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Organisationseinheit der BAM
- 1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien (70)
- 1.4 Prozessanalytik (70)
- 8 Zerstörungsfreie Prüfung (8)
- 8.6 Faseroptische Sensorik (6)
- 8.0 Abteilungsleitung und andere (3)
- 8.1 Sensorik, mess- und prüftechnische Verfahren (3)
- 1.3 Instrumentelle Analytik (2)
- 2 Prozess- und Anlagensicherheit (1)
- 2.1 Sicherheit von Energieträgern (1)
- 3 Gefahrgutumschließungen; Energiespeicher (1)
- 3.5 Sicherheit von Gasspeichern (1)
- 5 Werkstofftechnik (1)
- 5.4 Multimateriale Fertigungsprozesse (1)
- 6 Materialchemie (1)
- 6.3 Strukturanalytik (1)
- 8.4 Akustische und elektromagnetische Verfahren (1)
- 9 Komponentensicherheit (1)
- 9.0 Abteilungsleitung und andere (1)
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- P.0 Präsident und andere (1)
Eingeladener Vortrag
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Prozess-Sensoren 4.0 vereinfachen ihre Einbindung über Plug and Play, obwohl sie komplexer werden. Sie bieten Selbstdiagnose, Selbstkalibrierung und erleichterte Parametrierung. Über die Konnektivität ermöglichen die Prozess-Sensoren den Austausch ihrer Informationen als Cyber-physische Systeme mit anderen Prozess-Sensoren und im Netzwerk. Der Aufbruch von der aktuellen Automation zum smarten Sensor hat bereits begonnen. Automatisierungstechnik und Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) verschmelzen zunehmend. Wenn die Prozessindustrie dieses nicht definiert, tun es andere.
Für die weitere Entwicklung von der Ist‐Situation zu einer Industrie-4.0-Welt in der Prozessindustrie werden mehrere Szenarien diskutiert. Diese reichen vom erleichterten Abruf sensorbezogener Daten über zusätzliche Kommunikationskanäle zwischen Sensor und mobilen Endgeräten über vollständig bidirektionale Kommunikation bis hin zur Einbindung der Cloud und des Internets in virtualisierte Umgebungen.
Um zu einer störungsfreien Kommunikation aller Sensoren untereinander zu kommen, muss mindestens ein einheitliches Protokoll her, das alle Sensoren sprechen und verstehen. Der derzeit greifbarste offengelegte Standard, der moderne Kommunikationsanforderungen erfüllt, ist OPC Unified Architecture (OPC-UA). Viele halten das Sortieren der Kommunikationsstandards für eines der wesentlichen Errungenschaften von Industrie 4.0.
Eine Topologie für smarte Sensoren, das Zusammenwirken mit daten- und modellbasierte Steuerungen bis hin zur Softsensorik sowie weitere Anforderungen an Sensoren sind jedoch heute noch nicht angemessen beschrieben. Wir müssen jetzt schnell die Weichen für eine smarte und sichere Kommunikationsarchitektur stellen, um zu einer störungsfreien Kommunikation aller Sensoren auf Basis eines einheitlichen Protokolls zu kommen, welches alle Sensoren ausgeben und verstehen.
Aktuelle und zukünftige öffentliche Förderung von Industrie 4.0-Projekten sind eine gute Investition. Wegen der hohen Komplexität und Interdisziplinarität gelingt die Umsetzung nur gemeinsam zwischen Anwendern aus der Prozessindustrie, Software- und Geräteherstellern und Forschungsgruppen. Anwender sind gefragt, diese neue Technologie durch eine beschleunigte Validierung und Akzeptanz umzusetzen. Sie erhalten die einzigartige Chance, ihre Prozesse und Anlagen wettbewerbsfähig zu halten. Kooperativ betriebenen F&E-Zentren und gemeinsam anerkannten Applikationslaboren kommt dafür eine hohe Bedeutung zu.
qNMR provides the most universally applicable form of direct concentration or purity determination without need for reference materials of impurities or the calculation of response factors but only exhibiting suitable NMR properties. The workshop presents basic terms of statistics and uncertainty analysis, which are the basis for qNMR spectroscopy and data analysis such as, e.g., standard deviations, linear regression, significance tests, etc. and gives typical examples of applications in qNMR spectroscopy.
Die ehemals wegen komplexer Technik und vergleichsweise hohen Wartungskosten beim Anwender ungeliebte Prozessanalysentechnik (PAT) erfährt sich mittlerweile immer mehr als etablierender Bereich mit einem großen Zuwachs und Dynamik. Die Prozesskontrolle und -steuerung über physikalische Kenngrößen wie Druck und Temperatur lässt eine weitere Optimierung der Anlagen kaum mehr zu. Nur mittels stoffspezifischer Analysen lassen sich Rohstoffschwankungen, Ausbeuten und Energieeinsatz konsequent optimieren.
Der systematische Einsatz der Prozessanalysentechnik verändert Prozesse und Produktionsumgebungen und hat damit die Chance, Kernstück dezentral automatisierter Produktionseinheiten zu werden. Ein neuer Arbeitskreis der NAMUR AK 3.7 „Smarte Sensorik, Aktorik und Kommunikation“ wird diesem verstärkt Rechnung tragen. Es werden reale Anwendungsbeispiele aufgezeigt, die eine schnelle Amortisation von PAT im Prozess untermauern.
Um in einem veränderten Umfeld erfolgreich bestehen zu können, müssen Chemieunternehmen neue Pfade beschreiten. Dazu gehört insbesondere das Potential digitaler Technologien. Mit flexiblen, modularen chemischen Vielzweck-Produktionsanlagen lassen sich häufig wechselnde Produkte mit kürzeren Vorlauf- und Stillstandzeiten zwischen den Kampagnen und dennoch hoher Qualität realisieren. Intensivierte, kontinuierliche Produktionsanlagen erlauben auch den Umgang mit schwierig zu handhabenden Substanzen.
Grundvoraussetzung für solche Konzepte ist eine hochautomatisierte "chemische" Prozesskontrolle zusammen mit Echtzeit-Qualitätskotrolle, die "chemische" Informationen über den Prozess bereitstellt. In einem Anwendungsbeispiel wurde eine pharmazeutische Lithiierungsreaktion aus einer modularen Pilot-Anlage betrachtet und dabei die Vorzüge eines vollautomatischen NMR-Sensors untersucht. Dazu wurde ein kommerziell erhältliches Benchtop-NMR-Spektrometer mit Permanentmagnet auf die industriellen Anforderungen, wie Explosionsschutz, Feldkommunikation und vollautomatischer, robuster Datenauswertung angepasst. Der NMR-Sensor konnte schließlich erfolgreich im vollautomatischen Betrieb nach fortschrittlichen Regelkonzepten und für die Echtzeitoptimierung der Anlage getestet werden. Die NMR-Spektroskopie erwies sich als hervorragende Online-Methode und konnte zusammen mit einer modularen Datenauswertung sehr flexibel genutzt werden. Die Methode konnte überdies als zuverlässige Referenzmethode zur Kalibrierung konventioneller Online-Analytik eingesetzt werden.
Zukünftig werden voll integrierte und intelligent vernetzte "smarte" Sensoren und Prozesse eine kontinuierliche Produktion von Chemikalien und Pharmazeutika mit vertretbaren Qualitätskosten möglich machen.
The talk reflects how PAT could be applied in future developments ofpharma manufacturing. It shows the benefits, increase quality, size and increasing speed of production with significant reduction of quality costs, which are possible. Using Smart Sensors and model based data evaluation methods are the key to reduce set-up times and costs. Industry 4.0 will help shape the Pharmaceutical industry of tomorrow. This is demonstrated by an example using modular production units for Continuous Manufacturing. The development of a smart online NMR analyser is shown.
The departure from the current automation landscape to next generation automation concepts for the process industry has already begun. Smart functions of sensors simplify their use and enable plug-and-play integration, even though they may appear to be more complex at first sight. Monitoring specific information (i.e., “chemical” such as physico-chemical properties, chemical reactions, etc.) is the key to “chemical” process control.
The talk introduces a smart online NMR sensor module provided in an explosion proof housing as example. This sensor was developed for an intensified industrial process (pharmaceutical lithiation reaction step) funded by the EU’s Horizon 2020 research and innovation programme (www.consens-spire.eu). Due to NMR spectroscopy as an “absolute analytical comparison method”, independent of the matrix, it runs with extremely short set-up times in combination with “modular” spectral models. Such models can simply be built upon pure component NMR spectra within a few hours (i.e., assignment of the NMR signals to the components) instead of tedious calibrations runs.
The talk also generally covers current aspects of high-field and low-field online NMR spectroscopy for reaction monitoring and process control giving also an overview on direct dissolution studies of API cocrystals.
Quantitative NMR Spectroscopy (qNMR) provides the most universally applicable form of direct purity determination without need for reference materials of impurities or the calculation of response factors for all samples exhibiting suitable NMR properties. Broadly accepted validation methods of qNMR spectroscopy gives users tools to exploit qNMR more easily and enables rapid analytical method development and reduce time and financial burdens.
The first initiative towards a worldwide agreement goes back to a panel discussion at PANIC 2014 (Practical Applications of NMR in Industry Conference) in Chicago. Since that time, the Validation Workshop takes place each year following the PANIC Conference, last in 2017 with a turnout of over 65 people. The group aims to identifying a network of NMR people concerned with validation that can ultimately assist each other through the validation process, harmonize the terminology and a standard approach for NMR validations and position the guidelines produced by consensus of the NMR community so that accreditation agencies can use this process.
