• Aucun résultat trouvé

In-situ measurements in microscale gas flows – conventional sensors or something else?

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Partager "In-situ measurements in microscale gas flows – conventional sensors or something else?"

Copied!
19
0
0

Texte intégral

(1)

HAL Id: hal-02415747

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02415747

Submitted on 17 Dec 2019

HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of sci- entific research documents, whether they are pub- lished or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.

L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

In-situ measurements in microscale gas flows – conventional sensors or something else?

Juergen Brandner

To cite this version:

Juergen Brandner. In-situ measurements in microscale gas flows – conventional sensors or something else?. Micromachines, MDPI, 2019, 10 (5), pp.292. �10.3390/mi10050292�. �hal-02415747�

(2)

Micromachines 2018, 9, x; doi: FOR PEER REVIEW    www.mdpi.com/journal/micromachines 

Review 

1

In‐situ measurements in microscale gas flows – 

2

conventional sensors or something else? 

3

Juergen J. Brandner 1,

4

1  Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Institute for Microstructure Technology (IMT), Staff Position 

5

Microstructures and Process Sensors (MPS), Hermann‐von‐Helmholtz‐Platz 1, 76344 

6

Eggenstein‐Leopoldshafen, Germany; juergen.brandner@kit.edu 

7

Correspondence: juergen.brandner@kit.edu; Tel.: +49‐721‐608‐23963 

8

Received: date; Accepted: date; Published: date 

9

Abstract:   

10

Within the last decades miniaturization was a driving force in almost all areas of technology, 

11

leading to tremendous intensification of systems and processes. Information technology provides 

12

now data density several orders of magnitude higher than a few years ago, and the smartphone 

13

technology includes, amongst simple communication, things like internet, video and music 

14

streaming,  but  also  implementation  of  global  positioning  system,  environment  sensors  or 

15

measurement  systems  for  individual  health.  So‐called  wearables  are  everywhere,  from 

16

physio‐parameter sensing wrist smart watch up to measurement of heart rate by underwear. This 

17

trend holds also for gas flow applications, where complex flow arrangements and measurement 

18

systems formerly designed for macro scale have been transferred into miniaturized versions. Thus, 

19

those systems took advantage of the increased surface to volume ratio as well as of the improved 

20

heat and mass transfer behavior of miniaturized equipment. In accordance, disadvantages like gas 

21

flow mal‐distribution on parallelized mini‐ or micro tubes or channels as well as increased pressure 

22

losses due to the minimized hydraulic diameters and an increased roughness‐to‐dimension ratio 

23

have to be taken into account. Furthermore, major problems are arising for measurement and 

24

control to be implemented for in‐situ and/or in‐operando measurements. Currently, correlated 

25

measurements are widely discussed to obtain a more comprehensive view to a process by using a 

26

broad variety of measurement techniques complementing each other. Techniques for correlated 

27

measurements may include commonly used techniques like thermocouples or pressure sensors as 

28

well as more complex systems like gas chromatography, mass spectrometry, infrared or ultraviolet 

29

spectroscopy and many others more. Some of them can be miniaturized, some of them cannot yet. 

30

Those should, nevertheless, measure at the same location and the same time, preferably in‐situ and 

31

in‐operando. Therefore, combinations of measurement instruments might be necessary, which will 

32

provide  complementary  techniques  to  access  local  process  information.  A  recently  more 

33

intensively discussed additional possibility is the application of nuclear magnetic resonance (NMR) 

34

systems, which might be useful in combination with other, more conventional measurement 

35

techniques. NMR is currently undergoing a tremendous change from large‐scale to benchtop 

36

measurement systems, and it will most likely be further miniaturized. NMR allows a multitude of 

37

different measurements, which are normally covered by several instruments. Additionally, NMR 

38

can be combined very well with other measurement equipment to perform correlative in‐situ and 

39

in‐operando measurements. Such combinations of several instruments would allow to retrieve an 

40

“information cloud” of a process. This paper will present a view to some common measurement 

41

techniques and the difficulties to apply them on one hand in miniaturized scale, on the other hand 

42

in correlative mode. Basic suggestions to reach the above mentioned objective by combination of 

43

different methods including NMR will be given. 

44

Keywords: miniaturization, gas flows in micro scale, measurement and control, integrated micro 

45

sensors, advanced measurement technologies 

46

(3)

47

 

1. Introduction 

48

The interest to gas flows in miniaturized systems has grown tremendously in the last couple of 

49

years. Driven by, i.e., automotive, semiconductor, chemical and pharmaceutical industry, modelling, 

50

precise measurement and control of the flow of gaseous compounds, mixtures and reactive systems 

51

through mini‐ and micro‐structured devices gained importance for various applications like heat 

52

transfer [1‐16], gas‐liquid or gas‐solid contacting [17‐24] as well as chemical reactions [25‐30]. 

