Ellen Steimers

Wissenschaftliche Mitarbeiterin

M. Sc. Ellen Steimers

FB Maschinenbau und Verfahrenstechnik
Lehrstuhl für Thermodynamik
Technische Universität Kaiserslautern
Erwin-Schrödinger-Straße 44
Gebäude 44/410
67663 Kaiserslautern


Tel.: +49(0)631 205-2746
Fax: +49(0)631 205-3835

E-Mail: ellen.steimers[at]mv.uni-kl.de

Projektbeschreibung

Bayessche Methode zur quantitativen Auswertung von NMR-Signalen im Reaktions- und Prozessmonitoring

 

Die online NMR-Spektroskopie ist eine vielversprechende Analysemethode für das Reaktions- und Prozessmonitoring. Mit dieser Methode können komplexe flüssige Mischungen berührungslos und ohne vorheriges Kalibrieren quantitativ untersucht werden. In dem vorliegenden Projekt sollen neue, auf der Bayesschen Statistik beruhende Methoden zur automatischen und zuverlässigen quantitativen Analyse großer NMR-Messreihen entwickelt werden. Die Stärke der Bayesschen Analysemethode liegt darin, dass Vorwissen zu den untersuchten NMR-Spektren in die Auswertung einfließt. Dadurch können auch schwierige NMR-Spektren (z.B. geringes Signal-Rausch-Verhältnis, sich überlagernde Peaks, strömende Proben) zuverlässig quantitativ ausgewertet werden, bei denen die bisherigen Analysemethoden versagen. Die neuen Analysemethoden sollen speziell auf die Anforderungen im Reaktions- und Prozessmonitoring optimiert werden, indem Vorwissen, z.B. über die Stöchiometrie der ablaufenden Reaktionen oder die Strömungsgeschwindigkeit der Probe, direkt für die Analyse genutzt wird. Die robuste quantitative Analyse von Spektren komplexer Mischungen, die mit Benchtop-NMR-Spektrometern aufgenommen werden, soll durch Berücksichtigung von Vorwissen über die NMR-Spektren dieser Proben im Hochfeld ermöglicht werden. Die in dieser Arbeit entwickelten neuen Analysemethoden sollen dazu beitragen, die Einsatzmöglichkeiten für die NMR-Spektroskopie im Reaktions- und Prozessmonitoring auszuweiten. Dieses Projekt wird in enger Kooperation mit der Arbeitsgruppe von Dr. Daniel Holland an der University of Canterbury, Neuseeland durchgeführt. (http://www.canterbury.ac.nz/engineering/contact-us/people/daniel-holland.html)

 

Online NMR spectroscopy is a promising analysis method for reaction and process monitoring. This method facilitates non-invasive investigations of complex liquid multicomponent mixtures without prior calibration. In the present project, new analysis methods based on Bayesian statistics will be developed that enable the automatic and robust quantitative analysis of large series of NMR data. The asset of the Bayesian method is that it incorporates prior knowledge of the investigated NMR spectra in the analysis. Therefore, also difficult spectra (e.g. low signal-to-noise ratio, overlapping peaks, flowing samples) can be analysed quantitatively with this method where the existing approaches fail. The new analysis method will be optimised for applications in reaction and process monitoring by exploiting prior knowledge of the investigated sample, e.g. the stoichiometry of the occurring reactions or the flow velocity of the sample. Robust quantitative analysis of spectra of complex mixtures acquired with benchtop NMR spectrometers will be facilitated by taking prior knowledge into account that is gained from spectra of these samples acquired with high field NMR spectrometers. The new analysis methods developed in this project will contribute to extend the possible fields of applications of NMR spectroscopy for reaction and process monitoring.This project is carried out in cooperation with the working group of Dr. Daniel Holland at the University of Canterbury, New Zealand.

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Ausbildung

10/2010 -12/2015

Studium Energie- und Verfahrenstechnik an der TU Kaiserslautern (Abschluss Bachelor)

01/2015 - 06/2015

Fachpraktikum bei SS Gas Lab, Neu Delhi, Indien

10/2015 - 09/2017

Studium Energie- und Verfahrenstechnik an der TU Kaiserslautern (Abschluss Master)

seit 10/2017

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Thermodynamik (LTD), Technische Universität Kaiserslautern

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Letzte Änderung: 07.11.2017