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Entwicklung eines MIR-ATR-Sensors zur Prozesskontrolle in der chemischen Industrie und Biotechnologie

Geörg, Daniel

Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde ein photometrischer MIR-ATR-Sensor entwickelt (MIR: Mittelinfraroter Spektralbereich, ATR: Abgeschwächte Totalreflexion) zur in-situ-Verfolgung von chemischen Reaktionen und biotechnologischen Prozessen. Der kompakte und preiswerte Sensor enthält keine beweglichen Teile und kann daher wesentlich einfacher in eine Prozessumgebung integriert werden als ein FT-MIR-Spektrometeraufbau (FT: Fourier Transformation). Die Optik besteht aus einem elektrisch modulierten Schwarzkörperstrahler als IR-Lichtquelle, einem ATR-Prisma aus Zinkselenid (ZnSe) und vier Thermosäulendetektoren, welche jeweils mit einem optischen Bandpassfilter ausgestattet sind. An der Grenzfläche zwischen dem ATR-Prisma und der Probe werden stoffspezifische Absorptionsbanden dazu genutzt, die Analyten quantitativ zu bestimmen. Die Hardware und Software des Sensors wurde selbst entwickelt (Komponentenwahl, Schaltplan, Platinendesign, Datenerfassung, Signalverarbeitung und –aufzeichnung) und ein Prototyp gebaut. Insbesondere wurde der Detektorsignalverstärker hinsichtlich seiner Störfestigkeit optimiert, so dass auch in einer rauen Umgebung eine gute Signalqualität gewährleistet ist. Die Praktikabilität des MIR-ATR-Sensors zur Verfolgung von chemischen Prozessen wurde während der Veresterung von Ethanol und Ameisensäure zu Ethylformiat und Wasser mit anschließender Destillation des Esters getestet. Alle vier an der Reaktion beteiligten Stoffe konnten inline verfolgt werden. Der Standardvorhersagefehler betrug 0,43 mol/L für Ethanol, 0,36 mol/L für Ameisensäure, 0,38 mol/L für Ethylformiat und 0,68 mol/L für Wasser. Als Referenzgerät wurde ein FT-MIR-Spektrometer mit Diamant-ATR-Einheit eingesetzt. Darüber hinaus wurde der MIR-ATR-Sensor in einem biotechnologischen Musterprozess erprobt. Während der aeroben Batch-Fermentation von Backhefe (Saccharo-myces cerevisiae) konnten die Ethanol- und Glucosekonzentration simultan in Echtzeit verfolgt werden. Gemessen wurde jeweils in einer Probenschleife. Der Standardvorhersagefehler betrug 6,15 g/L für Glucose und 1,36 g/L für Ethanol. Als Referenz wurden HPLC-Analysen durchgeführt (HPLC: high performance liquid chromatography). Der MIR-ATR-Sensor wurde mittels multipler linearer Regression kalibriert und so die in den vier photometrischen Kanälen gemessenen Absorptionen zu den Analytkonzentrationen in Beziehung gesetzt. Die zeitlichen Verläufe der Sensorsignale stimmen mit den Konzentrationswerten der Referenzmethode gut überein. Des Weiteren wurde eine Simulationsmethode auf Basis von MIR-ATR-Spektren entwickelt, mit welcher das Ansprechverhalten eines MIR-ATR-Sensors vorhergesagt werden kann. Durch Variation der Transmissionsbereiche der optischen Bandpässe können mit diesem Werkzeug optimale Filter für eine bestimmte Messaufgabe ermittelt werden. Durch Tausch der optischen Filter kann der Sensor so für eine Vielzahl von Prozessen in der chemischen, pharmazeutischen und der Getränkeindustrie angepasst werden.
A MIR-ATR sensor (MIR: mid-infrared, ATR: attenuated total reflectance) has been developed for in situ monitoring of chemical reactions and biotechnological processes. The compact and low-priced sensor has been designed without moving parts and can therefore be implemented in a process environment much easier than a FT-MIR spectrometer setup (FT: Fourier Transform). The optical setup consists of an electrical modulated black body radiator as IR light source, a zinc selenide (ZnSe) ATR prism and four thermopile detectors, each equipped with an optical bandpass filter. At the surface of the ATR prism, which is covered with the sample, analyte specific absorption bands are used for quantitative measurements. Hardware and software of the built prototype was self-developed (component selection, circuit schematic, circuit board, data acquisition, signal processing and logging). The electromagnetic immunity of the detector amplifier was optimized to ensure good signal quality even in harsh environments. The practical applicability to monitor chemical processes with the MIR-ATR sensor was tested during esterification of ethanol and formic acid to ethyl formate and water with subsequent distillation of the ester. All four substances involved in the reaction could be monitored in-line. The standard error of prediction for ethanol, formic acid, ethyl formate, and water were 0.43 mol/L, 0.36 mol/L, 0.38 mol/L, and 0.68 mol/L, respectively. For reference analysis, a FT-MIR spectrometer with diamond ATR module was applied. Additionally, the suitability of the MIR-ATR sensor for process tracking in biotechnology was tested. Glucose and ethanol concentrations could be monitored simultaneously in real-time during aerobic batch-fermentations of Saccharomyces cerevisiae. A bypass loop has been used for all measurements. The standard errors of prediction were 6.15 g/L and 1.36 g/L for glucose and ethanol, respectively. For reference analysis, high-performance liquid chromatography (HPLC) was applied. The sensor was calibrated by multiple linear regression (MLR) in order to link the measured absorbance in the transmission ranges of the four optical sensor channels to the analyte concentrations. The temporal courses of the sensor signals are in accordance with the concentration values achieved by the reference method. Furthermore, a simulation procedure based on MIR spectra is presented to predict the response characteristics of a MIR-ATR sensor if the transmission ranges of the filters are varied. Using this tool optimized bandpass filters for a specific measuring task can be identified. By exchanging the optical filters, the sensor can be adapted to a wide range of processes in the chemical, pharmaceutical, and beverage industries.