53

Amongst correct design and manufacturing of the miniaturized devices, all the named topics need 

54

precise measurement and control of the processes taking place inside microstructures. The final 

55

objective of these efforts is to provide an almost comprehensive description of the process to be able 

56

to model and simulate as well as to predict by software. The following description will focus on 

57

measurement and close out control, to make it not too exhaustive. 

58

While measurement of gaseous flows in macroscale is not trivial but manageable, it turns out to 

59

be much more problematic in micro scale. There are several reasons for this. The fact that gas is a 

60

compressible medium per se makes it more complex to measure certain behavior and parameters of 

61

a  flow  inside  confined  or  miniaturized  systems  [31‐35].  Additionally,  the  scale  down  of 

62

conventionally‐sized macro scale tubes or channels into the micro scale makes it more complex to 

63

measure. This is, on one hand, due to sensors which are simply too large to be inserted into the micro 

64

devices. Figure 1 (a) & (b) show examples for this. For temperature measurement in macro‐scale 

65

tubes, a thermocouple is simply located into the flow, measuring the gas flow temperature. This 

66

changed by scaling down the tube diameter. While Figure 1 (a) shows a mini heat pipe cut open, 

67

Figure 1 (b) provides a view to a so‐called “micro‐thermocouple”. It is quite obvious that the 

68

thermocouple will block the inner diameter to a major extend and, therefore, change the fluidic 

69

behavior totally. Thus, no precise measurement would be possible. More problems occur due to the 

70

low density of gases, the change in viscosity, the small specific heat capacity and the need for 

71

increased leak‐tightness of microstructures while handling gases (and here, depending to the gas, 

72

the acceptable leak rate QL can vary in orders of magnitude!). However, in many cases Micro 

73

Electromechanical Systems (MEMS) have been applied as measurement tools to be implemented 

74

into microstructure devices [33]. This is often a practical solution, in other cases it is not, as will be 

75

shown in the later discussion. 

76

 

(a) 

 

(b) 

Figure 1. Microstructure fluidic device. (a) Micro heat pipe, opened to see the inside structure. Inner 

77

diameter is 0.8mm. From: KIT‐IMVT; (b) Miniaturized Type K thermocouple. Although this sensor 

78

has an outer diameter of 0.4mm only, a major part of the structure in (a) would have been blocked. 

79

From: www.ninomiya‐ew.co.jp. 

80

Nevertheless, from 1964 until today, roughly about 45,000 papers have been published on 

81

miniaturized gas sensors and sensor systems [36]. A large variety of relevant technologies is 

82

(4)

available which will not be described in this paper in details, more can be found in comprehensive 

83

textbooks or, i.e., in [37]. 

84

The following will present an overview on parameters of gas flows in microstructures to be 

85

measured as well as measurement methods for these. By no means the presented overview is 

86

complete. The envisaged field of measurement is very much in move, thus, new technologies and 

87

improved methods are rapidly developing, especially by improving sensitivity and selectivity of the 

88

measurements. One of these developments is the use of nanomaterials for sensing opportunities. 

89

Here, numerous different technologies based on nanostructured materials or nanostructures in 

90

specific materials have been described and are used now for sensing in gases. Examples are given in 

91

[38‐47]. The sensitivity and selectivity of nanostructure / nanomaterials sensors has been improved 

92

significantly in the last years [48‐50]. 

93

Another trend is a combination of sensing elements in micro or nano scale for measurement of 

94

biological parameters or environment (biosensing, [51‐56]). This field is relatively new, and lots of 

95

developments are to expect in the next future. 

96

As mentioned before, an additional point is the correlation of a multitude of measurement 

97

methods to achieve a more dense “information cloud” and, therefore, reach a better understanding 

98

of the effects and behavior in gas flows. This leads to the necessity of in‐situ and in‐operando 

99

combination of several measurement methods with similar (ideally: identical) timely and spatial 

100

resolution. All measurements have to be taken simultaneously and at the same location to provide 

101

the highest possible information density of the process taking place at this point. As an example for 

102

such a process a heterogeneously catalyzed gas phase reaction could be taken. Here, gas flow, gas 

103

composition, catalyst‐gas‐surface interaction, temperature, pressure and product concentration 

104

should be measured at the same time and the same location, to name just a few of the parameters of 

105

such a process. 

106

The data obtained from each of such monitoring systems will then be correlated to those of all 

107

others, in time as well as in space, to get a description of an n‐dimensional parameter space as 

108

comprehensive as possible. Within the overview presented here several possible technologies to 

109

correlate measurements are very briefly and rudimentarily described. Possibilities, advantages and 

110

disadvantages of each method are presented, and a possible use in combination with other methods 

111

is evaluated. This overview is not intended to give a vast description of the measurement methods, 

112

their advantages and disadvantages, their working principles or underlying functionalities – this is 

113

left to much more specified papers or textbooks. This collection, without going deep into details of 

114

the methods themselves, should provide a quick overview for possible correlative measurement 

115

technologies only. For this objective, the following section deals with the parameters which most 

116

regularly are measured, as well as with some most common methods for those and with scaling, the 

117

problem of miniaturization itself [57‐59]. 