The talk briefly summarises the outcome of the former PANIC Validation Workshops (2015, 2016, and 2017) as well as the recent satellite meetings including the qNMR meeting held at Spectral Service in Cologne, Germany (June 2016), a validation workshop at SMASH (La Jolla, USA, September 2016), the qNMR Summit with USP in Rockville, USA (October 2016), the qNMR Summit at BAM in Berlin, Germany (March 2017), and the qNMR Minisymposium at SMASH in Baveno, Italy (September 2017).
Upcoming activities will be a qNMR Summit held by JP and JEOL in Tokyo, Japan (January 29th-30th, 2018) and a qNMR Summit at the University of Würzburg, Germany (planned for October 2018). The next PANIC takes place March 4th-8th, 2018 in La Jolla (San Diego), CA, USA.
Further Information can be found under:
http://www.validnmr.com
What is the future of Analytical Sciences? The talk starts with a definition, comparing the current view with that from 1968. How do wie set trends? How do we get Analytics inside? Some examples of "Big Science" are given and discussed in relation to a definition of AS. How does AS face the current Grand Challenges?
As exaples for something significant, several exaples are presented, such as Climate Change of Hydrogen Storage. Another important trand are eScience and automation concepts for AS, which are highlighted.
But (Analytical) Science has to be politcal in our times to face Fake News and to breake barriers!
The departure from the current automation landscape to next generation automation concepts for the process industry has already begun. Smart functions of sensors simplify their use and enable plug-and-play integration, even though they may appear to be more complex at first sight. Monitoring specific information (i.e., “chemical” such as physico-chemical properties, chemical reactions, etc.) is the key to “chemical” process control.
The talk introduces a smart online NMR sensor module provided in an explosion proof housing as example. This sensor was developed for an intensified industrial process (pharmaceutical lithiation reaction step) funded by the EU’s Horizon 2020 research and innovation programme (www.consens-spire.eu). Due to NMR spectroscopy as an “absolute analytical comparison method”, independent of the matrix, it runs with extremely short set-up times in combination with “modular” spectral models. Such models can simply be built upon pure component NMR spectra within a few hours (i.e., assignment of the NMR signals to the components) instead of tedious calibrations runs.
The talk also generally covers current aspects of high-field and low-field online NMR spectroscopy for reaction monitoring and process control and gives also an overview on direct dissolution studies of API cocrystals.
The departure from the current automation landscape to next generation automation concepts for the process industry has already begun. Smart functions of sensors will simplify their use and enable plug-and-play integration, even though they may appear to be more complex at first sight. This is particularly important for concepts like self-diagnostics, self-calibration and self-configuration/parameterization. Intelligent field devices as parts of digital field networks, Inter-net Protocol (IP)-based connectivity and web interfaces, as well as advanced data analysis soft-ware will provide the basis for future projects like Industrie 4.0, Factory of the Future, or Industrial Internet of Things (IIoT). The talk summarizes the currently discussed general requirements for process sensors 4.0 and introduces an online NMR sensor as example. This sensor was developed to provide integrated control and sensing for sustainable operation of flexible intensified processes (CONSENS) funded by the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme.
Um in einem veränderten Umfeld erfolgreich bestehen zu können, müssen Chemieunternehmen neue Pfade beschreiten. Dazu gehört insbesondere das Potential digitaler Technologien. Die volle Integration und intelligente Vernetzung von Systemen und Prozessen kommt zögerlich voran.
Dieser Vortrag ist ein Loblied auf die Feldebene. Er möchte dazu ermutigen, die Digitalisierung der Prozessindustrie auf Basis smarter Sensorik, Aktorik und Kommunikation ganzheitlicher zu denken und informiert über aktuelle technische Perspektiven, wie das „Ein-Netzwerk-Paradigma“, Ad-hoc-Vernetzungen, Edge-Computing, FPGAs, virtuelle Maschinen oder Blockchain. Diese geben smarter Sensorik, Aktorik und Kommunikation eine völlig neue Perspektive.
Smart sensors and smart reference materials – an approach to the industrial internet of things
(2016)
The BAM targets within Bonares I4S are adaption of two online sensors being optimised for mobile applications: A LIBS spectrometer (Laser Induced Breakdown Spectroscopy) as well an a XRF spectrometer (X-Ray Fluorescence
Spectroscopy). Beyond , the certification of soil reference materials is scope of I4S at BAM. Therefore, a managable relational database structure is needed, based on a modular Architecture, which is dedicated to spectroscopy. The requirements to such a database are discussed.
Der Vortrag ist ein Impulsvortrag, der kurz in die Prozessketten der potentiellen Wasserstoffwirtschaft einführt. An vielen Stellen werden spezifische Sensoren benötigt, die die Prozess-Sicherheit und die Zuverlässigkeit von Qualitätsparametern gewährleisten. Es wird auch kurz auf die Forschungsföerderungslandschaft zu diesem Thema eingegangen.
The prerequisites for a successful energy transition and the economic use of hydrogen as a clean green energy carrier and for H2 readiness are a rapid market ramp-up and the establishment of the required value chains. Reliable quality and safety standards for innovative technologies are the prerequisite for ensuring supply security, for environmental compatibility and sustainable climate protection, for building trust in these technologies and thus enable product and process innovations.
With the Competence Centre "H2Safety@BAM", BAM is creating the safety-related prere-quisites for the successful implementation of hydrogen technologies at national as well as European level. BAM uses decades of experience in dealing with hydrogen technologies to develop the necessary quality and safety standards.
The presentation will draw a bow from the typical basic tasks of BAM in the field of competence "Sensors, analytics and certified reference materials", such as maintenance and dissemination of the national gas composition standards for calorific value determination as Designated Institute for Metrology in Chemistry within the framework of the Metre Convention, to the further development of measurement and sensor technology for these tasks. For the certification of reference materials, a mostly slow and time-consuming but solid reference analysis is common. With hydrogen and its special properties, completely new requirements are added. In addition, fast and simple online analysis is required for process control, for example to register quality changes, e.g., during load changes or refuelling processes.
Die Nutzung von Sensortechnologien, insbesondere im Bereich der Gasdetektion mit einem Schwerpunkt auf Wasserstoff, spielt eine entscheidende Rolle in verschiedenen Anwendungsbereichen der Wasserstofftechnologie. Sicherheitsüberwachung, Leckdetektion und Prozesskontrolle gehören zu den prominenten Anwendungsgebieten dieser Sensortechnologien. Ein zentrales Ziel ist die Erkennung von freigesetztem Wasserstoff sowie die genaue Bestimmung des Wasserstoff-Luftverhältnisses mithilfe von Gassensoren. Dies ist von entscheidender Bedeutung, um potenzielle Gefahren frühzeitig zu erkennen und angemessene Maßnahmen zu ergreifen.
Ein weiterer Schwerpunkt dieses Beitrags liegt auf der Analytik und der Verwendung zertifizierter Referenzmaterialien in Verbindung mit Metrologie für die Wasserstoffspeicherung. Dies gewährleistet eine präzise und zuverlässige Charakterisierung von Wasserstoff und unterstützt die Entwicklung sicherer Speichertechnologien. Im Rahmen des Euramet-Vorhabens Metrology for Advanced Hydrogen Storage Solutions (MefHySto) wird eine Kurzvorstellung präsentiert.
Der Vortrag stellt zwei zerstörungsfreie Prüfverfahren zum strukturellen Zustandsüberwachung (Structural Health Monitoring, SHM) für Wasserstofftechnologien vor. Insbesondere die Fehlstellenerkennung mittels geführter Ultraschallwellen spielt eine bedeutende Rolle bei der Lebensdauerüberwachung von Wasserstoffspeichern. Ein weiterer Aspekt ist die Anwendung faseroptischer Sensorik zur Schadensfrüherkennung von Wasserstoffspeichern. Diese zerstörungsfreien Prüfverfahren ermöglichen eine präzise und frühzeitige Identifizierung von Schäden, was die Sicherheit und Effizienz von Wasserstoffspeichersystemen entscheidend verbessert.
Smart functions of sensors simplify their use and enable plug-and-play, even though they are more complex. This is particularly important for, self-diagnostics, self-calibration and self-configuration/parameterization. Intelligent field devices, digital field networks, Internet Protocol (IP)-enabled connectivity and web services, historians, and advanced data analysis software are providing the basis for the future project “Industrie 4.0” and Industrial Internet of Things (IIoT).
Important smart features include connectivity and communication ability according to a unified protocol (OPC-UA currently most widely discussed), maintenance and operating functions, traceability and compliance, virtual description to support a continuous engineering, and well as interaction capabilities between sensors. This is a prerequisite for the realization of Cyber Physical Systems (CPS) within these future automation concepts for the process industry. Therefore, smart process sensors enable new business models for users, device manufacturers, and service providers.
The departure from current automation to smart sensor has already begun. Further development is based on the actual situation over several steps. Possible perspectives will be via additional communication channels to mobile devices, bidirectional communication, integration of the cloud and virtualization. The integration of virtual runtime environments can provide a more flexible topology for process control environments.
The talk summarizes the currently discussed requirements to process sensors 4.0 and introduces an online NMR sensor as an example, which was developed in the EU project CONSENS.
qNMR provides the most universally applicable form of direct concentration or purity determination without need for reference materials of impurities or the calculation of response factors but only exhibiting suitable NMR properties.
The workshop presents basic terms of statistics and uncertainty analysis, which are the basis for qNMR spectroscopy and data analysis such as, e.g., standard deviations, linear regression, significance tests, etc. and gives typical examples of applications in qNMR spectroscopy.
Introduction
NMR spectroscopy is one of the most important analytical methods in organic chemistry. While most analyses are carried out qualitatively with the aim of substance identification and structure elucidation, quantitative NMR spectroscopy (qNMR) is increasingly gaining importance in research and industry. qNMR provides the most universally applicable form of direct purity determination without need for reference materials of impurities or the calculation of response factors but only exhibiting suitable NMR properties.
