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Eingeladener Vortrag
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Im Verbundprojekt RUSEKU wurde die Probenahme von Wasserproben entscheidend weiterentwickelt. Wichtig ist hierbei zu gewährleisten, dass genügend Merkmalsträger in jeder Probe untersucht werden. Es muss daher eine für den Probenahmeort repräsentative Beprobung hinsichtlich des Wasservolumens in Abhängigkeit der Partikelanzahl gewährleistet sein.
Das Hauptaugenmerk lag im vorliegenden Projekt auf einer praxisnahen Beprobungsstrategie. Es wurden verschiedene Konzepte ausprobiert.
• Grundsätzlich hat sich gezeigt, dass eine Stichprobe eine Momentaufnahme des MP-Massengehaltes zeigt. Es wird eine hohe Statistik, also eine Vielzahl an Messungen am gleichen Probenahmeort, benötigt, um eine valide Aussage über den MP-Gehalt zu machen.
• Es zeigt sich, dass eine integrale Probenahme über mehrere Wochen mit dem SK routinemäßig möglich ist. Die erfassten MP-Massen sind reproduzierbar und robust.
• Die DFZ ist für Stichproben geeignet. Partikel < 50 µm werden eventuell unterschätzt
• Die fraktionierte Filtration kann für Stich- und Mischproben direkt im Feld genutzt werden. Fraktionen von 10 und 5 µm werden später im Labor Vakuum filtriert. Es erfolgt eine Fraktionierung der Probe mit Siebmaschenweiten von 1000, 500, 100, 50, 10 und 5 µm.
• Die fraktionierte Filtration kann auch anschließend an die Beprobung mit dem SK zur Anwendung kommen. Wird die mit dem SK gewonnene Wasserprobe fraktioniert filtriert, kann neben einem MP-Gesamtgehalt auch eine Einschätzung über die Partikelgrößen gewonnen werden.
• Für Wässer mit geringen Partikelzahlen wurde ein Messfiltertiegel entwickelt. Dieser hat eine Maschenweite von 6 µm. Seine Anwendung kann mögliche Verluste beim Transferieren vom Probenahmetool zum Messgefäß und mögliche Kontaminationen reduzieren.
Die Optimierung der Probenahmestrategie wurde durch Modellversuche und Simulationen unterstützt. Modellversuche zum Sinkverhalten und Simulationen von MP in realen Gewässern verdeutlichten das komplexe Verhalten der Partikel. Es konnte gezeigt werden, dass Partikel ab einer bestimmten Größe (und kleiner) bei genügend starker Turbulenz sich in der Wassersäule unabhängig von ihrer Dichte verhalten und so auch MP mit kleiner Dichte (z.B. PE) in der gesamten Wassersäule zu finden sind. Es konnte mit dem TEM die Existenz von NP gezeigt werden.
Ein wesentlicher Aspekt des RUSEKU Projektes war die Beprobung realer Kompartimente. Beprobt wurde neben Oberflächengewässern, das urbane Abwassersystem der Stadt Kaiserslautern, Waschmaschinenabwasser und Flaschenwasser.
• In Oberflächengewässern wurde hauptsächlich PE gefunden. Je nach Probe und Gewässer konnten auch PP, PS, PET, PA, SBR und Acrylate nachgewiesen werden.
• Im urbanen Abwassersystem der Stadt Kaiserslautern konnte an allen Probenahmestandorten MP nachgewiesen werden. Es wurde hauptsächlich PE, neben geringeren Mengen an PP, PS und SBR gefunden. Nach einem Regenereignis war der SBR Anteil deutlich erhöht.
• Die Beprobung eines realen Wäschepostens, bestehend aus T-Shirts und Hemden mit PA/CO oder PES/CO Mischgewebe, zeigte einen PA- und PES-Austrag im Waschwasser. Der überwiegende Teil der detektierten Fasern ist aber auf Baumwolle zurückzuführen. Reine gravimetrische Messungen zur Detektion von MP führen zu einer starken Überschätzung.
• In Flaschenwasser (PET-Flaschen) konnte MP detektiert werden. PET wurde nur im stillen Mineralwasser, nicht in Mineralwasser mit Kohlensäure gefunden werden. Teilweise wurde auch das MP-Material des Verschlusses im Wasser detektiert.
• Für Luftproben konnte ein Aufbau zur größenselektiven Beprobung getestet werden.
Neben der Probenahme hat das Projekt auch gezeigt, dass die TED-GC/MS geeignet für die MP-Detektion im Routinebetrieb ist. Die TED-GC/MS konnte weiter optimiert werden. Es wurden MP-Massen bestimmt.
Im Projekt wurden erste realitätsnahe Referenzmaterialien für die MP Detektion hergestellt. Die Herstellung von realitätsnahen Polymeren in ausreichender Homogenität und Menge hat sich als große Herausforderung herausgestellt.
Process analytical techniques are extremely useful tools for chemical production and manufacture and are of particular interest to the pharmaceutical, food and (petro-) chemical industries.
Today, mainly optical online methods are applied. NMR spectroscopy has a high potential for direct loop process control. Compact NMR instruments based on permanent magnets are robust and relatively inexpensive analysers, which feature advantages like low cost, low maintenance, ease of use, and cryogen-free operation. Instruments for online NMR measurements equipped with a flow-through cell, possessing a good signal-to-noise-ratio, sufficient robustness, and meeting the requirements for integration into industrial plants (i.e., explosion safety and fully automated data analysis) are currently not available off the rack.
