Analytische Chemie
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Medium-resolution nuclear magnetic resonance spectroscopy (MR-NMR) currently develops to an important analytical tool for both quality control and processmonitoring. In contrast to high-resolution onlineNMR (HR-NMR),MR-NMRcan be operated under rough environmental conditions. A continuous re-circulating stream of reaction mixture fromthe reaction vessel to the NMR spectrometer enables a non-invasive, volume integrating online analysis of reactants and products. Here, we investigate the esterification of 2,2,2-trifluoroethanol with acetic acid to 2,2,2-trifluoroethyl acetate both by 1H HR-NMR (500MHz) and 1H and 19F MRNMR (43MHz) as amodel system. The parallel online measurement is realised by splitting the flow,which allows the adjustment of quantitative and independent flow rates, both in the HR-NMR probe as well as in the MR-NMR probe, in addition to a fast bypass line back to the reactor. One of the fundamental acceptance criteria for online MR-MNR spectroscopy is a robust data treatment and evaluation strategy with the potential for automation. The MR-NMR spectra are treated by an automated baseline and phase correction using the minimum entropy method. The evaluation strategies comprise (i) direct integration, (ii) automated line fitting, (iii) indirect hard modelling (IHM) and (iv) partial least squares regression (PLS-R). To assess the potential of these evaluation strategies for MR-NMR, prediction results are compared with the line fitting data derived from the quantitative HR-NMR spectroscopy. Although, superior results are obtained from both IHM and PLS-R for 1H MR-NMR, especially the latter demands for elaborate data pretreatment, whereas IHM models needed no previous alignment.
Inhalt des Vortrags sind die Einführung und Erläuterung der Ziele und Inhalte der Technologie-Roadmap „Prozesssensoren 4.0“, welche von der NAMUR im November 2015 veröffentlicht wurde. Dazu werden Beispiele von aktuellen und zukünftigen Anwendungen erläutert.
Derzeit finden gravierende Veränderungen im Umfeld der Informations- und Kommunikationstechnik statt, die eine große Chance für die optimierte Prozessführung und Wertschöpfung mit darauf abgestimmten vernetzt kommunizierenden Sensoren bieten. Diese Art „smarter“ Sensoren stellen Dienste innerhalb eines Netzwerks bereit und nutzen Informationen daraus. Dadurch ergibt sich aktuell die Notwendigkeit, die Anforderungen an Prozesssensoren sowie an deren Kommunikationsfähigkeiten detaillierter zu beschreiben.
Vernetzte Sensoren sind die Voraussetzung für die Realisierung von Cyberphysischen Produktionssystemen (CPPS) und zukünftiger Automatisierungskonzepte für die Prozess-industrie.
Wesentliche Ziele der Roadmap sind das Zusammenbringen von Technologie- und Marktsicht, Analyse und Priorisierung des (zukünftigen) Informationsbedarfs in verfahrenstechnischen Prozessen, das Erarbeiten von Entwicklungszielen für neue Sensorik sowie das Aufzeigen möglicher Lösungsansätze und ihres Realisierungszeitraums. Darüber hinaus liefert sie Perspektiven für Forschungs- und Entwicklungsförderung und gibt Ansätze für die Normungsarbeit.
The lab-on-valve (LOV) is a mesofluidic platform that has been recently exploited for
the automation and miniaturization of bioanalytical assays, resorting namely to
molecular recognition schemes based on immunosensing. Due to its high versatility
for reagent accommodation, it is possible to establish immunoassays under several
formats (eg. direct competitive ELISA, sandwich ELISA or even label-free immunoaffinity
chromatography). For instance, the LOV has been used as a manifold for
UV-vis micro-Bead Injection Spectroscopy (μ-BIS), a technique that involves the
quantification of the target analyte by direct measurement on the surface of a solid
phase capable of retaining the target analyte by molecular recognition.
The μ-BIS-LOV strategy affords several analytical advantages, namely short time-toresult
intervals (3 to 15 min), low sample volume (1-20 μL), automated solution handling
and washing steps, downscaling of reagents’ consumption, low-cost analysis
and little generation of waste. Additionally, the solid support is renewed before each
determination, minimizing surface fouling, cross-contamination issues and functional
group deactivation. No sample clean-up steps are required because interferences
are separated from the target analyte upon quantification mediated by a molecular
recognition element attached to the micro-bead column. The portability of the LOV
device makes it compatible with point-of-care testing.
To our knowledge, this technique has been mainly employed for the evaluation and
optimization of bioaffinity processes, but its potential for clinical and environmental
analysis remains underexploited. Hence, in this communication, different immunosensing
strategies using the LOV platform will be addressed, namely the determination
of autoimmune IgG in human serum, and the assessment of drug (carbamazepine)
levels in wastewater samples.