Methods
One of the most attractive features of quantitative NMR spectroscopy is that the NMR peak areas can be used directly for concentration quantification without further calibration. Another advantage of NMR spectroscopy is that the method has a high linearity between absolute signal area and sample concentration, which makes it an absolute analytical comparison method that is independent of the matrix. This enables automated robust data evaluation strategies that can be used for online applications of qNMR spectroscopy.
Jancke et al. proposed NMR spectroscopy as a relative primary analytical method because it can be fully described by mathematical equations from which a complete uncertainty budget can be derived, allowing it to be used at the highest metrological level. Weber et al. discussed in detail important aspects of the procedure that enable the realisation of low measurement uncertainties in qNMR measurements. Since certification of CRM requires expanded mea¬sure¬ment uncertainties of less than 0.5 % (relative), the work of Weber et al. demonstrated for the first time that qNMR can fulfil this criterion.
Results
To date, further comparative studies have been carried out in metrology and industry, demonstrating the performance of quantitative NMR spectroscopy and further reducing measurement uncertainties. The development of validation concepts and the commercial availability of suitable certified reference materials facilitate the application, especially in the usually highly regulated industrial environment. Users can thus accelerate the development of analytical methods. The talk will cover a wide range of topics from current metrological activities to new challenges for qNMR spectroscopy and also deals with aspects such as validation and accreditation.
Innovative aspects
• qNMR provides the most universally applicable form of direct purity determination
• Expanded measurement uncertainties lower than 0.15 % (relative) possible
• Benchtop NMR instruments increasingly used for qNMR spectroscopy
Resolving overlapping peaks of multiple components. Relative primary analytical method - Fundamental relationship of qNMR.
Quantitative NMR Spectroscopy (qNMR) provides the most universally applicable form of direct purity determination without need for reference materials of impurities or the calculation of response factors but only exhibiting suitable NMR properties. Broadly accepted validation methods of qNMR spectroscopy will give users the tools to exploit qNMR more easily and enable them to speed up analytical method development and reduce the time and financial burden.
The first initiative towards a worldwide agreement goes back to a panel discussion at PANIC 2014 (Practical Applications of NMR in Industry Conference) in Chicago. Since that, the Validation Workshop takes place following the PANIC Conference each year, last in 2017 with a turnout of over 50 people. The group aims at identifying a network of NMR people concerned with validation that can ultimately assist each other through the validation process, harmonize the terminology and a standard approach for NMR validations and position the guidelines produced by consensus of the NMR community so that accreditation agencies can use this process.
In general, most quantitative organic chemical measurements rely on the availability of highly purified compounds to act as calibration standards. The traceability and providence of these standards is an essential component of any measurement uncertainty budget and provides the final link of the result to the units of measurement, ideally the SI. The more recent increase in the use of qNMR for the direct assessment of chemical purity however can potentially improve the traceability and reduce the uncertainty of the measured chemical purity at a reduced cost and with less material. For example, the method has beneficially been used by National Metrology Institutes for comparisons including comparisons on CCQM (Consultative Committee for Amount of Substance: Metrology in Chemistry and Biology, www.bipm.org). First comparisons started 1998 with CCQM-P3 (Organics in solution) or CCQM-P35 (2002, EtOH in solution), were underpinned by a broad range of polarity and molecular size (CCQM–K55 series of purity studies including Valine, Aldrin, or Folic acid) and were continued with the recent pilot studies CCQM-P150 (2014, purity of Dimethyl sulfone) or CCQM-P150b (2017, purity of Pyributicarb).
Traditional ‘indirect’ methods of purity analysis require that all impurities are identified and quantified, leading to a minimum of four individual analytical methods (organic impurities, water, solvents, inorganic residue). These multiple technique approaches measure an array of different chemical impurities normally present in purified organic chemical compounds. As many analytical methodologies have compound-specific response factors, the accuracy and traceability of the purity assessment is dependent on the availability of reference materials of the impurities being available.
qNMR provides the most universally applicable form of direct purity determination without need for reference materials of impurities or the calculation of response factors but only exhibiting suitable NMR properties. The development of CRMs addressing qNMR specific measurement issues will give analysts compounds ideally suited for the analytical method and also provide full characterisation of qNMR related parameters to enable more realistic uncertainty budgets. These materials will give users the tools to exploit qNMR more easily and enable them to speed up analytical method development and reduce the time and financial burden of multiple analytical testing.
Due to recent advances in technical developments of NMR instruments such as acquisition electronics and probe design, detection limits of components in liquid mixtures were improved into the lower ppm range (approx. 5–10 ppm amount of substance) qNMR studies increasingly attract broader interest.
qNMR provides the most universally applicable form of direct purity determination without need for reference materials of impurities or the calculation of response factors but only exhibiting suitable NMR properties. The development of CRMs addressing qNMR specific measurement issues will give analysts compounds ideally suited for the analytical method and also provide full characterisation of qNMR related parameters to enable more realistic uncertainty budgets. These materials will give users the tools to exploit qNMR more easily and enable them to speed up analytical method development and reduce the time and financial burden of multiple analytical testing.
Due to recent advances in technical developments of NMR instruments such as acquisition electronics and probe design, detection limits of components in liquid mixtures were improved into the lower ppm range (approx. 5–10 ppm amount of substance). This showed that modern NMR equipment is also suitable for the observation of hydrocarbon samples in the expanded fluid phase or gas phase. Since Quantitative NMR spectroscopy (qNMR) is a direct ratio method of analysis without the need of calibration it was used to determine impurities in appropriate liquid and liquefied hydrocarbon isomers up to C6, which are used for preparation of primary gas standards, e.g., natural gas or exhaust gas standards. At the same time it is possible to yield structural information with a minimum of sample preparation. Thus, cross contaminations between different isomers of the observed hydrocarbons and their (NMR-active) impurities can be identified and quantified.
In general, most quantitative organic chemical measurements rely on the availability of highly purified compounds to act as calibration standards. The traceability and providence of these standards is an essential component of any measurement uncertainty budget and provides the final link of the result to the units of measurement, ideally the SI. The more recent increase in the use of qNMR for the direct assessment of chemical purity however can potentially improve the traceability and reduce the uncertainty of the measured chemical purity at a reduced cost and with less material. For example the method has beneficially been used by National Measurement institutes for recent CCQM comparisons including the CCQM–K55 series of purity studies.
Traditional ‘indirect’ methods of purity analysis require that all impurities are identified and quantified, leading to a minimum of 4 individual analytical methods (organic impurities, water, solvents, inorganic residue). These multiple technique approaches measure an array of different chemical impurities normally present in purified organic chemical compounds. As many analytical methodologies have compound-specific response factors, the accuracy and traceability of the purity assessment is dependent on the availability of reference materials of the impurities being available.
qNMR provides the most universally applicable form of direct purity determination without need for reference materials of impurities or the calculation of response factors but only exhibiting suitable NMR properties. The development of CRMs addressing qNMR specific measurement issues will give analysts compounds ideally suited for the analytical method and also provide full characterisation of qNMR related parameters to enable more realistic uncertainty budgets. These materials will give users the tools to exploit qNMR more easily and enable them to speed up analytical method development and reduce the time and financial burden of multiple analytical testing.
In 2018, BAM (Federal Institute for Materials Research and Testing) and the young analysts of the department Analytical Chemistry at the Gesellschaft Deutscher Chemiker (German Chemical Society, GDCh) jointly organized the second summer school on quality assurance in analytical chemistry in Berlin, Germany. Over fifty doctoral students that are still in the initial stages of work participated in the week-long event and the participants were confronted with the most important basic concepts of internal and external systems of quality assurance in analytical chemistry.
Especially young scientists and scholars deal with the development of analysis methods and often generate an increasingly growing wealth of data. Results are mostly evaluated under quantitative aspects and need to be assessed subject-specifically. In addition to the purely scientific requirements these results also should meet the requirements of analytical quality assurance. For this purpose, the development of analytical methods is accompanied by a process of validation – the documented proof that a method is suitable for the intended purpose and the defined requirements.
This talk summarizes the didactic concept, which was used by the organizers to span an arc from the handling of process characteristics, such as accuracy, precision, linearity, recovery, up to measurement uncertainty and modern multivariate analysis techniques. In an open space workshop, the participants discussed their idea of quality management and worked out requirements after common sense. Interestingly, many participants had already implemented important quality assurance without professionally knowing it.
Prozessindustrie Gemeinsam Digital – Forschungsbedarf für die Digitalisierung der Prozessindustrie
(2019)
Die Digitale Transformation durchdringt weite Teile der Industrie mit einer zunehmenden Vernetzung und Digitalisierung entlang der Wertschöpfungskette.
Basierend auf dem Whitepaper der DECHEMA „Digitalisierung in der Chemieindustrie“ entsteht die Vision eines gläsernen Apparates mit einem zeitlich, räumlich und methodisch dichtem Monitoring der Betriebszustände, das eine daten- und modellbasierte Optimierung transienter oder instationärer Prozesse (das heißt An-/Abfahren, Laständerungen, etc.) erlaubt. Auch der nicht bestimmungsmäßige Betrieb von Apparaten oder Modulen wird zuverlässig erkannt. Basis ist hier die Implementierung von innovativer Messtechnik und neuartigen Sensoren in Kombination mit der Anwendung datengetriebener oder rigoroser Modelle zur Prozesssimulation und -kontrolle.
