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Im Verbundprojekt RUSEKU wurde die Probenahme von Wasserproben entscheidend weiterentwickelt. Wichtig ist hierbei zu gewährleisten, dass genügend Merkmalsträger in jeder Probe untersucht werden. Es muss daher eine für den Probenahmeort repräsentative Beprobung hinsichtlich des Wasservolumens in Abhängigkeit der Partikelanzahl gewährleistet sein.
Das Hauptaugenmerk lag im vorliegenden Projekt auf einer praxisnahen Beprobungsstrategie. Es wurden verschiedene Konzepte ausprobiert.
• Grundsätzlich hat sich gezeigt, dass eine Stichprobe eine Momentaufnahme des MP-Massengehaltes zeigt. Es wird eine hohe Statistik, also eine Vielzahl an Messungen am gleichen Probenahmeort, benötigt, um eine valide Aussage über den MP-Gehalt zu machen.
• Es zeigt sich, dass eine integrale Probenahme über mehrere Wochen mit dem SK routinemäßig möglich ist. Die erfassten MP-Massen sind reproduzierbar und robust.
• Die DFZ ist für Stichproben geeignet. Partikel < 50 µm werden eventuell unterschätzt
• Die fraktionierte Filtration kann für Stich- und Mischproben direkt im Feld genutzt werden. Fraktionen von 10 und 5 µm werden später im Labor Vakuum filtriert. Es erfolgt eine Fraktionierung der Probe mit Siebmaschenweiten von 1000, 500, 100, 50, 10 und 5 µm.
• Die fraktionierte Filtration kann auch anschließend an die Beprobung mit dem SK zur Anwendung kommen. Wird die mit dem SK gewonnene Wasserprobe fraktioniert filtriert, kann neben einem MP-Gesamtgehalt auch eine Einschätzung über die Partikelgrößen gewonnen werden.
• Für Wässer mit geringen Partikelzahlen wurde ein Messfiltertiegel entwickelt. Dieser hat eine Maschenweite von 6 µm. Seine Anwendung kann mögliche Verluste beim Transferieren vom Probenahmetool zum Messgefäß und mögliche Kontaminationen reduzieren.
Die Optimierung der Probenahmestrategie wurde durch Modellversuche und Simulationen unterstützt. Modellversuche zum Sinkverhalten und Simulationen von MP in realen Gewässern verdeutlichten das komplexe Verhalten der Partikel. Es konnte gezeigt werden, dass Partikel ab einer bestimmten Größe (und kleiner) bei genügend starker Turbulenz sich in der Wassersäule unabhängig von ihrer Dichte verhalten und so auch MP mit kleiner Dichte (z.B. PE) in der gesamten Wassersäule zu finden sind. Es konnte mit dem TEM die Existenz von NP gezeigt werden.
Ein wesentlicher Aspekt des RUSEKU Projektes war die Beprobung realer Kompartimente. Beprobt wurde neben Oberflächengewässern, das urbane Abwassersystem der Stadt Kaiserslautern, Waschmaschinenabwasser und Flaschenwasser.
• In Oberflächengewässern wurde hauptsächlich PE gefunden. Je nach Probe und Gewässer konnten auch PP, PS, PET, PA, SBR und Acrylate nachgewiesen werden.
• Im urbanen Abwassersystem der Stadt Kaiserslautern konnte an allen Probenahmestandorten MP nachgewiesen werden. Es wurde hauptsächlich PE, neben geringeren Mengen an PP, PS und SBR gefunden. Nach einem Regenereignis war der SBR Anteil deutlich erhöht.
• Die Beprobung eines realen Wäschepostens, bestehend aus T-Shirts und Hemden mit PA/CO oder PES/CO Mischgewebe, zeigte einen PA- und PES-Austrag im Waschwasser. Der überwiegende Teil der detektierten Fasern ist aber auf Baumwolle zurückzuführen. Reine gravimetrische Messungen zur Detektion von MP führen zu einer starken Überschätzung.
• In Flaschenwasser (PET-Flaschen) konnte MP detektiert werden. PET wurde nur im stillen Mineralwasser, nicht in Mineralwasser mit Kohlensäure gefunden werden. Teilweise wurde auch das MP-Material des Verschlusses im Wasser detektiert.