Für die weitere Entwicklung von der Ist‐Situation zu einer Industrie-4.0-Welt in der Prozessindustrie bestehen recht ähnliche Szenarien. Dazu werden derzeit 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.
Es gibt viele Parallelen zwischen der Laborgerätewelt und der Prozess-Sensor-Welt, die im Rahmen der Digitalisierung immer näher aneinanderrücken.
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.
The overall interest in nanotoxicity, triggered by the increasing use of nanomaterials in the material and life sciences, and the synthesis of an ever increasing number of new functional nanoparticles calls for standardized test procedures1,2 and for efficient approaches to screen the potential genotoxicity of these materials. Aiming at the development of fast and easy to use, automated microscopic methods for the determination of the genotoxicity of different types of nanoparticles, we assess the potential of the fluorometric γH2AX assay for this purpose. This assay, which can be run on an automated microscopic detection system, relies on the detection of DNA double strand breaks as a sign for genotoxicity3. Here, we provide first results obtained with broadly used nanomaterials like CdSe/CdS and InP/ZnS quantum dots as well as iron oxide, gold, and polymer particles of different surface chemistry with previously tested colloidal stability and different cell lines like Hep-2 and 8E11 cells, which reveal a dependence of the genotoxicity on the chemical composition as well as the surface chemistry of these nanomaterials. These studies will be also used to establish nanomaterials as positive and negative genotoxicity controls or standards for assay performance validation for users of this fluorometric genotoxicity assay. In the future, after proper validation, this microscopic platform technology will be expanded to other typical toxicity assays.
The improvement of immunoanalytical methods for the determination of pharmaceuticals in wastewaters is a crucial yet challenging endeavor. In this work, the development of an automated miniaturized ELISA based on micro-Bead Injection Spectroscopy (μ-BIS) [1] for the determination of carbamazepine, a widely employed anti-epileptic drug and emergent pollutant [2], was pursued.
The experimental workflow comprised the offline functionalization of Sepharose beads with specific anti-CBZ antibodies via affinity immobilization using protein G, and 3 online steps inside the microfluidic analyzer lab-on-valve (LOV): I) packing of the bead column into the detection unit; II) sequential percolation of sample and a CBZ competitor- labeled with horseradish peroxidase (tracer) through the bead column; and III) on-column colorimetric detection employing the enzyme substrate 3,3’,5,5’-tetramethylbenzidine. After each analysis, the bead column was discarded, and the flow cell was washed before receiving new beads.
The elimination of manual washing steps is a novel feature compared to batch-wise ELISA, making the method less error-prone and therefore more robust. The replacement of the solid support prevents memory effects and cross-contamination between runs. The use of microparticles as solid support for the molecular recognition elements accounts for high area-to-volume ratios, and low molecular diffusion distances. For that reason, time-to-result was reduced from several hours to less than 10 min. The consumption of reagents was also very low. For instance, only ca. 200 μg of solid support and 900 ng of anti-CBZ antibody were required per determination. At last, the versatility of the LOV platform offers the possibility of adapting the assay to other relevant pharmaceuticals and anthropogenic markers in water.
Acknowledgements: Inês I. Ramos thanks FCT (Fundação para a Ciência e a Tecnologia) and POPH (Programa Operacional Potencial Humano) for her grant (SFRH/BD/97540/2013). This work received financial support from the European Union (FEDER funds POCI/01/0145/FEDER/007265) and National Funds (FCT/MEC - Ministério da Educação e Ciência) under the Partnership Agreement PT2020 UID/QUI/50006/2013. Financial support from Deutscher Akademischer Austauschdienst and from Fundação das Universidades Portuguesas under the protocol CRUP-DAAD (Ações Integradas Luso-Alemãs nºE-20/16) is also acknowledged.
[1] Gutzman, Y.; Carrol, A. D. Analyst 2006, 131, 809.
[2] Murray, K. E.; Thomas, S. M.; Bodour, A. A. Environ. Pollut. 2010, 158, 3462.
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.
The TED-GC-MS analysis is a two-step method. A sample is first decomposed in a thermogravimetric analyzer (TGA) and the gaseous decomposition products are then trapped on a solid-phase adsorber. Subsequently, the solid-phase adsorber is analyzed with thermal desorption gas chromatography mass spectrometry (TDU-GC-MS). This method is ideally suited for the analysis of polymers and their degradation processes. Here, a new entirely automated System is introduced which enables high sample throughput and reproducible automated fractioned collection of decomposition products. Strengths and limitations of the system configuration are elaborated via three examples focused on practical challenges in materials analysis and identification: i) separate analysis of the components of a wood-plastic-composite material, ii) quantitative determination of weight concentration of the constituents of a polymer blend and iii) quantitative analysis of model samples of microplastics in suspended particulate matter.