Anlagen, die auf diesem Konzept basieren, lassen sich sicher an Stabilitäts- bzw. Kapazitätsgrenzen und mit höherem Durchsatz betreiben. Trotz schwankender Rohstoffqualitäten kann eine gleichbleibende Zielqualität der Produkte mit rentablen Qualitätssicherungskosten garantiert werden. Dazu ist eine Vernetzung über weitere Branchen (Softwareingenieure, MSR-Technik, Betreiber, Hersteller) notwendig. Sie ergänzt komplementär die ENPRO-Initiative mit Themen der modularen Anlagenplanung und -konstruktion und modular verteilter Intelligenz. Ein Digitalisierungsbedarf besteht auch für bereits vorhandenen Anlagenbestand bzw. zukünftig nicht modular gestalteter Produktionsapparate der chemischen Industrie, um auch dort einen wesentlichen Beitrag zur Ressourcen- und Energieeffizienz zu leisten.
Prozessanalytik: Konzepte und Strategien Prozessanalytik in Flüssigkeiten (Hardwareüberblick)
(2011)
Homogen katalysierte Reaktionsschritte sind ein wichtiges Werkzeug in der chemischen Industrie. Durch die milden Reaktionsbedingungen hinsichtlich Temperatur und Druck bei gleichzeitig hoher Selektivität bieten diese die Möglichkeit energieeffizienter und ressourcenschonender Produktionsschritte. Eine der wichtigsten industriellen Anwendungen bildet die Hydroformylierung. Hier besteht das Katalysatorsystem meist aus Übergangsmetallkomplexen, vorwiegend Kobalt und Rhodium, die zur Steuerung der Selektivität und Löslichkeit mit mehrzähnigen Liganden koordiniert sind. Diese Komplexe liegen für eine effiziente Katalysator-rückführung in wässriger Lösung vor, was jedoch die Anwendbarkeit auf kurzkettige Edukte mit hinreichender Wasserlöslichkeit beschränkt.
Ein möglicher Lösungsansatz für die Verwendung langkettiger Alkene ist die Umsetzung der Reaktion in einer Mikroemulsion. Durch die gesteigerte Phasen-grenzfläche besteht ein effektiver Kontakt von Katalysator und Reaktanden bei gleichzeitiger Möglichkeit der Produktseparation durch Phasentrennung, während der Katalysator dem Reaktionsschritt zurückgeführt wird und das Verfahren damit wirtschaftlich macht.
Am Beispiel der Reaktion von 1-Dodecen zu Tridecanal wird der Einsatz von Online-NMR- und -Raman-Spektroskopie für die Prozessanalytik (sowie Applikation von komplexen Regelungskonzepten) innerhalb eines mizellaren Systems demonstriert. Ein speziell konzipierter Laboraufbau ermöglicht die Durchführung von Experimenten unter Prozessbedingungen für die in Mikroemulsionen äußerst anspruchsvolle Entwicklung und Kalibrierung von multivariaten Modellen für die Raman-Spektroskopie. Diese konnten anschließend im Rahmen einer mehrtägigen Betriebs-studie einer Miniplant am realen technischen System erprobt werden.
Produzieren Sie schon oder kalibrieren Sie noch? – Online-NMR-Spektrometer als Smarte Feldgeräte
(2018)
Der Übergang von der aktuellen Automatisierungslandschaft zur nächsten Generation von Automatisierungskonzepten für die Prozessindustrie hat bereits begonnen. Intelligente Funktionen der Sensoren vereinfachen ihre Anwendung und ermöglichen eine Plug-and-Play-Integration, auch wenn sie auf den ersten Blick komplexer erscheinen mögen. Dies ist die Basis für die Digitalisierung der Prozessindustrie und hilft uns, komplexere Prozesse schneller umzusetzen.
Der Vortrag fasst die derzeit diskutierten allgemeinen Anforderungen an „Smarte Feldgeräte“ zusammen und diskutiert dieses am Beispiel eines smarten Online-NMR-Sensors. NMR-Spektroskopie bietet sich durch den Vorteil der direkten Vergleichsmethode (ohne Kalibrierung) für die Prozess-Steuerung an und verringert somit die Rüstzeiten. Zudem basiert der Sensor auf physikalisch motivierten Modellen (Indirect Hard Modeling, IHM), die sich modular kombinieren lassen. Die Methoden wurden anhand eines vorgegebenen pharmazeutischen Reaktionsschrittes im Rahmen des „Horizon 2020“-Projekts CONSENS der Europäischen Union demonstriert und validiert.
Zuletzt werden Anforderungen an die Weiterentwicklung der Datenauswertemethoden diskutiert, um letztlich die semantische Information aus den Messdaten herauszulesen oder das in der Industrie 4.0 geforderte „durchgehende Engineering“ für die Automatisierungskomponenten zu ermöglichen.
Resource Analytics with the help of process analytical technology and the use of online methods is becoming increasingly important for mining and processing technologies and for the recovery of raw materials from secondary raw materials. Current online analytical methods like laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS), X-ray fluorescence analysis (RFA), or Raman spectroscopy for the characterization of primary and secondary raw materials are increasingly being used in close association with the technologies for exploration and extraction, mechanical and metallurgical processing, as well as for recycling. Because of the complex matrices such methods are a considerable challenge at the same time. The use of reference materials, which are derived from appropriate matrices, can considerably shorten calibration and method development times. As an example, the development of an online process control method for recovery of phosphorus from sewage sludge ashes is discussed. A combination of LIBS and RFA was developed for the determination of element contents in sewage sludge ashes and their products coming from a thermo-chemical reprocessing step, which removes pollutants.
Nur weit weniger als ein Prozent aller pharmazeutischen Wirkstoffe finden den Weg in die Anwendung. Grund dafür sind in fast allen Fällen die äußerst schlechten biopharmazeutischen Eigenschaften der Wirkstoffe, wie ihre Löslichkeit, Stabilität und – bei festen Darreichungsformen – ihre Kristalleigenschaften, auch wenn die Wirkstoffe eine gute Wirksamkeit oder gute toxikologische Eigenschaften aufweisen. Mit dem Trend zu höheren Molmassen bei chemischen Wirkstoffen nimmt ihre Löslichkeit in wässrigen Systemen rapide ab. Verbesserungen der Löslichkeit und des Auflösungsverhalten stellen heute die zentrale Herausforderung bei der Entwicklung neuer Arzneimittel dar und liegen im Fokus der aktuellen pharmazeutischen Forschung und Entwicklung.
Für eine Verbesserung der physikalisch chemischen Eigenschaften werden verschiedene Verfahren beforscht: Mikronisierung, gezielte Salzbildung bzw. Salzscreening, Solubilisierung mit Cosolventien oder die Nutzung von Polymeren als mögliche Transportwege.
Pharmazeutische Cokristalle bestehen aus einem Wirkstoff und einem sogenannten Cokri-stall-Bildner. Bei letzterem handelt es sich typischerweise um ein organisches Molekül, das ähnliche Struktureigenschaften wie der pharmazeutische Wirkstoff aufweist. Die Synthese und Charakterisierung von pharmazeutischen Cokristallen ist von patentrechtlicher Relevanz und Gegenstand aktueller Forschungen, da die Bildung solcher Cokristalle häufig mit einer Verbesserung der physikochemischen Eigenschaften der enthaltenen Wirkstoffe einhergeht. In den letzten Jahren ist es gelungen, insbesondere das Auflösungsverhalten der pharmazeutischen Wirkstoffe gezielt zu verbessern und dadurch eine optimierte Bioverfügbarkeit zu realisieren.
Um einige Einschränkungen der Methoden UV/VIS-Detektion und HPLC zu umgehen, verfolgen wir das Auflösungsverhalten der Cokristalle mittels Online-NMR-Spektroskopie als ein direktes Verfahren: Die Methode erlaubt zum einen die direkte Beobachtung und Quantifizierung individueller Species, die bei der Auflösung beteiligt sind, d. h. Wirkstoff(e), Cokristallbildner und Lösungsmittel lassen sich getrennt voneinander mit einer hohen zeitlichen Auflösung und spektraler Dispersion beobachten. Ferner kommt diese Me-thode ohne Kalibrierung aus, da die NMR-Spektroskopie eine "absolute Vergleichsmethode" ist. Darüber hinaus kann die absolute Konzentration gemessen werden, wenn gegen Standards gearbeitet wird. Der Einsatz dieses Verfahrens zum Studium des Auflösungsverhaltens ist völlig neu. Perspektivisch reizvoll ist die Weiterentwicklung zu einem mikroanalytischen Verfahren, das mit äußerst geringen Substanzmengen auskommt.
Modular chemical production is a tangible implementation of the digital transformation of the specialty chemicals process industry. In particular, it enables acceleration of process development and thus faster time to market by flexibly interconnecting and orchestrating standardized physical modules and bringing them to life. For this purpose, specific (chemical) sensors of process analytics are needed, preferably without lengthy calibration or spectroscopic model development.
An excellent example of a "direct" analytical method is online nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy. NMR spectroscopy meets the requirements of a direct analytical method because of the direct correlation between the signal area in the spectrum ("counting" the nuclear spins) and the analyte amount of substance concentrations. It is also extremely linear over the concentration range.
With the availability of compact benchtop NMR instruments, it is now possible to bring NMR spectroscopy directly into the field, in close proximity to specialized laboratory facilities, pilot plants, and even industrial-scale production facilities. The first systems are in TRL 8 (Qualified System with Proof of Functionality in the Field).
The presentation will discuss the many building blocks of online nuclear magnetic resonance spectroscopy, from flow cells to automated data analysis.