118

2. Parameters, measurement methods and scaling 

119

Numerous parameters of gas flows in micro scale can be measured. However, many of them are 

120

only useful in specific applications. Amongst those are parameters like chemical reactivity, pH, 

121

solubility in liquids, speed of sound etc. This publication will focus onto more common parameters 

122

like temperature (or temperature difference), heat flux, pressure (or pressure difference), mass flow, 

123

flow velocity, mixture composition and concentration (concentration gradients, respectively) of 

124

species inside micro scale gas flows. 

125

The  measurement  methods  can  in  general  be  split  in  electrical  measurements  using 

126

conventional wire systems [60, 61], electrical measurements using micro‐electromechanical systems 

127

(MEMS)  [62],  spectroscopic  measurements or optical  measurement methods  [63]. There are 

128

numerous papers on each of those different measurement methods, thus, it shall not be the objective 

129

of this publication to provide more detailed information on them. 

130

Wire‐system based methods use conventional sensors which are, in many cases, macroscopic. 

131

In general, these are thermocouples or thermistors (see below), pressure sensors, mass flow meters 

132

and similar, which are well known measurement devices in style as well as in behavior. These 

133

(5)

sensors are mounted aside of the process tubing, e.g. thermocouples before and after a possible 

134

reaction vessel as well as pressure sensors or mass flow meters. An in‐situ or in‐operando monitoring 

135

is hardly possible. 

136

MEMS‐based measurements show the possibility to be implemented for in‐situ and in‐operando 

137

measurements. Pressure sensors, temperature sensors, flow sensors and others more are available of 

138

the shelf. They are, in general, Si‐based, small, provide a short response time, good reliability and 

139

long lifetime. Aside, most of those systems are cheap in production. However, they need to be 

140

coupled with a visualization module or a data logger to make the measurements available for the 

141

operator. This is regularly done by wiring. There are some cases of wireless MEMS sensors [64]. 

142

However, due to the continuous developments in semiconductor technology, wireless solutions are 

143

becoming more and more popular, and their use is greatly enhanced by, i.e., radio frequency 

144

identification (RFID) and near field communication (NFC) technology [65‐69]. 

145

What was mentioned above for wire‐based electrical sensor in principle holds also for optical 

146

sensors, where either an optical fiber is implemented into the measurement location, or an active 

147

optical component (light emitting diode LED, laser or other light source) is integrated there – in 

148

many cases also an optical detector like a photo diode or similar. Examples are presented in [70‐76]. 

149

Most of the measurement methods of the sensors named above have been derived from 

150

macroscopic standards, adapted and improved for mini scale and then applied and even further 

151

revised for micro scale; and almost all of them (but the wireless MEMS devices) share the same 

152

problem of scaling. This holds for all type of sensors, electrical or optical. 

153

Scaling a measurement method simply down from macro to micro scale will normally not 

154

generate the desired results. Either is the fluid influenced too strongly by the measurement method 

155

(as it was shown in the example given in Fig. 1), or the precision of measurement suffers from the 

156

miniaturization. It is, in many cases, not easy to decide where in the fluid flow to place the sensors to 

157

obtain  correct  measurements.  A  good  example  is  the  measurement  of  temperatures.  If  a 

158

MEMS‐based measurement system is placed into the sidewall of a microfluidic system, the wall 

159

temperature is measured, or maybe the temperature of the gas flow near the wall. The same result 

160

will be obtained with an optical element placed inside the sidewall of a microfluidic system. The 

161

temperature in the core of the flow is not determined in any way. Moreover, the MEMS system may 

162

alter the wall‐gas interaction (because the material might be different), and therefore not even 

163

provide a representative measurement signal for the sidewall temperature of the gas flow [77]. This 

164

might not be so much the case for the optical sensor. Fig. 2 shows an example of a silicon MEMS 

165

sensor system used for temperature measurement inside a microchannel gas flow under ambient or 

166

slightly rarefied conditions [78]. 

