalb weniger Minuten eine Einschätzung über das Vorkommen von Mikroplastik in einer Probe zu treffen.
Exemplarisch wurden für diese Untersuchungen vier der am weitesten verbreiteten Kunststoffe Polyethylen (PE), Polyethylenterephthalat (PET), Polypropylen (PP) und Polystyrol (PS) gewählt. Aus den additivfreien Polymeren wurden nach einer Kryo-vermahlung und anschließender Siebung (< 125 µm) Modellproben generiert. Die Polymere wurden dafür zu einem Massenanteil von 1 % mit einem Standardboden (LUFA2.3, gesiebt < 125 µm) vermischt. Die Gesamtmenge von 1 g je Probe wurde in Aluminiumbehältern präpariert und 8 Messungen an unterschiedlichen, zufällig gewählten Positionen vorgenommen. Die erhaltenen Spektren wurden zur Kalibrierung chemometrischer Modelle genutzt.
In einem hierarchischen Ansatz wurde anhand der NIR-Spektren eine Klassifizierung vorgenommen:
1. Bestimmung ob eine Probe MP enthält (Ja/Nein).
2. Identifikation der Polymere in der Probe.
Eine aussagekräftige Klassifizierung beruht auf einer Vorbehandlung der Spektren. Hierdurch werden die Unterschiede zwischen den einzelnen Polymerbanden hervorgehoben. Die Eignung der so erstellten Modelle wurde anhand eines Referenzmaterials und am Beispiel von Realproben erfolgreich getestet. Dabei zeigte sich, dass nicht nur in den erstellten Polymer-Bodenmischungen, sondern auch in den Rückständen von fermentiertem Bioabfall und in Filterrückständen einer Waschmaschine, MP richtig erkannt wurde. Weiterhin zeigten Tests mit Mikroplastik-freien Bodenproben unterschiedlicher Herkunft, dass keine falsch-positive Resultate erzeugt wurden. Alle vier untersuchten Polymere, d.h. PE, PET, PS und PP mit einem Massenanteil von 1 % in einer Bodenmatrix werden auch bei einer gemischten Polymerzusammensetzung mit der NIR-Spektroskopie erkannt.
Der kombinierte Einsatz von NIRS und Chemometrie ermöglicht die Entscheidung über ein potenzielles Vorkommen sowie die Zuordnung des Materials der enthaltenen Polymerpartikel für eine Massefraktion ≥ 1 % in einer (trockenen) Probenmenge von 1 g innerhalb von 10–15 min. Der zeitaufwendige Schritt der Methode liegt hier in der Erstellung geeigneter chemometrischer Modelle sowie deren Validierung. Wesentliche Voraussetzung ist dabei, dass bei der Kalibrierung die Varianz der zu erwartenden Partikel und der Matrix realistisch abgebildet wird.
Process monitoring with online NMR spectroscopy – An enabler for “Industrie 4.0” in process industry
(2018)
Improvement in deep process understanding is a mandatory prerequisite for the application of modern concepts like Industrial Internet of Things (IIoT) or “Industrie 4.0”. This is particularly relevant in new process concepts such as intensified production in modularized plants. The direct hyphenation with online methods of process analytical technology (PAT) allows profound insights into the actual reactions within chemical and pharmaceutical production steps and provides necessary information for associated control strategies.
While the industrial application of online Raman spectroscopy has already been successfully demonstrated, low-field NMR spectroscopy is not yet adequately developed as an online method for use in process industry. The high information content combined with the low calibration effort makes NMR spectroscopy a highly promising method for modern process automation with a high flexibility due to short set-up times and low requirements regarding validation. This is a major advantage especially within multi-purpose production plants, as well as for processes suffering from fluctuating quality of raw materials. NMR spectroscopy has a high potential for direct quantitative information, while cutting the calibration and validation needs to a minimum and thus exhibiting short set-up times.