Chemical companies must find new paths to successfully survive in a changing environment. The potential of digital technologies belongs to these. Flexible and modular chemical plants can produce various high-quality products using multi-purpose equipment with short down-times between campaigns and reduce time to market for new products. Intensified continuous production plants allow for difficult to produce compounds. Therefore, fully automated “chemical” process control along with real-time quality control are prerequisites to such concepts while being based on “chemical” information.
As an example, a fully automated NMR sensor is introduced, using a given pharmaceutical lithiation reaction as an example process within a modular pilot plant. Therefore, a commercially available benchtop NMR spectrometer was adapted to the full requirements of an automated chemical production environment such as, e.g., explosion safety, field communication, and robust evaluation of sensor data. It was thereof used for direct loop advanced process control and real-time optimization of the process. NMR appeared as preeminent online analytical tool and allowed using a modular data analysis tool, which even served as reliable reference method for further PAT applications.
A full integration and intelligent interconnection of such systems and processes progresses only hesitantly. The talk should encourage to re-think digitization of process industry based on smart sensors, actuators, and communication more comprehensively and informs about current technical perspectives such as the “one-network paradigm”, edge computing, or virtual machines. These give smart sensors, actuators, and communication a new perspective.
Online NMR spectroscopy as an essential tool in a multi-spectral reaction understanding approach
(2015)
There is a need within the NMR community to progress forward in exploring new facets in which we can use analytical techniques to advance our understanding of various systems. One aspect the NMR community hasn’t fully encompassed is the validation process, which also involves setting reference standards, establishing a common language that directly relates to NMR, communication relating to validation, and much more.
This workshopcontribution starts with an overview on international metrology for qNMR spectroscopy. Since NMR is completely described by mathematical equations, the measurement unceartainty can directly be dreived from formula. Examples are presented. These are differentiated between type A and B evaluations. Finally the Expanded Unceartainty is defined. Since the user needs a risk-based unceartainty assessment, different "leagues" for routine, advanced, and high level needs are proposed to make clear, that no all sources of uncertainty have to be taken in considerention at practical levels.
Due to NMR spectroscopy as an “absolute analytical comparison method”, independent of the matrix, it runs with extremely short set-up times in combination with “modular” spectral models. Such models can simply be built upon pure component NMR spectra within a few hours (i.e., assignment of the NMR signals to the components) instead of tedious calibrations runs. We present a range of approaches for the automated spectra analysis moving from statistical approach, (i.e., Partial Least Squares Regression) to physically motivated spectral models (i.e., Indirect Hard Modelling and Quantum Mechanical calculations). The departure from the current automation landscape to next generation automation concepts for the process industry has already begun. Smart functions of sensors simplify their use and enable plug-and-play integration, even though they may appear to be more complex at first sight. Monitoring specific information (i.e., “chemical” such as physico-chemical properties, chemical reactions, etc.) is the key to “chemical” process control. Here we introduce our smart online NMR sensor module provided in an explosion proof housing as example.Based on concentration measurements of reagents and products by the NMR analyzer a continuous production and direct loop process control were successfully realized for several validation runs in a modular industrial pilot plant and compared to conventional analytical methods (HPLC, near infrared spectroscopy). The NMR analyser was developed for an intensified industrial process funded by the EU’s Horizon 2020 research and innovation programme.
The departure from the current automation landscape to next generation automation concepts for the process industry has already begun. Smart functions of sensors simplify their use and enable plug-and-play integration, even though they may appear to be more complex at first sight. Monitoring specific information (i.e., “chemical” such as physico-chemical properties, chemical reactions, etc.) is the key to “chemical” process control. Here we introduce our smart online NMR sensor module provided in an explosion proof housing as example.
Due to NMR spectroscopy as an “absolute analytical comparison method”, independent of the matrix, it runs with extremely short set-up times in combination with “modular” spectral models. Such models can simply be built upon pure component NMR spectra within a few hours (i.e., assignment of the NMR signals to the components) instead of tedious calibrations runs. We present a range of approaches for the automated spectra analysis moving from statistical approach, (i.e., Partial Least Squares Regression) to physically motivated spectral models (i.e., Indirect Hard Modelling and Quantum Mechanical calculations).
Based on concentration measurements of reagents and products by the NMR analyzer a continuous production and direct loop process control were successfully realized for several validation runs in a modular industrial pilot plant and compared to conventional analytical methods (HPLC, near infrared spectroscopy). The NMR analyser was developed for an intensified industrial process funded by the EU’s Horizon 2020 research and innovation programme (“Integrated CONtrol and SENsing”, www.consens-spire.eu).
The departure from the current automation landscape to next generation automation concepts for the process industry has already begun. Smart functions of sensors simplify their use and enable plug-and-play integration, even though they may appear to be more complex at first sight. Monitoring specific information (i.e., “chemical” such as physico-chemical properties, chemical reactions, etc.) is the key to “chemical” process control.
The talk introduces a smart online NMR sensor module provided in an explosion proof housing as example. This sensor was developed for an intensified industrial process (pharmaceutical lithiation reaction step) funded by the EU’s Horizon 2020 research and innovation programme (www.consens-spire.eu). Due to NMR spectroscopy as an “absolute analytical comparison method”, independent of the matrix, it runs with extremely short set-up times in combination with “modular” spectral models. Such models can simply be built upon pure component NMR spectra within a few hours (i.e., assignment of the NMR signals to the components) instead of tedious calibrations runs.
The talk also generally covers current aspects of high-field and low-field online NMR spectroscopy for reaction monitoring and process control.
Um in einem veränderten Umfeld erfolgreich bestehen zu können, müssen Chemieunternehmen neue Pfade beschreiten. Dazu gehört insbesondere das Potential digitaler Technologien. Mit flexiblen, modularen chemischen Vielzweck-Produktionsanlagen lassen sich häufig wechselnde Produkte mit kürzeren Vorlauf- und Stillstandzeiten zwischen den Kampagnen und dennoch hoher Qualität realisieren. Intensivierte, kontinuierliche Produktionsanlagen erlauben auch den Umgang mit schwierig zu handhabenden Substanzen.
Grundvoraussetzung für solche Konzepte ist eine hochautomatisierte "chemische" Prozesskontrolle zusammen mit Echtzeit-Qualitätskotrolle, die "chemische" Informationen über den Prozess bereitstellt. In einem Anwendungsbeispiel wurde eine pharmazeutische Lithiierungsreaktion aus einer modularen Pilot-Anlage betrachtet und dabei die Vorzüge eines vollautomatischen NMR-Sensors untersucht. Dazu wurde ein kommerziell erhältliches Benchtop-NMR-Spektrometer mit Permanentmagnet auf die industriellen Anforderungen, wie Explosionsschutz, Feldkommunikation und vollautomatischer, robuster Datenauswertung angepasst. Der NMR-Sensor konnte schließlich erfolgreich im vollautomatischen Betrieb nach fortschrittlichen Regelkonzepten und für die Echtzeitoptimierung der Anlage getestet werden. Die NMR-Spektroskopie erwies sich als hervorragende Online-Methode und konnte zusammen mit einer modularen Datenauswertung sehr flexibel genutzt werden. Die Methode konnte überdies als zuverlässige Referenzmethode zur Kalibrierung konventioneller Online-Analytik eingesetzt werden.
Zukünftig werden voll integrierte und intelligent vernetzte "smarte" Sensoren und Prozesse eine kontinuierliche Produktion von Chemikalien und Pharmazeutika mit vertretbaren Qualitätskosten möglich machen.
Berichtet wird über die automatisierte und spektral-modellgestützte Datenauswertung quantitativer Online-NMR-Spektren von technischen Systemen, die einen grundlegenden Beitrag zum Thematik Smart Sensors im Sinne kalibrierarmer bzw. kalibrierfreier Verfahren liefern.
Die quantitative Online-NMR-Spektroskopie ist besonders reizvoll für diese Thematik: Sie kommt durch den direkten Nachweis der Kernspins ohne Kalibrierung aus und arbeitet auch in Konzentrationsrandbereichen äußerst linear. Als „absolute Vergleichsmethode“ (direkte Proportionalität der Signale zu den Stoffmengen innerhalb eines Spektrums) ist die NMR-Spektroskopie für die durchgeführten Grundlagenuntersuchungen im Zusammenhang mit spektralen Modellen prädestiniert.
Troubleshooting Samples Analytics:
Impurities in products: unexpected & unwanted occurrence, unknown identity, analytical method unclear, often various analytical methods, necessary, short response time important (< 1 d), benefits: allocation of its source within hours safes cost
• Investigations planned, coordinated and documented by TSA team
• Variety of analytical methods available
Chemical and pharmaceutical companies need to find new ways to survive successfully in a changing environment, while finding more flexible ways of product and process development to bring their products to market faster - especially high-value, high-end products such as fine chemicals or pharmaceuticals. This is complicated by changes in value chains along a potential circular economy.
One current approach is flexible and modular chemical production units that use multi-purpose equipment to produce various high-value products with short downtimes between campaigns and can shorten time-to-market for new products. Online NMR spectroscopy will play an important role for plant automation and quality control, as the method brings very high linearity, matrix independence and thus works almost calibration-free. Moreover, these properties ideally enable automated and machine-aided data analysis for the above-mentioned applications.
Using examples, this presentation will outline a possible more holistic approach to digitalization and the use of machine-based processes in the production of specialty chemicals and pharmaceuticals through the introduction of integrated and networked systems and processes.
Chemical and pharmaceutical companies have to find new paths to survive successfully in a changing environment, while also finding more flexible ways of product and process development to bring their products to market more quickly – especially high-quality high-end products like fine chemicals or pharmaceuticals. A current approach uses flexible and modular chemical production units, which can produce different high-quality products using multi-purpose equipment with short downtimes between campaigns and reduce the time to market of new products.
