Analytische Chemie
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- 8.2 Zerstörungsfreie Prüfmethoden für das Bauwesen (126)
- 1.4 Prozessanalytik (122)
- 8.4 Akustische und elektromagnetische Verfahren (115)
- 1.1 Anorganische Spurenanalytik (113)
- 6.3 Strukturanalytik (98)
Nowadays amorphous silica nanoparticles (SiO2-NP) are one of the most abundant engineered nanomaterials, that are highly stable and can be easily produced on a large scale at low cost. Surface functionalized SiO2-NP are of great interest in the life and material sciences, as they can be used e.g. as
drug carriers, fluorescent sensors, and multimodal labels in bioanalytical assays and imaging applications. Their performance in such applications depends not only on particle size, size distribution, and morphology, but also on surface chemistry, i.e. the total number of surface functional groups (FG)
and the number of FG accessible for subsequent functionalization with ligands or biomolecules, which in turn determines surface charge, colloidal stability, biocompatibility, and toxicity. Aiming at the development of simple, versatile, and multimodal tools for the quantification of many bioanalytically relevant FG and ligands, we investigated and compared various analytical methods commonly used for FG quantification. This includes electrochemical titration methods, dye-based optical assays, and other instrumental analytical techniques such as nuclear magnetic resonance and thermal analysis methods.
The potential of our multimodal approach for FG quantification was demonstrated for commercial and custom-made silica particles of varying FG, showing not only an influence of the synthesis methods on the number of FG but also on the performance. In the future, our strategy can contribute to establish multi-method characterization strategies to provide a more detailed picture of the structure-properties relationship.
In the focus of division Biophotonics are the design, preparation, analytical and spectroscopic characterization, and application of molecular and nanoscale
functional materials, particularly materials with a photoluminescence in the visible, near infrared (NIR) and short-wave infrared (SWIR). This includes optical reporters for bioimaging and sensing, security and authentication barcodes, and materials for solid state lighting, energy conversion, and photovoltaics. For the identification of optimum particle structures quantitative spectroscopic studies are performed under application-relevant conditions, focusing on the key performance parameter photoluminescence quantum yield. In addition, simple, cost-efficient, and standardizable strategies for quantifying functional groups on the surface of nano- and microparticles are developed, here with a focus on optical assays and electrochemical titration methods, cross-validated by more advanced methods such as quantitative NMR. In addition, reference materials and reference products are developed for optical methods, particularly luminescence techniques, and for analytical methods utilized for the characterization of nanomaterials.
For fluorescence microscopy, there is an increasing need for suitable calibration tools and reference materials for microscope calibration, the determination of performance parameters, and the regular control and validation of instrument performance. This is addressed in the BmWk-financed project FluMikal (WIPANO program) by two research groups from academia and two companies, that is coordinated by BAM. Here we present different approaches to liquid and solid fluorescence standards for the determination of the wavelength-dependent spectral sensitivity of fluorescence microscopes and ideas concerning the choice of suitable fluorescence lifetime standard for increasingly utilized fluorescence lifetime imaging (FLIM).
We employ in-house generated synthetic Al-Si matrix composite XCT data for training deep convolutional neural networks for XCT data conditioning and automatic segmentation. We propose an in-house multilevel deep conditioning framework capable of rectifying noise and blur in corrupted XCT data sequentially. Furthermore, for automatic segmentation, we utilize a special in-house network coupled with a novel iterative segmentation algorithm capable of generalized learning from synthetic data. We report a consistent SSIM efficiency of 92%, 99%, and 95% for the combined denoising/deblurring, standalone denoising, and standalone deblurring, respectively. The overall segmentation precision was over 85% according to the Dice coefficient. We used experimental XCT data from various scans of Al-Si matrix composites reinforced with ceramic particles and fibers.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Artificial Intelligence for Rail Inspection" (AIFRI) wird ein KI-Algorithmus entwickelt, um die Fehlererkennung bei der Auswertung von Schienenprüfungen zu verbessern. Der Prozess der mechanisierten Schienenprüfung wird analysiert und die Schienenfehler sowie Artefakte werden in einem digitalen Zwilling abgebildet, um in einem weiteren Schritt die automatische Fehlererkennung und Klassifizierung mit KI-Algorithmen trainieren zu können. Zu diesem Zweck werden Ultraschalldatensätze auf der Grundlage der Regelwerke und Informationen aus der Instandhaltung mit einer Simulationssoftware erstellt, die Anzeigen der verschiedenen Schienenschädigungen und Artefakte enthalten.
Die Schienenfehler werden bei der Auswertung in Fehlerklassen eingeordnet, für das KI-Training priorisiert und auf Basis der von der DB Netz AG ausgewählten Informationen untersucht. Hierfür werden die Schienenfehler nach den für das KI-Training relevanten Merkmalen zerlegt und die Konfiguration der Parameter der Simulation entsprechend abgestimmt.
Für die Grundstruktur des Datensatzes wird ein Schienenmodell mit einer Länge von einem Meter für die Simulation eingesetzt, auf dessen Basis alle bei der Schienenprüfung zu verwendenden Prüfköpfe für den jeweiligen Reflektortyp betrachtet werden. Die simulierten Daten werden auf einer Testschiene im Labormaßstab validiert. Mögliche Einflussparameter wie z. B. der Signal-Rausch-Abstand sowie die Fahrgeschwindigkeit werden in den Datensätzen herangezogen. Die Zusammenstellung eines Testdatensatzes mit lokal veränderlichen Einflussgrößen erfolgt aus den simulierten Daten unter Verwendung der skriptbasierten Programmierumgebung Python und Matlab.
