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Homogeneity of dispersed brominated flame retardants (HBCD) in polystyrene by LA-ICP-MS and XRF
(2017)
Polybrominated Flame retardants (PBFR) are of concern as emerging pollutants resulting from plastic waste, which set them free because these additives are not chemically bonded to the polymer. For this reason we fortunately use the laser ablation inductive coupled mass spectrometry (LA-ICP-MS) to verify the amount of 1,2,5,6,9,10-Hexabromocyclododecane (HBCD) in polystyrene (PS) resp polybrominated diphenylether (BDE-209) in polypropylene (PP). Results from X-ray fluorescence spectroscopy (RFA) are compared with those from LA-ICP-MS for studying the homogeneity of PBFR such as BDE-209 (0.1% wt. in PP) or HBCD (1% wt. in PS). RFA is well suited for the reason that it is a rapid, non-destructive and sensitive method. We also use the LA-ICP-MS as reference method for quantification of the content of PBFR herein and by measurement of ABS (acrylonitrile–butadiene–styrene, ABS) and correlate these data with RFA measurements. The necessity for the proof of homogeneity of BFR additives resulting from the use of these samples for weathering studies we perform to discover unknown transformation process and to get a certified reference method.
For studying the homogeneity partition of BFR in PS or PP, we need to estimate the relation V/N (V=ablated volume, N=molar amount) for any studied area, which is in case of a homogenous partition for every area identical. To measure the ablated volume we applied the white light interference microscopy from which we derived the theoretical amount of ablated flame retardant. In correlation to an ablated CRM we get the molar amount of ablated BFR. From the counts (RFA) resp. the ratio of peak area of the bromine isotope we derive the concentration of BFR in ablated PS resp. PP. Another approach uses the applied external standard addition using RFA scanning. A cylindrical probe of defined geometry, corresponding to a defined amount of BFR, was removed from PS. Into this hole was added a solution of BFR of defined concentration and letting dried. RFA scanning of background and the hole gives a direct confirmation of the included amount of BFR herein. According to ISO 13528 samples for proficiency tests were acknowledged as homogenous if the criteria for homogeneity ss<0.3sigma were fulfilled.
Mit wachsenden Bevölkerungszahlen steigt auch der Rohstoffkonsum, und der nachhaltigere und effizientere Umgang mit knappen Ressourcen wie Wasser und Boden rückt in den Fokus.
Im Rahmen der vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Forschungsinitiative BonaRes werden Strategien entwickelt, um Boden als nachhaltige Ressource in der Bioökonomie zu nutzen. Das interdisziplinäre Teilprojekt I4S – Intelligence for soil – ist dabei für die Entwicklung eines integrierten Systems zum ortsspezifischen Management der Bodenfruchtbarkeit zuständig. Hierfür wird eine Plattform gebaut, auf der verschiedene Sensoren installiert werden sollen, deren in Echtzeit erhaltene Messdaten in Modelle und Entscheidungsalgorithmen zur Steuerung der Düngung und dementsprechend Verbesserung der Bodenfunktionen einfließen sollen.
Einer dieser Sensoren, auf dessen Grundlage ein robustes Online-Verfahren zur Bestimmung der Makro- und Mikronährstoffe, wie Ca oder K in Böden entwickelt werden soll, ist die Röntgenfluoreszenzanalyse (RFA). Um Messungen auf einem Feld zu simulieren, wurde in einen Laboraufbau ein Probenteller installiert, der sich bei verschiedenen Winkelgeschwindigkeiten bewegen lässt und so dynamisches Messen der als Spur aufgetragenen Probe ermöglicht. So kann der Aufwand der Probenvorbereitung minimiert werden.
Gerade bei einer komplexen Matrix wie Boden, die eine breite Elementverteilung aufweist, ist die Datenauswertung ein wichtiger Faktor. Die bisher verwendete univariate Datenanalyse liefert gute Ergebnisse und zeigt, dass durch Kalibrierung der RFA mit 14 Referenzmaterialien große Ackerflächen ausgewertet werden können. Dies funktioniert aber nur, solange die Elementgehalte der Proben mit denen der Referenzmaterialien vergleichbar sind.