NMR spectroscopy appeared as excellent online analytical tool and allowed a modular data analysis approach, which even served as reliable reference method for further Process Analytical Technology (PAT) applications. Using the available datasets, a second data analysis approach based on artificial neural networks (ANN) was evaluated. Therefore, amount of data was augmented to be sufficient for training. The results show comparable performance, while improving the calculation time tremendously. In future, such fully integrated and interconnecting “smart” systems and processes can increase the efficiency of the production of specialty chemicals and pharmaceuticals.
At the end of the article, ideas for solutions are discussed in order to speed up the implementation of new special products from the point of view of process analytics and to network the existing process chains more closely.
Chemical and pharmaceutical companies have to find new paths to survive successfully in a changing environment, while also finding more flexible ways of product and process development to bring their products to market more quickly – especially high-quality high-end products like fine chemicals or pharmaceuticals. A current approach uses flexible and modular chemical production units, which can produce different high-quality products using multi-purpose equipment with short downtimes between campaigns and reduce the time to market of new products.
NMR spectroscopy appeared as excellent online analytical tool and allowed a modular data analysis approach, which even served as reliable reference method for further Process Analytical Technology (PAT) applications. Using the available datasets, a second data analysis approach based on artificial neural networks (ANN) was evaluated. Therefore, amount of data was augmented to be sufficient for training. The results show comparable performance, while improving the calculation time tremendously. In future, such fully integrated and interconnecting “smart” systems and processes can increase the efficiency of the production of specialty chemicals and pharmaceuticals.
The European project MefHySto addresses the need of large-scale energy storage, which is required for a shift to renewable energy supply. The project is funded by the European Metrology Programme on Innovation and Research (EMPIR) and consists of 14 consortium partners from all over Europe (www.mefhysto.eu). It is demonstrated, how MefHySto is contributing to the EMN for Energy Gases aiming at prioritisation of the measurement gaps and challenges interacting with the EMN stakeholders.
Messverfahren für Wasserstoff: Qualität durch Zertifizierung – Standortvorteile in Deutschland
(2021)
Die Veranstaltungsreihe "Neue Märkte erschließen – mit Normen und Standards hoch hinaus", die vom DIN gemeinsam mit der NOW GmbH organisiert wird, richtets sich vorwiegend an KMUs. Fokus der Veranstaltung sind Messverfahren für Wasserstoff. Der Beitrag der BAM führt sehr kurz die Rolle nationaler und internationaler Normung sowie weltweiter Metrologie im Rahmen der Meterkonvention bezüglich analytischer Qualitätssicherung und Zertifizierung von Gasen und Referenzmaterialien ein. Es werden aktuelle Beispiele für die Qualitätssicherung von Wasserstoff, mögliche dazu notwendige Ausrüstung und weiterführende Literaturquellen vorgestellt.
Compact nuclear magnetic resonance (NMR) instruments make NMR spectroscopy and relaxometry accessible in industrial and harsh environments for reaction and process control. An increasing number of applications are reported. Robust field integration of NMR systems have to face explosion protection or integration into process control systems with short set-up times. Tis paves the way for industrial automation in real process environments.
Automated data preparation and analysis are cornerstones for a breakthrough of NMR techniques for process control. Particularly, robust chemometrics as well as automated signal processing methods have to be (further) developed especially for NMR spectroscopy in process control. This becomes even more important for so called “smart sensors” providing the basis for the future project “Industrie 4.0”, and Industrial Internet of Things (IIoT), along with current requirements to process control, model based control, or soft sensing. Data analysis techniques are available but currently mostly used for off-line data analysis to detect the causes of variations in the product quality.
The talk presents current research activities towards process control with compact NMR and reflects “cultural differences” between the interdisciplinary parties involved.
Flexible and modular chemical plants can produce various high-quality products using multi-purpose equipment with short down-times between campaigns and reduce time to market for new products. Intensified continuous production plants allow for difficult to produce compounds.
Therefore, fully automated “chemical” process control along with real-time quality control are prerequisites to such concepts and thus should be based on “chemical” information. The advances of a fully automated NMR sensor were exploited, using a given pharmaceutical lithiation reaction as an example process within a modular pilot plant. A commercially available benchtop NMR spectrometer was integrated to the full requirements of an automated chemical production environment such as , e.g., explosion safety, field communication, and robust evaluation of sensor data. It was thereof used for direct loop advanced process control and real-time optimization of the process. NMR appeared as preeminent online analytical tool and allowed using a modular data analysis tool, which even served as reliable reference method for further PAT applications.
The talk also generally covers current aspects of high-field and low-field online NMR spectroscopy for reaction monitoring and process control and gives also an overview on direct dissolution studies of API cocrystals.
Online NMR spectroscopy is an excellent tool to study complex reacting multicomponent mixtures and gain process insight and understanding. For online studies under process conditions, flow NMR probes can be used in a wide range of temperature and pressure. This paper compiles the most important aspects towards quantitative process NMR spectroscopy in complex multicomponent mixtures and provides examples. After NMR spectroscopy is introduced as an online method and for technical samples without sample preparation in deuterated solvents, influences of the residence time distribution, pre-magnetization, and cell design are discussed. NMR acquisition and processing parameters as well as data preparation methods are presented and the most practical data analysis strategies are introduced.
The course of the changeover of UGS from natural gas to hydrogen varies depending on the type of the underground gas storage (UGS). In caverns a changeover to high H2-contents can be achieved quickly, while pore storage tanks must be converted over long periods of time. The analytical requirements are correspondingly different. This information has been compiled through expert statement by underground storage operators.
A significant number of new UGS is currently not expected. Public funds (project funding) are currently being raised for the conversion of caverns to hydrogen. In addition, investigations and evaluations of the material are currently being carried out at various storage facilities in order to determine the possibilities and costs of a conversion. H2 admixtures to natural gas, but also pure H2 caverns are considered. The bottleneck seems to be the availability of large volumes of hydrogen. The analytical requirements along with the different hydrogen qualities, which are currently discussed were compiled through expert discussions with underground storage operators and are at hand as early impact results.
ISO/IEC 17025 is the worldwide quality standard for testing and calibration laboratories. It is the basis for accreditation by an accreditation body. The current version was published in 2018.
Implementing ISO/IEC 17025 as part of laboratory quality initiatives offers both laboratory and business benefits, such as expanding the potential customer base for testing and/or calibration, increasing the reputation and image of the laboratory at national and international level, continuous improvement of the data quality and the effectiveness of the laboratory or creation of a good basis for most other quality systems in the laboratory sector, such as GxP. The main difference between a proper approach to analysis and a formal accreditation is shown in a targeted documentation, especially on the qualification of the personnel, the test equipment and the validation of the analytical methods.
Using quantitative NMR spectroscopy as an example, it is shown how accreditation can be carried out and what documentation is required. In our case, we have described the procedure in an SOP ("Determination of the quantitative composition of simple mixtures of structurally known compounds with 1H-NMR spectroscopy") and supported it with a modular system of organizational and equipment SOPs. The special feature is that the accredited method is independent for the choice of the analyte and the matrix and therefore it is possible to operate with a single validated method. In our case, we have proposed three quality levels ("leagues") with different levels of analytical effort, which differ in their measurement uncertainty, in order to simplify the workflow and analysis design.
Bei Industry 4.0 dreht sich alles um Interkonnektivität, sensorgestützte Prozesssteuerung und datengesteuerte Systeme. Prozessanalysentechnik (PAT) wie die Online-Kernresonanzspektroskopie (NMR) gewinnt zunehmend an Bedeutung, da sie zur Automatisierung und Digitalisierung in der Produktion beiträgt. Eine klassische Auswertung von Prozessdaten und deren Umsetzung in Wissen ist jedoch bisher in vielen Fällen aufgrund der unzureichend großen verfügbaren Datensätze nicht möglich oder nicht wirtschaftlich. Bei der Entwicklung eines automatisierten Verfahrens für die Prozesskontrolle stehen manchmal nur die Basisdaten einer begrenzten Anzahl von Batch-Versuchen aus typischen Produkt- und Prozessentwicklungskampagnen zur Verfügung. Diese Datensätze sind jedoch nicht groß genug, um maschinengestützte Verfahren zu trainieren.
Um diese Einschränkung zu überwinden, wurde ein neues Verfahren entwickelt, das eine physikalisch motivierte Multiplikation der verfügbaren Referenzdaten erlaubt, um einen ausreichend großen Datensatz für das Training von maschinellen Lernalgorithmen zu erhalten. Das zugrundeliegende Beispiel einer chemischen Synthese wurde spektroskopisch verfolgt und mit der neuen Methode sowie mit einem physikalisch basierten Modell analysiert, wobei sowohl eine anwendungsrelevante Niederfeld-NMR als auch eine Hochfeld-NMR-Spektroskopie als Referenzmethode verwendet wurde.
Künstliche neuronale Netze (ANNs) haben das Potenzial, bereits aus relativ begrenzten Eingabedaten wertvolle Prozessinformationen abzuleiten. Um jedoch die Konzentration unter komplexen Bedingungen (viele Edukte und weite Konzentrationsbereiche) vorherzusagen, sind größere ANNs und damit ein größerer Trainingsdatensatz erforderlich. Wir zeigen, dass ein mäßig komplexes Problem mit vier Edukten unter Verwendung von ANNs in Kombination mit der vorgestellten PAT-Methode (Niederfeld-NMR-Spektroskopie) und mit dem vorgeschlagenen Ansatz zur Erzeugung aussagekräftiger Trainingsdaten bewältigt werden kann.
Due to its advantages of being a direct comparison method, quantitative NMR spectroscopy (qNMR) becomes more and more popular in industry. While conventional high-field NMR systems are often associated with high investment and operational costs, the upcoming market of permanent-magnet based benchtop NMR systems show a considerable option for a lot of applications. The mobility of these systems allows to bring them more closely to the real production environment, e.g. for at-line quality control.