Das Projekt AIFRI wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert.
Eine online Live-Vorführung des DCC Demonstrators zur automatisierten Erstellung und Auswertung eines maschinenlesbaren digitalen Kalibrierscheins zur metrologischen Rückführung eines Pt 100 Temperaturfühlers.
Workflow: DCC Vorlage für Kalibrierungen nach DKD-R 5-1; DCC Middleware zur Aufnahme der auftragsbezogenen Metadaten und Einfügen aller Daten, inkl. der Messdaten, in die DCC Vorlage; Validierung des befüllten DCCs gegen das DCC-Schema; Siegelung des DCCs mit dem digitalen Akkreditierungssymbol; Übertragung an den DCC-Nutzer; nutzerseitige Verifizierung des elektronischen Siegels zur Sicherstellung von Authentizität, Integrität und Akkreditierung; direktes auslesen der Sensordaten mit Messunsicherheit basierend auf Herstellerspezifikationen; Einlesen und Auswerten des DCCs auf Knopfdruck, damit automatisierte Erstellung einer Kalibrierfunktion und entsprechende Korrektur der Sensordaten, automatisches Auslesen der temperaturabhängigen Messunsicherheit und Erweiterung um relevante Beiträge zum Erreichen der metrologischen Rückführbarkeit der Temperaturmessung; qualitätsgesicherte Konformitätsaussage des Prozesses auf Basis der so korrigierten Temperaturmesswerte und deren Unsicherheiten.
In diesem Beitrag soll die Etablierung von digitalen Kalibrierscheinen als maschineninterpretierbare Ergebnisberichte in akkreditierten Kalibrierlaboren, am Beispiel der Kalibrierung von Widerstandsthermometern nach DKD-R 5-1 aufgezeigt werden. Der DCC-Entwurf basiert auf dem von der PTB entwickelten DCC-Schema für XML-Formate. Vorrangig sollen folgende Aspekte bei der Umsetzung in akkreditierten Kalibrierlaboren beleuchtet werden: Angepasste digitale Workflows und Prozessdarstellungen; Harmonisierung von DCCs nach DKD-R 5-1; Entwicklung der IT-Infrastruktur (Middleware) zur automatisierten Generierung von DCCs; Erfahrungen aus der Pilotierung der DAkkS-eAttestation zum digitalen Nachweis der Akkreditierung; Praktische Umsetzung im Rahmen von QI-Digital.
Dieses Qualitätswerkzeug soll im Gesamtkonzept von QI-Digital zum UseCase Wasserstofftankstelle kurz vorgestellt werden.
Thermal Destruction of PFAS
(2023)
Thermal treatment processes are currently the only full-scale option for thedestruction of per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) in large waste streams. While all organic molecules including PFAS are susceptible to thermal destruction, their decomposition rates are controlled by process variables such as temperature, reaction atmosphere, and residence time. Concerns exist about the formation of products of incomplete destruction and their emission from hazardous waste incinerators. This talk will summarize the current stateof-the-art of thermal PFAS destruction, identify research needs, and showcase future research designed to address critical knowledge gaps.
Die NMR-Spektroskopie ist eine der zentralen nicht-invasiven Analysenmethoden in der organischen Chemie und aus dem Laboralltag nicht mehr wegzudenken. Die direkte Proportionalität zwischen der Anzahl der Atomkerne im Messvolumen und der Signalfläche im Spektrum ist vergleichbar mit einem „Zählen der Kernspins“. Der Kalibrieraufwand für die Quantifizierung ist minimal und aus dem NMR-Spektrum sind Informationen zu Struktur und Identität zugänglich.
Online-NMR-Spektroskopie wird unter Zuhilfenahme von speziellen Durchflussproben-köpfen und Messzellen bereits seit Jahrzehnten erforscht und eingesetzt. Durch die hohen Anforderungen an die Aufstellung und den Betrieb von klassischen Hochfeld-NMR-Spektrometern konnte sie allerdings nie den Sprung vom Labor in den Prozess schaffen. Dies hat sich durch die Entwicklungen im Bereich mobil einsetzbarer Benchtop-NMR-Spektrometer grundlegend verändert. Geringere Investitions- und Betriebskosten, sowie die Robustheit und einfache Bedienbarkeit dieser Systeme sind entscheidende Faktoren. Damit rückt eine Anwendung als Online-PAT-Methode technisch in greifbare Nähe. Designierte Prozess-NMR-Spektrometer sucht man heutzutage allerdings auf dem Markt meist noch vergebens.
Die Reaktionsverfolgung im Labormaßstab konnte an unterschiedlichen Systemen erfolgreich demonstriert werden. Dabei zeigten sich allerdings Limitierungen in Hinblick auf einen möglichen Prozesseinsatz. Insbesondere die Temperaturempfindlichkeit der Magnetsysteme ist hier zu nennen. Anhand eines Prototyps wurde eine aktive Temperaturisolation mittels temperierter Luftströmungen entwickelt und erprobt.
Eine Feldintegration von Laborsystemen geht sowohl technisch als auch regulatorisch mit zahlreichen Herausforderungen einher. Das raue Umfeld von Produktionsanlagen, sowie die Anforderungen an Explosionsschutz erfordern eine zugelassene Einhausung. Auf Basis von Erfahrungen mit einem ersten Prototyp erfolgte die gemeinsame Entwicklung eines möglichst flexibel einsetzbaren Analysenschranks. Neben der Hardware-Integration sind die automatisierte modellbasierte Auswertung der NMR-Spektren, sowie die Einbindung in die Prozessleittechnik essenziell für einen zuverlässigen Betrieb als PAT-Analysengerät.