Die zusätzlich verwendete multivariate Datenanalyse bietet hingegen die Möglichkeit, Modellrechnungen der Böden durchzuführen und Böden mithilfe der Hauptkomponentenanalyse (PCA) besser zu klassifizieren. Des Weiteren können basierend auf der Partial Least Squares Regression (PLSR) Kalibriermodelle erstellt werden, welche Prognosen zu den Elementgehalten unbekannter Ackerböden ermöglichen. Zusätzlich bietet die multivariate Datenanalyse die Möglichkeit, Störgrößen wie unterschiedliche Korngrößenverteilung und Feuchtigkeitsgrad der Probe in das Modell miteinzubeziehen. Beide Auswertemethoden sollen anhand statisch gemessener Proben verglichen werden und durch Messung einer Vielzahl realer Bodenproben von unterschiedlichen Standorten erweitert werden. Im weiteren Verlauf müssen beide Modelle auf dynamisch bewegte Proben übertragen werden.
Mit wachsenden Bevölkerungszahlen steigt auch der Rohstoffkonsum, und der nachhaltigere und effizientere Umgang mit knappen Ressourcen wie Wasser und Boden rückt in den Fokus.
Im Rahmen der vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Forschungsinitiative BonaRes werden Strategien entwickelt, um Boden als nachhaltige Ressource in der Bioökonomie zu nutzen. Das interdisziplinäre Teilprojekt I4S – Intelligence for soil – ist dabei für die Entwicklung eines integrierten Systems zum ortsspezifischen Management der Bodenfruchtbarkeit zuständig. Hierfür wird eine Plattform gebaut, auf der verschiedene Sensoren installiert werden sollen, deren in Echtzeit erhaltene Messdaten in Modelle und Entscheidungsalgorithmen zur Steuerung der Düngung und dementsprechend Verbesserung der Bodenfunktionen einfließen sollen. So wären Untersuchungen in engmaschigen, dynamischen Rastern und schnelle Analysen großer Flächen möglich, um höhere Erträge zu erwirtschaften.
Einer dieser Sensoren, auf dessen Grundlage ein robustes Online-Verfahren zur Bestimmung der Makro- und Mikronährstoffe, wie Ca, K und Mn in Böden entwickelt werden soll, ist die Röntgenfluoreszenzanalyse (RFA). Die RFA eignet sich vor allem durch ihre schnelle, kontaktlose, simultane Multielementanalyse und wird bereits zur Bestimmung von Schwermetallen in Böden eingesetzt. Ein weiterer Vorteil der RFA ist die geringe Probenvorbereitung. Um Messungen auf einem Feld zu simulieren, wurde in einen Laboraufbau ein Probenteller installiert, der sich bei verschiedenen Winkelgeschwindigkeiten bewegen lässt und so dynamisches Messen der als Spur aufgetragenen Probe ermöglicht.
Gerade bei einer komplexen Matrix wie Boden, die eine breite Elementverteilung aufweist, ist die Datenauswertung ein wichtiger Faktor. Die bisher verwendete univariate Datenanalyse liefert gute Ergebnisse und zeigt, dass durch Kalibrierung der RFA mit 14 Referenzmaterialien große Ackerflächen ausgewertet werden können. Dies funktioniert aber nur, solange die Elementgehalte der Proben mit denen der Referenzmaterialien vergleichbar sind.
Die zusätzlich verwendete multivariate Datenanalyse bietet hingegen die Möglichkeit, Modellrechnungen der Böden durchzuführen und Böden mithilfe der Hauptkomponentenanalyse (PCA) besser zu klassifizieren. Des Weiteren können basierend auf der Partial Least Squares Regression (PLSR) Kalibriermodelle erstellt werden, welche Prognosen zu den Elementgehalten unbekannter Ackerböden ermöglichen. Zusätzlich bietet die multivariate Datenanalyse die Möglichkeit, Störgrößen wie unterschiedliche Korngrößenverteilung und Feuchtigkeitsgrad der Probe in das Modell miteinzubeziehen. Beide Auswertemethoden sollen anhand statisch gemessener Proben verglichen werden und durch Messung einer Vielzahl realer Bodenproben von unterschiedlichen Standorten erweitert werden. Im weiteren Verlauf müssen beide Modelle auf dynamisch bewegte Proben übertragen werden.
Die vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderte Forschungsinitiative BonaRes hat sich zum Ziel gesetzt Strategien zu erarbeiten um Boden als nachhaltige Ressource für die Bodenökonomie zu nutzen. Sie ist in 10 interdisziplinären Forschungskonsortien eingeteilt, wobei das Teilprojekt „Intelligence for soil“ (I4S) für die Entwicklung eines integrierten Systems zum ortsspezifischen Management der Bodenfruchtbarkeit zuständig ist. Das System soll sowohl verschiedene Bodensensoren sowie Modelle und Entscheidungsalgorithmen zur Steuerung der Düngung und dementsprechend Verbesserung der Bodenfunktionen vereinen. So kann die Umweltbelastung durch die im Dünger enthaltenen Nitrate reduziert werden und die durch Überdüngung entstehenden Kosten für die Landwirte minimiert werden. Hierzu ist eine flächendeckende Kartierung der Ackerflächen hinsichtlich der für Pflanzen wichtigen Makro- und Mikronährstoffe, wie Calcium nötig.