In this work we present an interlaboratory comparison study investigating the qNMR performance of state-of-the-art benchtop NMR spectrometers. Therefore, BAM prepared two samples of a mixture of NMR reference standards tetramethylbenzene (TMB) and tetrachloronitrobenzene (TCNB) at concentration levels of 200 mM and 10 mM. These “ready-to-use” samples were sent to participant laboratories, which performed analysis on their benchtop NMR equipment of different vendors and fields from 43 to 80 MHz. Raw data was reported back and further investigated by using different data analysis methods at BAM.
After this very first qNMR comparison study of benchtop NMR spectrometers show promising results, following studies are planned to cover more parts of the qNMR process, e.g. sample preparation and weighing, but also data analysis, as commonly done in similar studies for high-field NMR spectroscopy in industry and metrology.
Integrierte und vernetzte Systeme und Prozesse – Eine Perspektive für die smarte Laborinfrastruktur
(2022)
Chemie- und Pharmaunternehmen müssen neue Wege gehen, um in einem sich wandelnden Umfeld erfolgreich zu überleben, und gleichzeitig flexiblere Wege der Produkt- und Prozessentwicklung finden, um ihre Produkte schneller auf den Markt zu bringen - vor allem hochwertige High-End-Produkte wie Feinchemikalien oder Arzneimittel. Dazu gehört auch das Potenzial der digitalen Technologien, um ein umfassenderes Wissensmanagement zu ermöglichen.
Eine wichtige Wissensquelle sind analytische Labors, die Unternehmensweit aktiv sind – von F&E bis zur Produktion. Die ganzheitliche Einbindung von analytischen Labors und ein unternehmensweites Daten- und Wissensmanagement sind wichtige Bausteine zur Integration und Vernetzung aller Systeme und Prozesse. Das Potenzial von Daten aus der Produktion mit ihren Kontextinformationen wird heute oft noch nicht konsequent für ein umfassendes Verständnis der Produktion genutzt.
Dieser Beitrag skizziert anhand von Beispielen einen möglichen ganzheitlicheren Ansatz zur Digitalisierung und zum Einsatz maschineller Verfahren in der Produktion von Spezialchemikalien und Pharmazeutika durch die Einführung integrierter und vernetzter Systeme und Prozesse.
Anhand von Beispielen wird in diesem Vortrag ein möglicher ganzheitlicherer Ansatz für die Digitalisierung und den Einsatz maschinengestützter Prozesse bei der Herstellung von Spezialchemikalien und Arzneimitteln durch die Einführung integrierter und vernetzter Systeme und Prozesse skizziert. Ein aktueller Ansatz und ein Beispiel in diesem Vortrag sind flexible und modulare chemische Produktionseinheiten, die Mehrzweckanlagen nutzen, um verschiedene hochwertige Produkte mit kurzen Stillstandszeiten zwischen den Kampagnen herzustellen und die Markteinführungszeit für neue Produkte zu verkürzen.
Als zweites Beispiel wird kurz die Testplattform Wasserstofftankstelle vorgestellt, die als moderne Anlage der Prozessindustrie betrachtet werden kann, vergleichbar mit einer Anlage aus der chemischen oder pharmazeutischen Industrie. An ihr lassen sich alle derzeit entlang der Digitalen Transformation diskutierten Konzepte implementieren, um sie zu standardisieren und zu validieren. Dazu gehören Konzepte zur Konnektivität von Sensoren und Aktoren aus der Feldebene in höhere Ebenen der Automatisierung oder zur Einbringung zusätzlicher Sensoren oder Sensornetzwerke, die zunehmend flexibler gestaltet werden soll, die sichere und nachvollziehbare Parametrierung von Automatisierungskomponenten – vielleicht aus einem digitalen Abbild (Verwaltungsschale bzw. „Digitaler Zwilling“) heraus, Konzepte zur vorausschauenden Wartung („Predictive Maintenance“), Konzepte zu digitalen Entscheidungsprozessen, Zertifikaten und Signaturen oder der zunehmende Einsatz von komplexen Auswertungsalgorithmen und Applikationen in der Feldebene („Embedded Computing“) oder der „Kante“ zu Cloudbasierten Systemen der Informationstechnik („Edge-Computing“).
Die beiden Beispiele sollen aktuelle Entwicklungsachsen des industriellen Messwesens im Rahmen der industriellen Automation aufzeigen, in denen Messwerte, deren Messunsicherheiten und Kontextinformationen eine wichtige Rolle einnehmen.
Unternehmen der Prozessindustrie müssen neue Wege finden, um in einem sich wandelnden Umfeld erfolgreich zu überleben, und gleichzeitig flexiblere Wege der Produkt- und Prozessentwicklung finden, um ihre Produkte schneller auf den Markt zu bringen – insbesondere hochwertige, hochwertige Produkte wie Feinchemikalien oder Arzneimittel. Dies wird zukünftig durch Veränderungen in den Wertschöpfungsketten entlang einer potenziellen Kreislaufwirtschaft erschwert.
Anhand von Beispielen wird in diesem Vortrag ein möglicher ganzheitlicher Ansatz zur Digitalisierung und zum Einsatz maschineller Verfahren in der Produktion von Spezialchemikalien durch die Einführung integrierter und vernetzter Systeme und Prozesse skizziert.
Es wird auch auf die aktuelle Technologie-Roadmap „Prozess-Sensoren 2027+“ eingegangen, die Ende 2021 erschienen ist. Im Zentrum dieser Roadmaps stehen Sensoren zur Erfassung von physikalischen und chemischen Messgrößen mittels spezifischer und unspezifischer Messverfahren, die zur Steuerung und dem besseren Verständnis von Prozessen dienen. Die Roadmap fasst die gemeinsame Technologie- und Marktsicht von Anwendern, Herstellern und Forschungs¬einrichtungen im Bereich Prozess-Sensorik in der verfahrenstechnischen Industrie zusammen. Digitalisierung und Nachhaltigkeit sind übergreifende Kernthemen der künftigen Entwicklung.
Chemical and pharmaceutical companies have to find new paths to survive successfully in a changing environment, while also finding more flexible ways of product and process development to bring their products to market more quickly – especially high-quality high-end products like fine chemicals or pharmaceuticals. The potential of digital technologies belongs to these.
A current approach uses flexible and modular chemical production units, which can produce different high-quality products using multi-purpose equipment with short downtimes between campaigns and reduce the time to market of new products. At the same time, we need to move towards knowledge-based production that takes into account all essential equipment, process and control data from plants and laboratories and makes valuable expertise available and transferable. The potential of data from production together with its contextual information is often not yet consistently used today for a comprehensive understanding of production.
By giving examples this paper outlines a possible more holistic approach to digitalisation and the use of machine-based methods in the production of specialty chemicals and pharmaceuticals through the introduction of integrated and networked systems and processes.
The competitiveness of the process industry is based on ensuring the required product quality while making optimum use of equipment, raw materials and energy. Chemical companies have to find new paths to survive successfully in a changing environment, while also finding more flexible ways of product and process development to bring their products to market more quickly – especially high-quality high-end products like fine chemicals or pharmaceuticals. The potential of digital technologies belongs to these.
One way is knowledge-based production, taking into account all essential equipment, process and regulatory data of plants and laboratories. Today, the potential of this data is often not yet consistently used for a comprehensive understanding of production. Another approach uses flexible and modular chemical plants, which can produce different high-quality products using multi-purpose equipment with short downtimes between campaigns and reduce the time to market of new products. Digital transformation is enabling completely new production concepts that are being used increasingly. Intensified continuous production plants also allow for difficult to produce compounds.
This contribution aims to encourage a more holistic approach to the digitalization and use of machine-assisted methods in (bio) process engineering by introduction of integrated and networked systems and processes, which have the potential to speed up the high-quality production of specialty chemicals and pharmaceuticals.
Chemical and pharmaceutical companies need to find new ways to survive successfully in a changing environment, while finding more flexible ways of product and process development to bring their products to market faster - especially high-value, high-end products such as fine chemicals or pharmaceuticals. This is complicated by changes in value chains along a potential circular economy.
One current approach is flexible and modular chemical production units that use multi-purpose equipment to produce various high-value products with short downtimes between campaigns and can shorten time-to-market for new products. Online NMR spectroscopy will play an important role for plant automation and quality control, as the method brings very high linearity, matrix independence and thus works almost calibration-free. Moreover, these properties ideally enable automated and machine-aided data analysis for the above-mentioned applications.
Using examples, this presentation will outline a possible more holistic approach to digitalization and the use of machine-based processes in the production of specialty chemicals and pharmaceuticals through the introduction of integrated and networked systems and processes.
Der Vortrag stellt die aktuellen Forschungsschwerpunkte zum Thema Prozessanalytik an der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) vor und nennt aktuelle Entwicklungsfelder mit dem Ziel gemeinsamer F&E-Projekte. Zunächst wird die Prozessindustrie und ihre Wertschöpfungskette vorgestellt. Daraus ergibt sich eine Motivation für Prozessanalytik. Zwischen der Prozessanalytik in der Pharmazeutische Industrie und der Chemischen Industrie bzw. Verfahrenstechnik gibt es Unterschiede, die herausgearbeitet werden. Der Vortrag schließt mit Technologiewünschen und Technologievisionen und nennt Konkrete Beispiele für Visionen für PAT, insbesondere im Kontext des Zukunftsprojekts „Industrie 4.0“
Prozess-Sensoren 4.0 vereinfachen ihre Einbindung über Plug and Play, obwohl sie komplexer werden. Sie bieten Selbstdiagnose, Selbstkalibrierung und erleichterte Parametrierung. Über die Konnektivität ermöglichen die Prozess-Sensoren den Austausch ihrer Informationen als Cyber-physische Systeme mit anderen Prozess-Sensoren und im Netzwerk.
