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Die Generierung und Erweiterung von Prozessverständnis ist eine Grundvoraussetzung für die Anwendung moderner Konzepte im Kontext von Industrie 4.0, wie z.B. modularisierter und intensivierter Prozesse und Anlagen. Insbesondere die direkte Anbindung von Methoden der Online-Prozessanalytik ermöglicht tiefgehende Einblicke in die tatsächlich ablaufenden Vorgänge innerhalb chemischer und pharmazeutischer Produktionsschritte und der damit einhergehenden Regelungskonzepte.
Während die industrielle Anwendung der Online-Raman-Spektroskopie bereits erfolgreich gezeigt wurde, ist die Niederfeld-NMR-Spektroskopie als Online-Methode für die Prozessindustrie bislang noch nicht zugänglich. Der hohe Informationsgehalt verbunden mit einem Wegfall des Kalibrationsaufwands macht die NMR-Spektroskopie zu einer vielversprechenden Methode für die moderne Prozessautomation mit äußerst kurzen Rüstzeiten und geringem Validierungsbedarf. Diese Vorteile zahlen sich insbesondere für Multi-Purpose-Anlagen sowie für Prozesse mit stark schwankender Rohstoffqualität aus.
Im Rahmen des EU-Projekts CONSENS wurde ein industrietauglicher NMR-Analysator basierend auf einem kommerziell verfügbaren Laborgerät entwickelt. Dies umfasst neben der Anbindung an den Prozess vor allem die Erfüllung von Randbedingungen wie zuverlässige Automatisierung und Explosionsschutz, sowie die Integration in sowohl klassische als auch moderne Kommunikationsstrukturen.
Das Konzept wurde an zwei Beispielen aus den Bereichen der pharmazeutischen sowie der großtechnischen Prozessindustrie erprobt. Als eine Beispielreaktion wurde ein Teilschritt einer kontinuierlichen pharmazeutischen Synthese gewählt (Kopplung der zwei aromatischen Systeme Anilin und o-Fluornitrobenzol unter Verwendung eines Lithiumorganyls). Die Reaktion stellt hohe Anforderungen an die automatisierte Auswertung der erhaltenen Prozess-Spektren, die mit physikalisch motivierter Analyse der NMR-Spektraldaten gelöst wurde. Daneben wurde die Synthese des technisch relevanten Lösungsmittels Tetrahydrofuran mit dem Teilschritt der katalytischen Hydrierung von 2-Butin-1,4-diol als Beispielreaktion ausgewählt, die über ein Zwischenprodukt verläuft und Konkurrenzreaktionen aufweist. Dieses System bietet die Möglichkeit der Kombination unterschiedlicher spektroskopischer und klassischer Prozessinformationen von beispielsweise Druck-, Temperatur- und Durchfluss-Messstellen für die Entwicklung innovativer Regelungskonzepte.
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 advanced 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 novel calibration concepts. This is a Major advantage especially within multi-purpose production plants, as well as for processes suffering from fluctuating quality of raw materials.
The concept was evaluated on several example processes of pharmaceutical and chemical industry. The one presented here represents a stage of the synthesis of the industrially important solvent tetrahydrofuran 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.
Such an analyzer for direct implementation in an industrial process environment based on a commercially available laboratory benchtop NMR instrument was recently developed within the EU project CONSENS (www.consens-spire.eu), challenging hyphenation to the production plant as well as compliance to all requirements of chemical industry such as explosion safety regulations (ATEX), robust automation, and modern, as well as classical communication interfaces such as OPC-UA or 4–20 mA communication.
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 advanced 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 novel calibration concepts. This is a major advantage especially within multi-purpose production plants, as well as for processes suffering from fluctuating quality of raw materials.
The concept was evaluated on several example processes of pharmaceutical and chemical industry. The one presented here represents a stage of the synthesis of the industrially important solvent tetrahydrofuran 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.
The goal of this work is to identify the optimal operating input for a lithiation reaction that is performed in a highly innovative pilot scale continuous flow chemical plant in an industrial environment, taking into account the process and safety constraints. The main challenge is to identify the optimum operation in the absence of information about the reaction mechanism and the reaction kinetics. We employ an iterative real-time optimization scheme called modifier adaptation with quadratic approximation (MAWQA) to identify the plant optimum in the presence of plant-model mismatch and measurement noise. A novel NMR PAT-sensor is used to measure the concentration of the reactants and of the product at the reactor outlet. The experiment results demonstrate the capabilities of the iterative optimization using the MAWQA algorithm in driving a complex real plant to an economically optimal operating point in the presence of plant-model mismatch and of process and measurement uncertainties.
Im Zuge der Digitalisierung der Prozessindustrie werden zunehmend modellbasiere Echtzeitoptimierungsverfahren eingesetzt, sog. „Advanced Process Control“. Mithilfe der sogenannten Modifier-Adaptation ist eine iterative Betriebspunktoptimierung auch mit ungenauen Modellen möglich, sofern zuverlässige Prozessdaten zur Verfügung stehen. Am Beispiel eines smarten Online-NMR-Sensors, der in einem EU-Projekt von der BAM entwickelt wurde, konnte das Konzept in einer modularen Produktionsanlage zur Herstellung eines pharmazeutischen Wirkstoffs erfolgreich getestet werden.