Analytische Chemie
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- 8.4 Akustische und elektromagnetische Verfahren (3)
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- 8.1 Sensorik, mess- und prüftechnische Verfahren (2)
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Eingeladener Vortrag
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Inhalt der Präsentation:
- Einführung in das Prinzip der Laufzeitmessung
- Vorteile bei der Anwendung von Volumenverfahren an Spannbetonbrücken
- Möglichkeiten zur Beurteilung der Leistungsfähigkeit von ZfP-Verfahren und zur Verwendung der Messergebnisse in probabilistischen Nachweisen von Bestandstragwerken
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.
Komposit-Druckgefäße für den Gefahrguttransport sowie für Wasserstoff-und Erdgasfahrzeuge bestehen aus einem lasttragenden Komposit und einer gasdichten, metallischen oder polymeren Barriereschicht (Liner).
Zur Untersuchung der Integrität der Druckflaschen wurde die Wirbelstromprüfung eingesetzt. Hierbei wurden verschiedene Frequenzbereiche angewendet, um so die unterschiedlichen Materialien untersuchen zu können. Ziel der Untersuchungen war es, alterungsbedingte Schädigungen rechtzeitig zu detektieren. Der Vortrag stellt diese Ergebnisse vor.
DNA basierte Dosimetrie
(2020)
We propose the development of a standardized DNA based dosimeter. This dosimeter will improve the comparability between the results of different laboratories in radiation research. Compared to conventional methods in dosimetry, this Approach provides direct access to the relation between radiation interaction and biological damage. Moreover, it enables the systematic investigation of the relation between the microscopic characteristics of radiation and DNA damage over a wide dose range.