A major advantage of NMR spectroscopy is that the method features a high linearity between absolute signal area and sample concentration, which makes it an absolute analytical comparison method which is independent of the matrix. This is an important prerequisite for robust data evaluation strategies within a control concept and reduces the need for extensive maintenance of the evaluation model over the time of operation. Additionally, NMR spectroscopy provides orthogonal, but complimentary physical information to conventional, e.g., optical spectroscopy. It increases the accessible information for technical processes, where aromatic-toaliphatic conversions or isomerizations occur and conventional methods fail due to only minor changes in functional groups.
As a technically relevant example, the catalytic hydrogenation of 2-butyne-1,4-diol and further pharmaceutical reactions were studied using an online NMR sensor based on a commercially available low-field NMR spectrometer within the framework of the EU project CONSENS (Integrated Control and Sensing).
Produzieren Sie schon oder kalibrieren Sie noch? – Online-NMR-Spektrometer als Smarte Feldgeräte
(2018)
Der Vortrag zeigt allgemeine Anforderungen an "smarte Feldgeräte" und deren Entwicklung in den vergangenen Jahren. Am Beispiel eines smarten Online-NMR-Sensors, der in einem EU-Projekt von der BAM entwickelt wurde, wird die Umsetzung der Anforderung aufgezeigt. Schließlich werden weitere Technologieanforderungen und Lösungsansätze vorgestellt.
Monitoring chemical reactions is the key to chemical process control. Today, mainly
optical online methods are applied. NMR spectroscopy has a high potential for direct
loop process control. Compact NMR instruments based on permanent magnets
are robust and relatively inexpensive analysers, which feature advantages like low
cost, low maintenance, ease of use, and cryogen-free operation. Instruments for
online NMR measurements equipped with a flow-through cell, possessing a good
signal-to-noise-ratio, sufficient robustness, and meeting the requirements for
integration into industrial plants (i.e., explosion safety and fully automated data
analysis) are currently not available off the rack.
Intensified continuous processes are in focus of current research. Flexible (modular)
chemical plants can produce different products using the same equipment with short
down-times between campaigns and quick introduction of new products to the
market. In continuous flow processes online sensor data and tight closed-loop control
of the product quality are mandatory. If these are not available, there is a huge risk of
producing large amounts of out-of-spec (OOS) products. This is addressed in the
European Unionʼs Research Project CONSENS (Integrated Control and Sensing)
by development and integration of smart sensor modules for process monitoring and
control within such modular plant setups.
The presented NMR module is provided in an explosion proof housing of 57 x 57 x
85 cm module size and involves a compact 43.5 MHz NMR spectrometer together
with an acquisition unit and a programmable logic controller for automated data
preparation (phasing, baseline correction) and evaluation. Indirect Hard Modeling
(IHM) was selected for data analysis of the low-field NMR spectra. A set-up for
monitoring continuous reactions in a thermostated 1/8” tubular reactor using
automated syringe pumps was used to validate the IHM models by using high-field
NMR spectroscopy as analytical reference method.
Monitoring chemical reactions is the key to chemical process control. Today, mainly optical online methods are applied, which require excessive calibration effort. NMR spectroscopy has a high potential for direct loop process control while exhibiting short set-up times. Compact NMR instruments make NMR spectroscopy accessible in industrial and harsh environ¬ments for advanced process monitoring and control, as demonstrated within the European Union’s Horizon 2020 project CONSENS.
We present a range of approaches for the automated spectra analysis moving from conventional multivariate statistical approach, (i.e., Partial Least Squares Regression) to physically motivated spectral models (i.e., Indirect Hard Modelling and Quantum Mechanical calculations). By using the benefits of traditional qNMR experiments data analysis models can meet the demands of the PAT community (Process Analytical Technology) regarding low calibration effort/calibration free methods, fast adaptions for new reactants or derivatives and robust automation schemes.
Monitoring chemical reactions is the key to chemical process control. Today, mainly optical online methods are applied, which require excessive calibration effort. NMR spectroscopy has a high potential for direct loop process control while exhibiting short set-up times. Compact NMR instruments make NMR spectroscopy accessible in industrial and harsh environments for advanced process Monitoring and control, as demonstrated within the European Union’s Horizon 2020 project CONSENS.
We present a range of approaches for the automated spectra analysis moving from conventional multivariate statistical approach, (i.e., Partial Least Squares Regression) to physically motivated spectral models (i.e., Indirect Hard Modelling and Quantum Mechanical calculations). By using the benefits of traditional qNMR experiments data analysis models can meet the demands of the PAT community (Process Analytical Technology) regarding low calibration effort/calibration free methods, fast adaptions for new reactants or derivatives and robust automation schemes.
Industry 4.0 is all about interconnectivity, sensor-enhanced process control, and data-driven systems. Process analytical technology (PAT) such as online nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy is gaining in importance, as it increasingly contributes to automation and digitalization in production. In many cases up to now, however, a classical evaluation of process data and their transformation into knowledge is not possible or not economical due to the insufficiently large datasets available. When developing an automated method applicable in process control, sometimes only the basic data of a limited number of batch tests from typical product and process development campaigns are available. However, these datasets are not large enough for training machine-supported procedures. In this work, to overcome this limitation, a new procedure was developed, which allows physically motivated multiplication of the available reference data in order to obtain a sufficiently large dataset for training machine learning algorithms. The underlying example chemical synthesis was measured and analyzed with both application-relevant low-field NMR and high-field NMR spectroscopy as reference method. Artificial neural networks (ANNs) have the potential to infer valuable process information already from relatively limited input data. However, in order to predict the concentration at complex conditions (many reactants and wide concentration ranges), larger ANNs and, therefore, a larger Training dataset are required. We demonstrate that a moderately complex problem with four reactants can be addressed using ANNs in combination with the presented PAT method (low-field NMR) and with the proposed approach to generate meaningful training data.
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.
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.
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.