• Für Luftproben konnte ein Aufbau zur größenselektiven Beprobung getestet werden.
Neben der Probenahme hat das Projekt auch gezeigt, dass die TED-GC/MS geeignet für die MP-Detektion im Routinebetrieb ist. Die TED-GC/MS konnte weiter optimiert werden. Es wurden MP-Massen bestimmt.
Im Projekt wurden erste realitätsnahe Referenzmaterialien für die MP Detektion hergestellt. Die Herstellung von realitätsnahen Polymeren in ausreichender Homogenität und Menge hat sich als große Herausforderung herausgestellt.
Exploratory analysis of hyperspectral FTIR data obtained from environmental microplastics samples
(2020)
Hyperspectral imaging of environmental samples with infrared microscopes is one of the preferred methods to find and characterize microplastics. Particles can be quantified in terms of number, size and size distribution. Their shape can be studied and the substances can be identified. Interpretation of the collected spectra is a typical problem encountered during the analysis. The image datasets are large and contain spectra of countless particles of natural and synthetic origin. To supplement existing Analysis pipelines, exploratory multivariate data analysis was tested on two independent datasets. Dimensionality reduction with principal component analysis (PCA) and uniform manifold approximation and projection (UMAP) was used as a core concept. It allowed for improved visual accessibility of the data and created a chemical two-dimensional image of the sample. Spectra belonging to particles could be separated from blank spectra, reducing the amount of data significantly. Selected spectra were further studied, also applying PCA and UMAP. Groups of similar spectra were identified by cluster analysis using k-means, density based, and interactive manual clustering. Most clusters could be assigned to chemical species based on reference spectra. While the results support findings obtained with a ‘targeted analysis’ based on automated library search, exploratory analysis points the attention towards the group of unidientified spectra that remained and are otherwise easily overlooked.
µ-FTIR spectroscopy is a widely used technique in microplastics research. It allows to simultaneously characterize the material of the small particles, fibers or fragments, and to specify their size distribution and shape. Modern detectors offer the possibility to perform two-dimensional imaging of the sample providing detailed information. However, datasets are often too large for manual evaluation calling for automated microplastic identification. Library search based on the comparison with known reference spectra has been proposed to solve this problem.
To supplement this ‘targeted analysis’, an exploratory approach was tested. Principal component analysis (PCA) was used to drastically reduce the size of the data set while maintaining the significant information. Groups of similar spectra in the prepared data set were identified with cluster analysis. Members of different clusters could be assigned to different polymer types whereas the variation observed within a cluster gives a hint on the chemical variability of microplastics of the same type. Spectra labeled according to the respective cluster can be used for supervised learning. The obtained classification was tested on an independent data set and results were compared to the spectral library search approach.
Working towards a comprehensive understanding of introduction pathways, number, and fate of micro¬plastics in the environment, suitable analytical methods are a precondition. Micro-spectroscopic methods are probably the most widely used techniques. Besides their ability to measure single spectra of a particle or fiber, most modern FTIR- and Raman microscopes are also capable of two-dimensional imaging. This is very appealing to microplastics research because it allows to simultaneously characterize the analytes chemically as well as their size (distribution) and shape.
Two-dimensional imaging on extensive sample areas with FTIR-micros¬copes is facilitated by focal plane array (FPA) detectors resulting in large data sets comprised of up to several million spectra. With numbers too large for manual inspection of each individual spectrum, automated data evaluation is inevitable. Identifying different polymers based on the comparison with known reference spectra (library search) has proven to be a suitable approach. For that purpose, FTIR-spectra of common plastics can be collected to create an individual reference library.
To Supplement this ‘targeted analysis’, looking for known substances via library search, an exploratory approach was tested. Principal component analysis (PCA) proved to be a helpful tool to drastically reduce the size of the data set while maintaining the significant information. Subsequently, cluster analysis was used to find groups of similar spectra. Spectra found in different clusters could be assigned to different polymer types. The variation observed within clusters gives a hint on chemical variability of microplastics of the same polymer found in the sample. Spectra labeled according to the respective cluster/polymer type were used to build a classification model which allowed to quickly predict the polymer type based on the FTIR spectrum. Classification was tested on a second, independent data set and results were compared to the spectral library search procedure.
