Chemie und Prozesstechnik
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Die Schwerpunktthemen für die Forschung der BAM im Bereich der zerstörungsfreien Prüfung werden vorgestellt. Es stehen die aktuellen Forschungsprojekte der Fachbereiche 8.1 bis 8.7 der Abteilung 8 und des Arbeitsgebietes Probabilistische Sicherheits- und Zuverlässigkeitsanalysen von Frau Dr. Bertovic sowie der Nachwuchsgruppe von Frau JProf. Dr. Kruschwitz im Vordergrund.
Gegenstand der vorzustellenden Arbeiten ist die Prüfung der Umwelt-beständigkeit und -verträglichkeit von Materialien und Produkten hinsichtlich der Emission von potenziellen Schadstoffen in die Umwelt. Hierzu werden chemisch-physikalische Einflüsse (Bewitterung) und mikrobielle Beanspruchungen an Modellmaterialien evaluiert. So werden die Freisetzungsraten von Schadstoffen in Abhängigkeit der Beanspruchung beschrieben. Als Modellmaterialien kommen die Polymere Polystyrol (PS) und Polypropylen (PP) zum Einsatz. Synergistische Effekte der Bewitterungsparameter und der mikrobiologischen Beanspruchung sollen dabei ebenso betrachtet werden, wie die gezielte Alterung. Auch findet eine Beschreibung des Verhaltens der ausgetragenen Schadstoffe (polybromierte Flammschutzmittel) in den Umweltkompartimenten Boden oder Wasser statt. Hier sind mit Hilfe der zu entwickelnden Screening- und non-Target-Analyseverfahren die Transformation und der Metabolismus durch Mikroorganismen zu beschreiben. Aus den Ergebnissen sollen Korrelationen zwischen den künstlichen Alterungsverfahren und realen Szenarien abgeleitet werden.
Warfarin als ein Vertreter der NSO-Hetereozyklen, ist seit den 1950er Jahren einer der bekanntesten Gerinnungshemmer. Beim Menschen wird es bis heute zur Vorbeugung von Thrombose und der Behandlung von Vorhofflimmern und Arrhythmie eingesetzt. Doch schon einige Jahre vor der FDA Zulassung als Medikament wurde es zur Bekämpfung von Nagetieren eingesetzt. Bis heute wurde es nur teilweise durch weitaus wirksamere antikoagulante Rodentizide (ARs) der zweiten Generation, sogenannte Superwarfarine, ersetzt. In der Fachliteratur finden sich zahlreiche Beispiele für sekundäre und tertiäre Vergiftung mit ARs bei Wildtieren und anderen Nichtzieltieren. Bisher ist relativ wenig über die Bioakkumulation, Persistenz und Toxizität von ARs und deren Transformationsprodukten (TPs) in der terrestrischen und aquatischen Umwelt, sowie der Nahrungskette bekannt.
Um Einblicke in mögliche Transformations- und Abbauprozesse von Warfarin zu erhalten und um Umwelteinflüsse zu simulieren, wurde es in einer elektrochemischen Reaktorzelle oxidativ umgesetzt und mittels Massenspektrometrie analysiert. Hinsichtlich der Wasseraufbereitung in Kläranlagen wurden technisch relevante Simulationsverfahren wie Chlorung, UV-Bestrahlung und Ozonung angewendet um potentielle Eliminierungswege aufzuklären. Gebildete Transformationsprodukte wurden daher mittels unterschiedlicher chromatografischer Verfahren getrennt, massenspektrometrisch analysiert und verglichen.
Die Wettbewerbsfähigkeit der Prozessindustrie basiert auf der Sicherung der geforderten Produktqualität bei einer optimalen Nutzung von Anlagen, Rohstoffen und Energie. Ein Weg zur wissensbasierten Produktion führt über die Betrachtung der wesentlichen Apparate-, Prozess- und Freigabedaten aus Betrieben und Labors. Das Potenzial dieser Daten wird heute vielfach noch nicht konsequent für ein umfassendes Verständnis der Produktion genutzt.
