Chemie und Prozesstechnik
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- Ägyptisch Blau (1)
Organisationseinheit der BAM
- 8 Zerstörungsfreie Prüfung (335)
- 1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien (120)
- 8.4 Akustische und elektromagnetische Verfahren (109)
- 6 Materialchemie (98)
- 8.2 Zerstörungsfreie Prüfmethoden für das Bauwesen (93)
- 8.0 Abteilungsleitung und andere (74)
- 1.4 Prozessanalytik (56)
- 7 Bauwerkssicherheit (43)
- 6.6 Physik und chemische Analytik der Polymere (42)
- 4 Material und Umwelt (40)
Phased-Array-Technik und Bildgebung mit Ultraschallwellen sind nach langer Entwicklungszeit inzwischen auf dem Weg zu allgemeiner Verbreitung. Daher bietet sich an, die verschiedenen Techniken und deren Begriffe wie z.B. Phased-Array, SAFT, TFM, FMC und Sparse-Array zusammenfassend in Beziehung zu setzen.
All diesen Techniken liegt dieselbe Idee zu Grunde, nämlich durch gezielte Überlagerung von Ultraschallsignalen den gewünschten Effekt zu erreichen. Die verschiedenen Techniken werden kurz charakterisiert und neben den Unterschieden wird beschreiben, auf welche Weise bei all diesen Techniken das Phänomen der konstruktiven Interferenz jeweils genutzt wird.
Phased-Array-Technik und Bildgebung mit Ultraschallwellen sind nach langer Entwicklungszeit inzwischen auf dem Weg zu allgemeiner Verbreitung. Daher bietet sich an, die verschiedenen Techniken und deren Begriffe wie z.B. Phased-Array, SAFT, TFM, FMC und Sparse-Array zusammenfassend in Beziehung zu setzen.
All diesen Techniken liegt dieselbe Idee zu Grunde, nämlich durch gezielte Überlagerung von Ultraschallsignalen den gewünschten Effekt zu erreichen. Die verschiedenen Techniken werden kurz charakterisiert und neben den Unterschieden wird beschreiben, auf welche Weise bei all diesen Techniken das Phänomen der konstruktiven Interferenz jeweils genutzt wird.
The demand for increasing product diversity in the chemical process industry calls for new production processes that enable greater flexibility. Therefore, plants are needed that produce significant quantities for market supply that can be scaled up to several tons per year. Compared to traditional batch processes, intensified continuous production enables not only flexibility but also the production of compounds that are difficult to produce. Custom-designed small-scale reactors significantly improve heat and mass transfer through micro mixing and can improve safety, e.g. in the case of high grade exothermic or high-pressure reactions, and might play an important role for customized, modular production facilities.1 Combined with optimally designed flow cells, compact NMR instruments currently present promising analytical tools for use in flow chemistry applications.2,3 In recent process monitoring applications, the flow cell and the mixing unit are usually separated parts leading to a severe time delay between mixing and first data acquisition.
In this work, we present a comprehensive workflow for the design of a flow cell−mixer combination based on CFD simulation and other design principles.4 Due to the increasing opportunities in additive manufacturing of ceramics, it was possible to realize an optimized SMX-type mixer with a fully integrated NMR flow cell (cf. Fig. 1).
Validation studies exhibited 1H NMR spectra with a quality comparable to common NMR glass tubes. So far, the mixing performance of the system has been evaluated for different mass flow rates within the intended working range of 5–120 seconds region and compared to ideally mixed samples. Thus, the integrated flow cell−static mixer combination can be used for different purposes such as evaluation of fluid properties, equilibration studies, or reaction monitoring of two instantaneously mixed samples.
The ceramic flow cell was additively manufactured and analyzed through x-ray microtomography revealing surface characteristics due to the manufacturing process (cf. Fig. 2). Furthermore, the working range of the whole system was characterized leading to an operational specification for further applications.
In summary, the role of custom-designed components for modular, chemical production, amongst other essential factors like fast development of reliable evaluation models is discussed.