In der Prozessindustrie findet die optische Spektroskopie (z. B. NIR- und Raman-Spektroskopie) als Online-Analytik zunehmend Anwendung zur Überwachung che-mischer Qualitäts¬attribute in der Produktion. Ihr ganzes Potential entfalten die Methoden aber meist nur in Kombination mit einer aufwendigen, multivariaten Kalibrierung. Diese muss alle relevanten Zustände des Systems abdecken und bedarf einer geeigneten Referenz¬analytik. Moderne instrumentelle Analysengeräte weisen eine hohe Empfind¬lich¬keit und Robustheit auf, sind aber dennoch stark von Fehler und Variabilität der Probennahme beeinflusst, was sich auf die Richtigkeit und Qualität des multivariaten Modells auswirkt.
Diese Probleme lassen sich verringern, indem die Referenzanalytik ebenfalls online erfolgt. Eine mögliche Lösung stellt die hochauflösende NMR-Spektroskopie als quanti¬tative Online-Referenzanalytik dar. Insbesondere kom¬pakte NMR-Spektrometer auf Basis von Permanent¬magneten sind für diesen Zweck geeignet. Ausschlusskriterien für herkömmlicher NMR-Systeme, wie der große Wartungs-aufwand (Kryotechnik) und der Platz¬bedarf, werden damit vermieden.
Im Rahmen des EU-Projekts CONSENS wurde die Nutzung einer Online-Referenz¬analytik mit NMR-Spektroskopie am Beispiel einer industriellen Pilotanlage erfolgreich realisiert. Untersuchungsgegenstand war die kontinuierliche Synthese eines Aus¬gangsstoffs für die pharmazeutische Industrie. Die enthaltenen metallorganischen Verbindungen sind für die bisher genutzte HPLC Analytik unzu-gänglich und die Analyse ausgewählter Proben erfolgte nach dem Quenchen der Lösung oft mit einem großen zeitlichen Abstand zur Probennahme. Konzen-trationswerte auf Basis von Online-NMR-Spektren standen hingegen mit einer zeitlichen Auflösung von drei Spektren pro Minute über den gesamten Reaktionsverlauf hinweg zur Verfügung. Außerdem konnten durch die NMR-Spektroskopie intermediär auftretende Spezies erstmal quantitativ bestimmt und diese Daten für die Kalibrierung eines NIR-Spektrometers genutzt werden.
Der Vortrag zeigt aktuelle Entwicklungen und Betätigungsfelder des Fachbereichs Prozessanalytik zum Thema Automation in der Analytik. Dies Umfasst die Laborautomation am Beispiel der Probenpräparation für die Röntgenfluoreszenzanalyse und moderne Synthesekonzepte in der organischen Chemie. Außerdem wird die Rolle der Prozessanalytik in der kontinuierlichen Produktion thematisier. Als Anschauungsgegenstand dienen die Überwachung einer Hydroformylierung mittels Raman- und NMR-Spektroskopie und der Einsatz eines NMR-Sensors in einer modularen Produktionsanlage im Pilotmaßstab.
Modular plants using intensified continuous processes represent an appealing concept to produce pharmaceuticals. It can improve quality, safety, sustainability, and profitability compared to batch processes, and it enables plug-and-produce reconfiguration for fast product changes. To facilitate this flexibility by real-time quality control, we developed a solution that can be adapted quickly to new processes and includes a compact Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectrometer for online quality monitoring as well as a new model-based control approach. The NMR sensor is a benchtop device enhanced to the requirements of automated chemical production including ro-bust evaluation of sensor data.
Here, we present alternatives for the quantitative determination of the analytes using modular, physically motivated models. These models can be adapted to new substances solely by the use of their corresponding pure component spectra, which can either be derived from experimental spectra as well as from quantum mechanical models or NMR predictors. Modular means that spec-tral models can simply be exchanged together with alternate reagents and products. Beyond that, we comprehensively calibrated an NIR spectrometer based on online NMR process data for the first time within an industrial plant. The integrated solution was developed for a metal organic reac-tion running on a commercial-scale modular pilot plant and it was tested under industrial conditions.
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.
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.