Der Wandel von der aktuellen Automation zum smarten Sensor ist im vollen Gange. Automatisierungstechnik und Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) verschmelzen zunehmend. Eine Topologie für smarte Sensoren, die das Zusammenwirken mit daten- und modellbasierte Steuerungen bis hin zur Softsensorik beschreibt gibt es heute jedoch noch nicht. Wir müssen jetzt schnell die Weichen für eine smarte und sichere Kommunikationsarchitektur stellen, um zu einer störungsfreien Kommunikation aller Komponenten auf Basis eines einheitlichen Protokolls zu kommen. Unnötiges Schnickschnack ist nicht erwünscht. Wenn die Prozessindustrie dieses nicht definiert, tun es andere.
Für die weitere Entwicklung von der Ist‐Situation zu einer Industrie-4.0-Welt in der Prozessindustrie werden mehrere Szenarien diskutiert. Diese reichen vom erleichterten Abruf sensorbezogener Daten über zusätzliche Kommunikationskanäle zwischen Sensor und mobilen Endgeräten über vollständig bidirektionale Kommunikation bis hin zur Einbindung der Cloud und des Internets in virtualisierte Umgebungen.
Um zu einer störungsfreien Kommunikation aller Komponenten untereinander zu kommen, muss mindestens ein einheitliches Protokoll her, das alle sprechen und verstehen. Der derzeit greifbarste offengelegte Standard, der moderne Kommunikationsanforderungen erfüllt, ist OPC Unified Architecture (OPC-UA). Viele halten das Sortieren der Kommunikationsstandards für eines der wesentlichen Errungenschaften von Industrie 4.0.
Der Vortrag greift die Anforderungen der Technologie-Roadmap „Prozess-Sensoren 4.0“ auf und zeigt Möglichkeiten zu ihrer Realisierung am Beispiel eines Online-NMR-Analysators, der im Rahmen des EU-Projekts „CONSENS“ (www.consens-spire.eu) entwickelt wurde.
Aktuelle und zukünftige öffentliche Förderung von Industrie 4.0-Projekten sind eine gute Investition. Wegen der hohen Komplexität und Interdisziplinarität gelingt die Umsetzung nur gemeinsam zwischen Anwendern aus der Prozessindustrie, Software- und Geräteherstellern sowie Forschungsgruppen. Anwender sind gefragt, diese neue Technologie durch eine beschleunigte Validierung und Akzeptanz umzusetzen. Sie erhalten die einzigartige Chance, ihre Prozesse und Anlagen wettbewerbsfähig zu halten. Kooperativ betriebenen F&E-Zentren und gemeinsam anerkannten Applikationslaboren kommt dafür eine hohe Bedeutung zu.
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.
Industrie 4.0 aus Sicht der NAMUR - Die Technologie-Roadmap "Prozess-Sensoren 4.0" und danach ...
(2016)
Es wurde die Anforderungen an die Kommunikatoion von Analysengeräten für eine zukünftige Topologie nach Industrie 4.0 gemeinsam mit dem ZVEI-Arbeitskreis "Kommunikationstechnik für Analysatoren" (KfA) diskutiert.
Ziel des Arbeitskreises ist es, kommunikationstechnische Trends für Prozess-Analysengeräte zu beobachten und zu bewerten. Im Bedarfsfall hat dieser Arbeitskreis die Aufgabe, Analysatoren für neue Kommunikationstechniken tauglich zu machen und die dafür notwendige Anschlusstechnik (inkl. Hardware-Interface und Software) zu entwickeln. Die Arbeiten werden in der Regel im Rahmen eines Firmenkonsortiums in gemeinschaftlichen Entwicklungsprojekten durchgeführt. Eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Bus-Nutzerorganisationen mit der VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automati-sierungstechnik (GMA)und mit der Interessengemeinschaft Prozessleittechnik der chemischen und pharmazeutischen Industrie (NAMUR) ist hierfür Grundvoraussetzung.
Automatisierungstechnik, sowie die Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) verschmelzen zunehmend. In der Prozessindustrie tut man sich aber schwer, die heu-te schon möglichen daten- oder modellbasierten Steuerungen auf Basis smarter Sen-soren und Aktoren einzusetzen oder allein Anforderungen daran vorzugeben. Viele aktuelle Entwicklungen der Zulieferer werden verwehrt und man wartet lieber ab.
Es bilden sich schon jetzt rasant schnell neue digitale Geschäftsmodelle in der Pro-zessindustrie, wie es schon mit der zunehmenden Verbreitung des Internets beobach-tet werden konnte. Wenn die Automatisierer und Anlagenspezialisten jetzt nicht ge-stalten, tun es andere.
Früher war es umgekehrt: Informations- und Kommunikationstechnik für Profis konn-ten sich nur die Großkonzerne leisten. Die Technologie vom Personalcomputer bis zum Smart-Gerät und ihre Peripherie wurden und werden ausschließlich durch den Massenmarkt vorangetrieben. Also müssen wir umdenken und Wege finden, die rasch voranschreitende Informations- und Kommunikationstechnik geschickt für die Digitalisierung umbiegen.
Der Beitrag erörtert aktuelle Diskussionen über netzartige Verbindungen der Feldge-räte (Sensoren und Aktoren) untereinander und zur Cloud sowie über virtuelle Server-verbünde und Applikationen, die auf Cloud-Diensten basieren. Mit einem solchen System ist die Einrichtung beliebiger Dienstleistungen und Funktionen auf der Basis der jeweils gängigen Methoden und Technologie des Internets möglich. Beispiele für Dienstleistungen sind beispielsweise auf prozessanalytische oder Sensordaten auf-bauende Instandhaltungsdienste oder Energiedienste für Anlagen.
Accelerating chemical process development and manufacturing along with quick adaption to changing customer needs means consequent transformation of former batch to continuous (modular) manufacturing processes. These are justified by an improved process control through smaller volumes, better heat transfer, and faster dynamics of the examined reaction systems.
As an example, for such modular process units we present the design and validation of an integrated nuclear magnetic resonance (NMR) micro mixer tailor‐made for a desired chemical reaction based on computational modelling. The micro mixer represents an integrated modular production unit as an example for the most important class of continuous reactors. The quantitative online NMR sensor represents a smart process analytical field device providing rapid and non‐invasive chemical composition information without need for calibration. We describe the custom design through computational fluid dynamics (CFD) for the demands of the NMR sensor as well as for the given reaction conditions. The system was validated with an esterification reaction as an example for a chemical reaction process.
Systems utilizing such an online NMR analyser benefits through short development and set‐up times based on “modular” spectral models. Such models can simply be built upon pure component NMR spectra within minutes to a few hours (i.e., assignment of the NMR signals to the components) instead of tedious DoE calibrations runs. We present a range of approaches for the automated spectra analysis moving from statistical approach, (i.e., Partial Least Squares Regression) to physically motivated spectral models (i.e., Indirect Hard Modelling and Quantum Mechanical calculations). The approach was validated for typical industrial reactions, such as hydrogenations or lithiations.
Accelerating chemical process development and manufacturing along with quick adaption to changing customer needs means consequent transformation of former batch to continuous (modular) manufacturing processes. These are justified by an improved process control through smaller volumes, better heat transfer, and faster dynamics of the examined reaction systems.
As an example, for such modular process units we present the design and validation of an integrated nuclear magnetic resonance (NMR) micro mixer tailor‐made for a desired chemical reaction based on computational modelling. The micro mixer represents an integrated modular production unit as an example for the most important class of continuous reactors. The quantitative online NMR sensor represents a smart process analytical field device providing rapid and non‐invasive chemical composition information without need for calibration. We describe the custom design through computational fluid dynamics (CFD) for the demands of the NMR sensor as well as for the given reaction conditions. The system was validated with an esterification reaction as an example for a chemical reaction process.
Systems utilizing such an online NMR analyser benefits through short development and set‐up times based on “modular” spectral models. Such models can simply be built upon pure component NMR spectra within minutes to a few hours (i.e., assignment of the NMR signals to the components) instead of tedious DoE calibrations runs. We present a range of approaches for the automated spectra analysis moving from statistical approach, (i.e., Partial Least Squares Regression) to physically motivated spectral models (i.e., Indirect Hard Modelling and Quantum Mechanical calculations). The approach was validated for typical industrial reactions, such as hydrogenations or lithiations.
This work wants to show the benefit of NMR spectroscopy as online analytical technique in industrial applications for improving process understanding and efficiency. Especially development and set‐up times based on “modular” data analysis models will enable new production concepts, which are currently discussed with respect to digitization of process industry.
PANIC is the ideal forum for such discussions in the application of NMR spectroscopy and its data analysis to the everyday problems in process industry.
The Royal Society of Chemistry NMR Discussion Group and Molecular Spectroscopy Group would like to invite you to the 2017 Spring Meeting, which will be held at GlaxoSmithKline (GSK), Stevenage. The theme for the meeting is “Low level detection and quantification by NMR” and different NMR technologies, including solution state NMR, solid state NMR and benchtop/low field NMR will be discussed. The presentations will cover a range of NMR related disciplines, including conventional low level detection and quantification, the use of cryoprobes, quantification of polymorphism using ssNMR and also methods for spectral simplification. Recent developments and applications of hyperpolarisation techniques, within both solution state and solid state NMR, will be presented in conjunction with the effect these sensitivity enhancements have with respect to quantification and limits of detection.