Neben Fragen zur Datenerfassung, Datenkonnektivität und Datenintegrität müssen solche Daten für eine ganzheitliche Prozessanalyse zunächst mit Kontextinformationen zusammengebracht werden. Datenquellen enthalten Zeitwertpaare, aber auch diskrete Daten aus LIMS (Laboratory Information Management Systems) oder ELN (Electronic Laboratory Notebooks) und werden zunehmend durch 2D- und 3D-Daten aus der Chromatographie-Massenspektrometrie oder bildbasierter Analytik ergänzt.
Für die automatisierte Merkmalsextraktion, etwa zur Extraktion chemischer Informationen aus den oben genannten Datenquellen werden multivariate Werkzeuge und Algorithmen genutzt. Multivariate Statistiken wie PCA (Principle Component Analysis), PLS (Partial Least Squares) und LDA (Latent Discriminant Analysis) bilden die erste Grundlage für die Datenanalyse. Für diese Verfahren sind heute Datenvorbehandlungsschritte nötig. Die Modellbildung geschieht manuell und ist sehr aufwendig.
Können diese Daten im Zeitalter von ML (Machine Learning) und KI (Artificial Intelligence) anderweitig sinnvoll genutzt werden und ohne klassische Modellbildung? Die Bezeichnung „Big Data“ als Voraussetzung für datengetriebene Auswerteverfahren ist für die Prozessindustrie allerdings unpassend, denn auch bei mengenmäßig großen Datensätzen liegen für Kampagnen typischerweise nur Informationen über einige Batches mit einer Serie von Messdaten vor, die genügend Varianz für eine datengetriebene Auswertung aufweisen – nicht vergleichbar mit den Datenmengen im WWW oder von großen Internet-Konzernen.
Ein Weg zur wissensbasierten Produktion führt über die Betrachtung der wesentlichen Apparate-, Prozess- und Freigabedaten aus Betrieben und Labors. Das Potenzial dieser Daten wird heute vielfach noch nicht konsequent für ein umfassendes Verständnis der Produktion genutzt.
Neben Fragen zur Datenerfassung, Datenkonnektivität und Datenintegrität müssen solche Daten für eine ganzheitliche Prozessanalyse zunächst mit Kontextinformationen zusammengebracht werden. Datenquellen enthalten vor allem Zeitwertpaare, die numerisch vorbehandelt und möglichst vollautomatisch ausgewertet werden müssen. Am Beispiel NMR-spektroskopischer Daten wird der Stand der Auswertung mit physikalisch motivierten Modellen, wie z. B. dem IHM erläutert.
Die thermografische ZfP basiert auf der Wechselwirkung von thermischen Wellen mit Inhomogenitäten. Diese Inhomogenitäten hängen mit der Probengeometrie oder der Materialzusammensetzung zusammen. Obwohl die Thermografie für ein breites Spektrum von Inhomogenitäten und Materialien geeignet ist, ist die grundlegende Einschränkung die diffuse Natur der thermischen Wellen und die Notwendigkeit, ihre Wirkung lediglich an der Probenoberfläche radiometrisch messen zu können. Die Ausbreitung der thermischen Wellen von der Wärmequelle über die Inhomogenität zur Detektionsoberfläche führt zu einer Verschlechterung des räumlichen Auflösungsvermögens der thermografischen Technik. Ein neuer konzertierter Ansatz auf Basis einer räumlich strukturierten Erwärmung und einer Joint Sparsity des Signalensembles ermöglicht eine verbesserte Rekonstruktion von Inhomogenitäten.
Im Beitrag wird die Implementierung dieses Ansatzes auf Basis einer strukturierten Beleuchtung mit einem 1D-Laser-Array vorgestellt. Die einzelnen Emitterzellen des Laser-Arrays werden durch ein pseudozufälliges Binärmuster gesteuert und zusätzlich leicht verschoben. Die wiederholte Messung dieser verschiedenen Konfigurationen bei gleichzeitig konstanter Inhomogenität ermöglicht eine Rekonstruktion der Inhomogenität unter Ausnutzung der Joint Sparsity.
