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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.
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.
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.
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.
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.
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.