Ziel der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) innerhalb von I4S ist die Optimierung eines auf der Röntgenfluoreszenzanalyse (RFA) basierenden Sensors für die mobile online-Applikation auf dem Feld. Diese zerstörungsfreie und kontaktlose Methode eignet sich besonders für den Feldeinsatz dank minimaler Probenvorbereitung und vor allem schneller, simultaner Multielementanalyse. Hauptkomponente der robusten und transportablen Messstation ist neben dem Sensor ein drehbarer Probenteller um das Messen während der Fahrt bei verschiedenen Geschwindigkeiten auf einem Feld unter Laborbedingungen zu simulieren. Der energiedispersive RFA-Sensor besitzt ein mit Helium gespültes Messvolumen womit auch die für diese Aufgabenstellung interessanten, leichten Elemente detektiert werden können.
Schwierigkeiten beim Einsatz der RFA liegen in der Kalibrierung des Geräts um richtige und präzise Ergebnisse zu erhalten. Der Fokus zu Beginn richtet sich somit auf die Entwicklung eines Kalibriermodells, welches die verschiedenen Hauptbodenarten berücksichtigt. Gerade die zu untersuchenden Makro- und Mikronährstoffe wie Schwefel liegen im Vergleich zu SiO2 in sehr geringen Konzentrationen im Boden vor. Die Optimierung der Parameter wie Leistung oder auch Messzeit können an dieser Stelle die erhaltenen Signalintensitäten deutlich beeinflussen. Zusätzlich sind gerade bei einer komplexen Matrix wie Boden genaue Untersuchungen verschiedener Störgrößen wichtig. Hierzu zählen unter anderem der Feuchtigkeitsgrad der Probe, aber auch Korngrößeneffekte haben einen entscheidenden Einfluss. Beide Parameter müssen hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf die Messergebnisse der mobilen-RFA sowohl bei stationären, als auch bei bewegten Bodenproben betrachtet werden.
Entwicklung von online-Analysetechniken für die Nährstoffgehaltsbestimmung in Böden mit RFA und LIBS
(2017)
Der Erhalt und die Verbesserung der Fruchtbarkeit von Böden durch landwirtschaftliche Bewirtschaftungsmaßnahmen erfordert sorgfältig geplante Entscheidungen, die auf einer detaillierten Erfassung der Bodeneigenschaften und einem vertieften Verständnis der Bodenprozesse beruhen. Durch konventionelle, flächen-einheitliche Bewirtschaftungen (z.B. Düngung) können zum einen Ertragsverluste durch zu geringe Bewirtschaftungsintensität auf dem einen Teil der Fläche verursacht werden, während andere Teile des Feldes zu hohe Dosen erhalten und es dadurch zu Umweltbelastungen oder zu Verschwendung von Ressourcen kommt.
Trotz der Verfügbarkeit von Technologien für ortsspezifische Düngung ist die Akzeptanz ortsspezifischer Bewirtschaftung (Precision Agriculture) in der Praxis noch gering. Ein wesentlicher Grund dafür ist das Fehlen von kostengünstigen Methoden zur Erfassung der bewirtschaftungsrelevanten Bodenmerkmale. Für die elementanalytische Untersuchung von Böden vor-Ort ist eine zuverlässige Analytik und Prozessüberwachung erforderlich.
Die Röntgenfluoreszenzanalyse (RFA) ist eine mögliche Technologie, die eine vor-Ort Analyse der chemischen Zusammensetzung und damit eine gezielte Steuerung erlaubt. Für die Bestimmung der chemischen Zusammensetzung verschiedenster Stoffe ist die RFA eine der einfachsten, genauesten und wirtschaftlichsten Analysenmethoden. Die RFA arbeitet zerstörungsfrei und zuverlässig, benötigt keine oder nur eine geringe Probenvorbereitung, eignet sich sowohl für feste als auch für flüssige und pulverförmige Proben und kann den weiten Elementbereich von Natrium bis Uran abdecken. Durch eine neue Online-Regelung mit RFA könnte der Düngemittelverbrauch optimiert und die Qualität der Böden in Bezug auf ihre Elementgehalte sichergestellt werden.