References
[1] Bornemann-Pfeiffer et al., Chem. Ing. Tech. (2021), 93: 1–10
[2] Kern et al., Anal. Bioanal. Chem. (2018) 410: 3349–3360
[3] Kern et al., Anal. Bioanal. Chem. (2019) 411: 3037–3046
[4] Bornemann et al., Ind. Eng. Chem. Res. (2019), 58: 19562−19570
Der Weg zur digitalen Brücke ist eingeschlagen. Im Bereich der Planung, Bauüberwachung und -ausführung wird aktuell das Building Information Modelling (BIM) eingeführt. Ist eine Brücke in der Baulast von Bund und Ländern errichtet, wird ihr Zustand im Zuge von wiederkehrenden Bauwerksprüfungen nach DIN 1076 lückenlos überwacht. Abgespeichert werden die Informationen der Überwachung in einer Datenbank (ASB-ING Teilsystem Bauwerksdaten). Aus dieser Datenbank können anschließend relevante Informationen in ein objektspezifisches Bauwerksbuch überführt werden. In dieser Datenbank werden im Vorfeld definierte Daten abgespeichert. Reine Messdaten oder aber auch die verwendeten ingenieurtechnisch-physikalischen Modelle verbleiben in der Regel bei den beauftragen Dienstleistern. Zusammengefasst existieren verschiedene parallele Insellösungen der Informationsablage. Gegenstand verschiedener Forschungsanstrengungen ist es nun Lösungen zu finden, die einen ganzheitlichen Ansatz für den Informationsfluss von der Errichtung über den Betrieb bis hin zum Abbruch eines Bauwerkes sicherstellen. Im Rahmen einer prototypischen Entwicklung wird auf Grundlage, des für die Industrie 4.0 entwickelten open source Software Framework Eclipse BaSyx, ein möglicher Lösungsansatz – die Verwaltungsschale BBox (Bridge Box) - präsentiert. Dieser Lösungsansatz stellt das physikalisch-ingenieurtechnische Modell zur Zustandsbewertung der Brücke gedanklich in den Mittelpunkt. Unter der Voraussetzung einer durchgängigen Digitalisierung der gesamten Prozessschritte innerhalb der Lebensdauer der Brücke, kann jeder Planungs- und Fertigungsschritt, die Instandhaltung einschließlich des Rückbaus erfasst werden. Das Besondere hierbei ist, dass auch die Grundlagen der Bewertung, wie Messdaten, mit abgespeichert werden. Die Modellstruktur der Verwaltungsschale erlaubt hierbei eine bedarfsgerechte Granularität hinsichtlich der Messdaten auf allen virtuellen Ebenen, um das physikalisch-ingenieurtechnisch Modell mit Daten zu versorgen. Die gewählte Form der Datenablage bildet den Grundstein für zukünftige KI-Auswertungen z.B. mit den Methoden des Maschinellen Lernens (ML). Der Zugriff auf die dafür jeweils benötigten Daten wird durch die Ablage der Daten einschließlich Metadaten und den Einsatz einer Standard S3 Schnittstelle stark vereinfacht. Der Beitrag stellt die Entwicklung und die Systemarchitektur der BBox am Beispiel von 2 Projekten dar.
Digitaler Zwilling: Verwaltungsschale BBox als Datenablage über den Lebenszyklus einer Brücke
(2021)
Auf dem Weg zur digitalen Brücke existieren bereits erste Lösungen, die den Lebenszyklus einer Brücke abbilden können. Für die Planung, den Bau und den Unterhalt stehen unterschiedlichste Werkzeuge, z. B. BIM, DIN 1076, SIB-Bauwerke, Monitoring etc. zur Verfügung, die jeweils mit unterschiedlichen Datenformaten arbeiten. Für ein intelligentes Erhaltungsmanagement müssen aber alle Daten mit den verschiedenen Datenformaten zusammengeführt, abgelegt und so verwaltet werden können, dass über den gesamten Lebenszyklus einer Brücke die Abbildung eines ganzheitlichen digitalen Zwillings eines Bauwerks möglich ist. Die Autoren haben dafür mit BBox den Prototyp einer Verwaltungsschale (VWS) auf Grundlage von Industrie 4.0 entwickelt. Damit wird das physikalisch-ingenieurtechnische Modell zur Zustandsbewertung der Brücke in den Mittelpunkt gestellt und der gesamte Lebenszyklus einer Brücke kann unabhängig von Datenformaten digital erfasst werden. Da der Aufbau der VWS durch die Granularität optimal strukturiert ist, bietet die Ablage und Einspeisung von Messdaten sowohl die Grundlage eines Live-Monitorings als auch den Grundstein für maschinelles Lernen (ML). Der Datenzugriff via S3-Schnittstelle erleichtert die Entwicklung von eigenen Prognosemodellen mit Informationsmustern (SHIP – Structural Health Information Pattern). Am Beispiel der Heinrichsbrücke Bamberg wird die praktische intelligente Umsetzung des Bauwerksmonitorings inkl. VWS mit Informationsmustern und ML gezeigt.