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Das Pergamonmuseum ist eines der am meisten besuchten Museen Berlins. Es wird seit etwa 20 Jahren im Rahmen des 1999 von der Stiftung Preußischer Kulturbesitz beschlossenen Masterplans Museumsinsel schrittweise grundhaft instandgesetzt und um einen weiteren Flügel ergänzt, der 2025 fertig gestellt sein soll. In diesem Kontext wurde auch kurz nach dem Beschluss des Masterplans eine Bauzustandsanalyse an den in Originalgröße in der Antikensammlung ausgestellten Baudenk¬ mälern durchgeführt. Allerdings stellte man dabei fest, dass herkömmliche Erkundungsverfahren wie die Bauaufnahme, die baugeschichtliche Untersu¬ chung, das Quellenstudium sowie die äußerliche Begutachtung nicht ausreichen, um die innere Struktur der antiken Baudenkmäler hinreichend zu charakterisieren. Deshalb wurde die BAM im Jahr 2003 von der ARGE Pfanner Pergamonmuseum beauftragt, in enger Zusammenarbeit mit zwei Ingenieurbüros, dem Ingenieurbüro Patitz (IGP) und der Gesellschaft für geophysikalische Unter¬ suchungen mbH (GGU) unter Hinzuziehung einer Restauratorin, die innere Struktur ausgewählter an¬ tiker Baudenkmäler zerstörungsfrei zu untersuchen. Das Ziel der zerstörungsfreien Strukturaufklärung zum inneren Aufbau der Bauteile war es, einerseits sicherheitsrelevante Informationen für die statische Nachweisführung bereitzustellen, sowie andererseits eine Planungsgrundlage für die eventuell erforder¬ liche Ertüchtigung der Baudenkmäler zu schaffen. Im Fokus der Untersuchungen standen dabei das Markttor von Milet und das Säulenjoch der Heiligen Halle am Markt von Priene1 • Im nachstehenden Beitrag werden exemplarisch die am Markttor von Milet durchgeführten Untersuchungen vorgestellt.
Mass Spectrometry (MS) and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy (NMR) are critical components of every industrial chemical process as they provide information on the concentrations of individual compounds and by-products. These processes are carried out manually and by a specialist, which takes a substantial amount of time and prevents their utilization for real-time closed-loop process control. This paper presents recent advances from two projects that use Artificial Neural Networks (ANNs) to address the challenges of automation and performance-efficient realizations of MS and NMR. In the first part, a complete toolchain has been developed to develop simulated spectra and train ANNs to identify compounds in MS. In the second part, a limited number of experimental NMR spectra have been augmented by simulated spectra to train an ANN with better prediction performance and speed than state-of-theart analysis. These results suggest that, in the context of the digital transformation of the process industry, we are now on the threshold of a possible strongly simplified use of MS and MRS and the accompanying data evaluation by machine-supported procedures, and can utilize both methods much wider for reaction and process monitoring or quality control.
Mass Spectrometry (MS) and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy (NMR) are critical components of every industrial chemical process as they provide information on the concentrations of individual compounds and by-products. These processes are carried out manually and by a specialist, which takes a substantial amount of time and prevents their utilization for real-time closed-loop process control. This paper presents recent advances from two projects that use Artificial Neural Networks (ANNs) to address the challenges of automation and performance-efficient realizations of MS and NMR. In the first part, a complete toolchain has been developed to develop simulated spectra and train ANNs to identify compounds in MS. In the second part, a limited number of experimental NMR spectra have been augmented by simulated spectra to train an ANN with better prediction performance and speed than state-of-theart analysis. These results suggest that, in the context of the digital transformation of the process industry, we are now on the threshold of a possible strongly simplified use of MS and MRS and the accompanying data evaluation by machine-supported procedures, and can utilize both methods much wider for reaction and process monitoring or quality control.