NIR-Online Produktpresäntation

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Jan Berg
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1 NIR-Online Produktpresäntation Dr. Branko Z. Vranic Application Specialist NIR-Online T +41 (0) F +41 (0) vranic.b@buchi.com page 1

2 Warum Online? Echtzeit -Ergebnisse Prozessvisualisierung Weniger Qualitätsprobleme Bessere Prozesskontrolle - Produktion näher an Ziel Sofortige Benachrichtigung von Out-of-Control Prozess Höhere Erträge Weniger Wiederaufbereitung» Letztlich höheren Gewinn und andere Vorteile Produkt Kontamination durch Probenahme Langwierige und unregelmäßige Probenahme page 2

3 Warum Online Langsame Probenahme Langsame Referenzanalytik Unerklärliche Ergebnisse durch Stichprobenfehler / Bedienfehler Sampling Risiko hoch ( Biotech Industrie ) Entfernung zum Labor Labor Analyse arbeitsintensiv / Arbeitskosten Labor öffnen nur 1 oder 2 Schichten pro Tag Probe instabil Die Analyse muss unter Prozessbedingungen gemacht werden z.b. 200 C Langsame Reaktionszeit im Fall von Out-of-Control Prozess Prozesssteuerung benötigt Prozessvisualisierung benötigt - kritische Par. über Verarbeitungszeit Überwachung Verunreinigungen (Kamera) page 3

4 NIR-Online Process Analyser - Hardware Diode Array Technologie Automatische Referenz Zwei Lichtquellen Robust Temp. stabilisiert Klein Leicht Schnell page 4

5 NIR-Online Process Analyser - Software Kontinuierliche Visualisierung Einfache Kalibrationserstellung durch AUTOCAL Funktion Prozess Integration: OPC, Profibus, Modbus, Analog, TCP/IP, page 5

6 Funktionsbeschreibung The equipment presents a complete measurement device based on optical measurement. The optical measurement compromises a Diode Array spectrometer and in the X- Two unit a CCD camera for visible properties such as color and morphological information. The equipment is schematically outlined in fig 1. The light source 1 illuminates through the sapphire window 2 the sample 3. The chemical and physical properties of the sample will color the light, the light reflected4by the sample is guided by a fiber5into a spectrometer which by the use of a stationary grating 6 spatially resolve the spectral information onto a line of detectors 7. This signal is evaluated in parallel representing the chemical and physical properties of the sample. The equipment has a built in motorized reference 8,9 to ensure stability and absolute absorbance measurement. In the X-Two device a camera 10 provides further information. page 6

7 Instrument «Options» X-One X-Six X-One NIR X-Two NIR+Camera X-Three VIS+NIR X-Four VIS+NIR+Cam. X-Five VIS X-Six VIS + Cam X-View Camera page 7

8 Instrument «Variants» Staub Ex: Z20/21/22 td (ta / tb) Schutz durch Gehäuse ATEX: EX II D 1/2 IP65 T80 ATEX: EX II G 1/2 IP67 T80 Gas Ex: Z0/1/2 Ex p Explosionsschutz durch Säuberung und Überdruck page 8

9 System Requirements page 9

10 Einbauschema page 10

11 Zubehör für die Prozessintegration Einschweißplatte Einschweißflansch varinline adapter Durchflusszelle bypass sampler page 11

12 Zubehör für die Prozessintegration page 12

13 Zubehör - Labor page 13

14 Specs NIR-Online X-One..X-Four 2003 NIR-Online V NIR-Online V3S 2012 NIR-Online X² ?? Wavelength range Pixels Resolution 10nm 3,2nm 1,6nm 4nm Wavelength acc 2nm 0,5nm 0,25nm 0,5nm Optical BW 10nm 5nm 5nm 8nm Stability 0,002nm C 0,001nm C 0,001nm C 0,001nm C Int. Time 2-50ms Typ. 30ms 0,1-1000ms Typ. 10mS 0, mS Typ. 4mS 0, mS Typ. 10mS 200ms / 5Hz 100ms / 10Hz 5ms / 200Hz 100ms / 10Hz Measurement interval SNR / Hz : : : :1 SNR / Hz-1 / nm Available NOW NOW NOW? Drift VIS YES YES NO YES Camera YES YES NO YES Frames per second Resolution 384x x x C C C C (Up to 75 C using Air T40 C, 10l/min) Enclosure IP65 / NEMA4 IP65 / NEMA4 IP65 Ambient condition Ex D / G D / G D / G Hygene HE3 HE3 HE3 page 14

15 Camera Size Color Impurities Specs Kernel damage page 15

16 NIR, VIS & Camera for Ultimate Performance page 16

17 Einige Beispiele Futtermittelfabrik Warenannahme Roggen, Weizen, Sorghum, Mais Parameter: Feuchte, Fett, Protein, Asche, Faser, Stärke page 17

18 Einige Beispiele Pharma Prozess Granulationsprozess Beobachtung Parameter: Feuchte, Aktivstoff Gehalt, Homogenität page 18

19 Einige Beispiele Ölsaatenverarbeitung Warenannahme (Kettenförderer) Soja, Raps, Sonnenblumen Parameter: Feuchte, Fett, Protein page 19

20 Einige Beispiele Mähdrescher Im Feld Mais, Weizen, Trauben, Zuckerrübe Parameter: Feuchte, Zucker page 20

21 Einige Beispiele Milchpulver Trocknungsprozess Parameter: Feuchte, Fett, Protein page 21

22 Einige Beispiele Hackfleischproduktion Mischungsprozess Parameter: Fett, Feuchte, Protein page 22

23 Danke für ihre Aufmerksamkeit! Fragen? page 23

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