Institut für Chemie und Bioanalytik

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2021 - 20232

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    Publikation
    Bestimmung von Zersetzungskinetiken aus dynamischen Thermogrammen mittels eines Convolutional Neural Networks
    (Hochschule für Life Sciences FHNW, 2023) Mensing, Dario; Zogg, Andreas; F. Hoffmann - La Roche
    Um selbstreaktive Substanzen transportieren zu können muss eine sichere Transporttemperatur bestimmt werden. Als kritische Substanzen gelten Chemikalien mit einer Transporttemperatur unter 75 °C [1]. Die bestehenden Testmethoden (UN Test H.4) zur Ermittlung dieser Temperatur bringen lange Versuchszeiten mit sich und sind riskant da sie grosse Mengen an Testsubstanzen verwenden. Daher ist es wichtig, die Tests auf die kritischen Stoffe zu beschränken [2]. Ein entsprechender Workflow wurde von K. Wegmann während seiner Masterarbeit entwickelt. Die Schwierigkeit bei der Verarbeitung von DSC- und ARC-Daten liegt darin, dass die auftretenden Reaktionsmechanismen unbekannt sind. Entsprechend ist man bei Simulation auf ein einfache Reaktionsmodelle 0ter und nter Ordnung sowie modellfreie Kinetik beschränkt. [2]. In dieser Bachelorarbeit wurde daher eine Methode mittels eines Convolutional Neural Networks (CNN) entwickelt, um unterschiedliche Reaktionsmodelle von Zersetzungsreaktionen anhand von künstlich generierten DSC-Thermogrammen zu bestimmen. Bei einem CNN handelt es sich dabei um ein künstliches neurales Netzwerk, welches ursprünglich dazu entwickelt wurde komplexe Merkmale und Muster in Bildern zu erkennen [3].
    11 - Studentische Arbeit
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    Publikation
    Development and evaluation of a new screening workflow for the determination of the self-accelerating decomposition temperature of solids
    (26.10.2021) Zogg, Andreas; Wegmann, Kai
    According to the UN (United Nations) recommendations for the transport of dangerous goods self reactive substances need to be identified and classified with a suitable temperature for transportation, the so-called self-accelerating decomposition temperature (SADT). Several test methods (H.1-H.4) are suggested by the UN for the determination of the SADT1. The suggested tests are inappropriate for many practical situations as they require a large amount of test substance, a significant experimental effort and the tests are hazardous with regard to laboratory safety2. Thus, the quantity of performed tests should be reduced to an absolute minimum. This is achievable if these tests could be limited to critical substances that are expected to have an SADT value below the 75 °C threshold for a 50 kg package, as defined by the UN. Hence, the development of a screening workflow, which is able to identify such critical substances is required. Such screening methods already exist, but they are often based on a single calorimetric principle and were not validated consequently. Here we present a new screening workflow to determine the SADT, by combining accelerating rate calorimetry (ARC) and differential scanning calorimetry (DSC). The experimental data were evaluated using nth-order kinetic combined with the Semenov model. The results of this screening workflow are validated for twelve solid compounds with data obtained from the H.2-adiabatic storage tests. The H.2-adiabatic storage tests were performed by an iso-certified reference laboratory. All of the twelve evaluated solid compounds were accurately categorized above or below the 75 °C threshold value. Furthermore, the new screening workflow identifies and flags substances with potentially autocatalytic decomposition kinetics. To our knowledge, we offer the first free, validated, standalone ready-to-use screening workflow for the categorization of solid compounds according to the 75 °C SADT threshold value. The workflow is implemented in MATLAB with an open source code. This enables further validation and development of this workflow towards a best practice method for the categorization of substances according to the 75 °C SADT threshold value.
    06 - Präsentation