Within the EU project CONSENS, an NMR analyzer for direct implementation in an industrial process environment was developed based on a commercially available laboratory instrument. The challenge was not only the hyphenation to the production plant itself, but also to fulfill all requirements of chemical industry, e.g., explosion safety regulations (ATEX), robust automation and modern, as well as classical communication interfaces. The presented NMR module involves a compact spectrometer together with an acquisition unit and a programmable logic controller for automated data preparation (phasing, baseline correction), and evaluation. The module transforms the acquired online spectra of various technically relevant reactions to either conventional 4‒20 mA signals as well as WiFi based OPC-UA communication protocols.
The concept was evaluated on two processes of pharmaceutical and chemical industry. As the first example the continuous synthesis of 2-nitrodiphenylamine starting from aniline and o-fluoronitrobenzene, activated by an organometallic lithium reagent, was studied. This application is highly demanding for a reliable automated evaluation of the obtained NMR spectra, which was realized by developing a physically motivated model-based approach.
In the second example, a stage of the synthesis of the industrially important solvent tetrahydrofurane consisting of the catalytic hydrogenation of 2-butine-1,4-diol was monitored. This reaction is proceeding via an intermediate product and suffers from competitive reaction paths. In this application different spectroscopic methods were combined with the data obtained from classical process sensors, e.g., pressure, temperature and flow transducers for the development of innovative control concepts.
Flexible automation with compact NMR spectroscopy for continuous production of pharmaceuticals
(2019)
Modular plants using intensified continuous processes represent an appealing concept for the production of pharmaceuticals. It can improve quality, safety, sustainability, and profitability compared to batch processes; besides, it enables plug-and-produce reconfiguration for fast product changes. To facilitate this flexibility by real-time quality control, we developed a solution that can be adapted quickly to new processes and is based on a compact nuclear magnetic resonance (NMR) spectrometer. The NMR sensor is a benchtop device enhanced to the requirements of automated chemical production including robust evaluation of sensor data. Beyond monitoring the product quality, online NMR data was used in a new iterative optimization approach to maximize the plant profit and served as a reliable reference for the calibration of a near-infrared (NIR) spectrometer. The overall approach
was demonstrated on a commercial-scale pilot plant using a metal-organic reaction with pharmaceutical relevance.
In case study one of the CONSENS project, two aromatic substances were coupled by a lithiation reaction, which is a prominent example in pharmaceutical industry. The two aromatic reactants (Aniline and o-FNB) were mixed with Lithium-base (LiHMDS) in a continuous modular plant to produce the desired product (Li-NDPA) and a salt (LiF). The salt precipitates which leads to the formation of particles. The feed streams were subject to variation to drive the plant to its optimum.
The uploaded data comprises the results from four days during continuous plant operation time. Each day is denoted from day 1-4 and represents the dates 2017-09-26, 2017-09-28, 2017-10-10, 2017-10-17.
In the following the contents of the files are explained.
Der Vortrag zeigt aktuelle Entwicklungen und Betätigungsfelder des Fachbereichs Prozessanalytik zum Thema Automation in der Analytik. Dies Umfasst die Laborautomation am Beispiel der Probenpräparation für die Röntgenfluoreszenzanalyse und moderne Synthesekonzepte in der organischen Chemie. Außerdem wird die Rolle der Prozessanalytik in der kontinuierlichen Produktion thematisier. Als Anschauungsgegenstand dienen die Überwachung einer Hydroformylierung mittels Raman- und NMR-Spektroskopie und der Einsatz eines NMR-Sensors in einer modularen Produktionsanlage im Pilotmaßstab.
Data set of low-field NMR spectra of continuous synthesis of nitro-4’-methyldiphenylamine (MNDPA). 1H spectra (43 MHz) were recorded as single scans.
Two different approaches for the generation of artificial neural networks training data for the prediction of reactant concentrations were used: (i) Training data based on combinations of measured pure component spectra and (ii) Training data based on a spectral model.
Synthetic low-field NMR spectra
First 4 columns in MAT-files represent component areas of each reactant within the synthetic mixture spectrum.
Xi (“pure component spectra dataset”)
Xii (“spectral model dataset”)
Experimental low-field NMR spectra from MNDPA-Synthesis
This data set represents low-field NMR-spectra recorded during continuous synthesis of nitro-4’-methyldiphenylamine (MNDPA). Reference values from high-field NMR results are included.