Eine zweite sehr gut anwendbare analytische Messtechnik zur Kontrolle der elementaren Zusammensetzung von verschiedensten Materialien ist die laserinduzierte Plasmaspektroskopie (LIPS, engl. LIBS - Laser-induced Breakdown Spectroscopy). Bei der LIBS wird ein kurz gepulster Laser auf eine Probe fokussiert, um ein Leuchtplasma mit einer Anfangstemperatur von 104 bis 105 K zu erzeugen. Das dabei erzeugte probenspezifische Atomemissionsspektrum ermöglicht eine qualitative und quantitative Analyse der Zusammensetzung der Probe bezüglich praktisch aller Elemente des Periodensystems. Entscheidende Vorteile der LIBS sind minimale oder keine Probenvorbereitung sowie die in-situ Echtzeitmessung. Desweiteren kann auch über größere Distanzen, bis zu mehreren Metern, gemessen werden. Das eröffnet die Möglichkeit einer vor-Ort bzw. Onlineanalyse aus sicherer Entfernung auch unter widrigen Umgebungsbedingungen, ohne dabei direkten Probenkontakt haben zu müssen.
Der Erhalt und die Verbesserung der Fruchtbarkeit von Böden durch landwirtschaftliche Bewirtschaftungsmaßnahmen, erfordert sorgfältig geplante Entscheidungen, die auf einer detaillierten Erfassung der Bodeneigenschaften und einem vertieften Verständnis der Bodenprozesse beruhen. Hier fehlen kostengünstigen Methoden zur Erfassung der bewirtschaftungsrelevanten Bodenmerkmale.
Die Röntgenfluoreszenzanalyse (RFA) ist eine mögliche Technologie, die eine vor-Ort Analyse der chemischen Zusammensetzung und damit eine gezielte Steuerung erlaubt. Durch eine neue Online-Regelung mit RFA könnte der Düngemittelverbrauch optimiert und die Qualität der Böden in Bezug auf ihre Elementgehalte sichergestellt werden.
Eine weiter anwendbare analytische Messtechnik ist die laserinduzierte Plasmaspektroskopie (LIPS, engl. LIBS - Laser-induced Breakdown Spectroscopy). Entscheidende Vorteile der LIBS sind minimale oder keine Probenvorbereitung sowie die in-situ Echtzeitmessung. Desweiteren kann auch über größere Distanzen, bis zu mehreren Metern, gemessen werden.
Das eröffnet die Möglichkeit einer vor-Ort bzw. Onlineanalyse aus sicherer Entfernung auch unter widrigen Umgebungsbedingungen, ohne dabei direkten Probenkontakt haben zu müssen.
Der Vortrag stellt einige aktuelle Herausforderungen für die Prozessanalytik und mögliche Antworten vor.
Gepulste Raman-Spektrometer akkumulieren das Raman-Signal mit Hilfe schneller optischer Schalter im Picosekunden-Bereich, bevor langlebigere Fluoreszenzanregung entsteht. Damit lassen sich stark fluoreszierende Materialien untersuchen, die bislang nicht zugänglich sind. Eine weitere interessante Entwicklung ist etwa die Shifted excitation Raman difference spectroscopy (SERDS) die besonders für biologische Anwendungen interessant ist.
Flexible, modulare Produktionsanlagen stellen einen vielversprechenden Ansatz für die kontinuierliche Produktion von Fein- und Spezialchemikalien dar. In einem EU-Projekt wird derzeit die Feldintegration eines Online-NMR-Sensormoduls als smartes Modul für die Prozesskontrolle vorangebracht. Dieses Modul basiert auf einem kommerziell erhältlichen Niederfeld-NMR-Spektrometer, welche zurzeit für die Anwendung im Laborbereich erhältlich ist. Für die Feldintegration wurde ein ATEX-zertifiziertes, explosionsgeschütztes Gehäuse entwickelt sowie Automationsschemen für den unbeaufsichtigten Betrieb und für die spektrale Datenauswertung erstellt.
Eine sehr gut anwendbare analytische Messtechnik zur Kontrolle der elementaren Zusammensetzung von verschiedensten Materialien ist die laserinduzierte Plasmaspektroskopie (LIPS, engl. LIBS - Laser-induced Breakdown Spectroscopy). Bei der LIBS wird ein kurz gepulster Laser auf eine Probe fokussiert, um ein Leuchtplasma zu erzeugen. Das dabei erzeugte Atomemissionsspektrum ermöglicht eine qualitative und quantitative Analyse der Zusammensetzung der Probe bezüglich praktisch aller Elemente des Periodensystems. In einem aktuellen Projekt wird diese Methode neben anderen zur Online-Analyse von Ackerböden für die ortsspezifischer Bewirtschaftung (Precision Agriculture) weiterentwickelt und bewertet.