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Electrical impedance spectroscopy

Machine learning in crystallization processes

Thema:

Publikationsform: Fachartikel
Artikelnummer: 03654_2021_08_05
Zeitschrift: Electrical impedance spectroscopy
Erscheinungsdatum: 20.08.2021
Autor: Nicholas Karsch, Stephan Westerdick, Thomas Musch, Ruhr University Bochum; Lars Kaufhold, Marc Dittmann, Merck; Malte Mallach, Jan Tebrügge, Jan Förster, Michael Vogt, Krohne
Verlag: Vulkan-Verlag GmbH
Seiten: 9
Publikationsformat: PDF
Sprache: Deutsch
Themenbereich: Automatisierungstechnik

Details

The electrical impedance measurement of a suspension is a valid method to monitor crystallization processes. Since it allows measurement of conductivity and permittivity it enables the characterization of non-conductive suspensions. The results obtained show that the concentration of an organic compound of interest can be determined by evaluating its electrical and thermal properties. As the analytical analysis of independent process parameters is a challenging task, a machine learning approach is investigated to extract essential parameter dependency for automated process control purposes.

Preis: 4,90 €Zum Shop

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