Die herkömmliche Bildgebung mit Röntgenstrahlung beruht auf unterschiedlicher Absorption durch verschiedene Materialien im Volumen eines Körpers. Es entsteht ein "Massebild". Die hier vorgestellten Verfahren benutzen die Brechung und Beugung von Röntgenstrahlen, um innere Oberflächen oder die Molekulartextur von Materialien und Bauteilen abzubilden. Im Vortrag werden die entsprechenden Messtechniken an der BAM im Labormaßstab sowie an Großforschungseinrichtungen vorgestellt und anhand einiger Anwendungsbeispiele die zusätzlichen Informationen zur herkömmlichen Durchstrahlung diskutiert.
Trialkoxysilane haben sich in den vergangenen Jahren als vielseitig einsetzbare Organosilane erwiesen. Die Einsatzgebiete erstrecken sich vom Witterungsschutz von Bauwerken über haftvermittelnde Eigenschaften in der Glasfaserindustrie, bei Dicht- und Klebstoffen, in Farben und Lacken bis hin zur Modifizierung von polymeren Werkstoffen.
Kommerzielle Benchtop-NMR-Spektrometer haben das Potential auch im Bereich der Silanchemie als Online-Methode zur Reaktionsüberwachung und für die Qualitätskontrolle eingesetzt zu werden. Interessante NMR-Kerne für die oben genanntem Produkte sind 1H und 29Si. In einer gemeinsamen Forschungskooperation zwischen EVONIK und BAM wurde anhand verschiedener Fallstudien die Anwendbarkeit der Niederfeld-NMR-Spektroskopie zur chemischen Analyse von Silanen evaluiert. Im Zuge der Fallstudien wurde gezeigt, wie Niederfeld-NMR-Spektroskopie die Möglichkeiten der Konzentrationsmessung auf neue Anwendungsgebiete erweitert, in denen bestehende Technologien wie z. B. NIR, Raman, UV/VIS, etc. mangels Referenzdaten nicht quantitativ eingesetzt werden können.
Fallstudie 1: Oligomerisierung
Eine Fallstudie setzte dazu an, den Hydrolyse- und Kondensationsverlauf mit einer geeigneten Online-NMR-Analytik zu beobachten, den Reaktionsfortschritt der Hydrolyse und Kondensation auf dieser Basis besser zu verstehen und zu optimieren. Zu diesem Zweck werden durch Zugabe von Wasser zunächst die Alkoxysubstituenten eines Trialkoxysilans hydrolysiert und entsprechende Silanole gebildet. Diese können dann über eine SiOH-Funktion an den zu modifizierenden Werkstoff anbinden und über weitere Silanolgruppen unter Ausbildung von Siloxaneinheiten vernetzen.
Fallstudie 2: Spaltung von cyclischen Silanverbindungen
In einer weiteren Fallstudie wurde die Kinetik der Aufspaltungen einer cyclischen Silanverbindung untersucht. Die Online-NMR-Analytik kam hierbei sowohl im Labor als auch in der industriellen Produktionsanlage zum Einsatz. Hierfür wurde eine vollständig automatisierte Einhausung verwendet, welche den Einsatz eines kommerziellen NMR-Spektrometers in explosionsgeschützten Bereichen ermöglicht.
Fallstudie 3: Qualitätskontrolle für Produktmischungen von Trialkoxysilanen
Für Produktmischungen eines Trialkoxysilans und weiteren Bestandteilen wie u. a. org. Stabilisatoren, Organozinnverbindungen, eines aromatischen Amins und org. Peroxide wurden quantitative 1H-Spektren akquiriert und eine automatische Auswertungsmethode basierend auf Indirect Hard Modeling (IHM) entwickelt. Für die Nebenkomponenten, deren Stoffmengenanteile bis zu 3 Mol-% betragen, wurden durch die zugrunde gelegte Methode typischerweise korrekte experimentelle Stoffmengenanteile gefunden, die weniger als 0,2 Mol-% vom Referenzwert abweichen.
Antifoulingmittel im Wasser
(2019)