167

168  

Figure 2. Silicon microstructure chip for temperature measurement in a gas flow. The chip is inserted 

169

into  sealed  housing  and  forms the fourth side  of rectangular microchannel. Numerous 

170

thermopiles have been implemented into the chip, to measure in combination with precision 

171

resistors the temperature of a gas flow [78]. www.gasmems.eu 

172

(6)

If the process is well known, the core temperature of the flow might be calculated correctly. Not 

173

knowing the process precisely, it might be necessary to measure the core flow temperature – which 

174

is possible with a sensor implemented into the flow. Placing a very thin wired sensor or a thin 

175

optical fiber inside the flow core may lead to a more precise measurement of the temperature there, 

176

but also could lead to a deflection of the measurement sensor due to insufficient stiffness, or to 

177

generate local turbulences and eddies and, therefore, disturb the flow. The same holds for a wireless 

178

sensor, which has to be mounted and fixed somehow in the flow. In any case, scaling down fluidic 

179

systems for gas flows into the micro scale needs a very careful consideration of the location and the 

180

precision of the sensors applied. This holds for all parameters to be measured. 

181

2.1. Temperature measurement 

182

One of the most common tasks in gas flows is the measurement of temperatures, as mentioned 

183

above. At the same time, it is a relatively complex measurement, which is, in many cases, 

184

underestimated [79‐85]. In the following, some possible methods will be described and evaluated as 

185

a general example for other parameters to be measured in micro scale. 

186

2.1.1. Measurements using conventional intrusive sensors 

187

Conventional sensors in this case means either thermistors or thermocouples. Optical sensors 

188

shall not be considered here, because they are in this case more delicate to handle and in general 

189

more expensive [86‐88]. Both thermocouples and thermistors are commercially available in various 

190

shapes, sizes and forms, which makes them flexible and handy tools. Moreover, the efforts to obtain 

191

some results are limited. In both cases, wired standard solutions as well as wired MEMS are 

192

available. 

193

Thermistors are temperature‐dependent electrical resistors. They can be separated in devices 

194

with positive temperature coefficient retrieving a higher resistance with increasing temperature, and 

195

with negative temperature coefficient, which lowers the resistance by increasing temperature. In any 

196

case, the dependency between the change of resistance and the temperature is very linear (or can be 

197

linearized in an easy way) [89]. The most common example is the PT100, a platinum resistor with a 

198

nominal value of 100Ω at standard conditions (variations with 10Ω or 1000Ω are also common). The 

199

PT‐sensor is used as part of a Wheatstone bridge circuit, which makes a very precise measurement 

200

possible [90].   

201

Temperature sensors based on the resistor principle are wide‐spread in any application, 

202

because they can be manufactured as discrete devices as well as integrated circuits in semiconductor 

203

technology.  Thus,  extremely  small  sensors  can be  generated  using standard  semiconductor 

204

manufacturing processes. This holds, in some cases, also for the second common temperature 

205

measurement principle, which is thermocouples. 

206

A thermocouple is an electrical device consisting of two dissimilar electrical conductors 

207

forming  electrical  junctions  at  differing  temperatures.  A  thermocouple  produces  a 

208

temperature‐dependent voltage as a result of the thermoelectric effect, and this voltage can be 

209

interpreted to measure a temperature [78, 91]. Some types of thermocouples can also be produced in 

210

micro‐ or even nano scale by use of semiconductor technology, others cannot [37]. However, the two 

211

main disadvantages of thermocouples are their limited signal strength and the need of a reference 

212

temperature. While the signal strength can be enhanced by creating thermopiles (numerous 

213

thermocouples circuited in a row, see Fig. 2), the reference temperature need is not to avoid. This fact 

214

makes it not easy to apply thermocouples in miniaturized equipment, which regularly shows a more 

215

or less isothermal behavior, short distances in the mm or  μm range and very short temperature 

216

spreading times. Thus, the difference between reference temperature and measured temperature 

217

might be diminished rapidly. 

218

Both measurement principles mentioned above are regularly done with wired sensors. Wireless 

219

temperature sensors, especially in micro scale, are not so widely common yet, but will be more 

220

common in future [92‐94]. However, all the sensors presented in this subsection need a wire 

221

connection to the outer environment, thus, sealings and interconnections are necessary. This might 

222

(7)

be, depending on the supervised process, a source of leakage and uncertainty. Therefore, wireless 

223

measurement would be a better option, as it was mentioned before. Additionally, it was mentioned 

224

that introducing a sensor into the gas flow would disturb the flow mode or even change the process 

225

parameters significantly. Thus, non‐intrusive methods have to be used. 

226

2.1.2. Measurements using non‐intrusive methods 

227

As the example of the use of conventionally sized resistors or thermocouples (presented in Fig. 

228

1 (b)) shows, this is, in many cases, not an option, mainly for size reasons as it was described before. 

229

Thus, it has to be asked which other techniques and methods could be used for such a simple 

230

measurement task as retrieving the temperature? 

231

One option is the use of non‐intrusive optical systems (i.e. infrared (IR) radiation, ultra violet 

232

(UV)  fluorescence,  others)  or  ultrasound  [95‐97].  Here,  surface  temperatures  are  measured, 

233

providing a non‐intrusive possibility to acquire data on the thermal state of a body. However, these 

234

methods have several disadvantages. They are not applicable for all cases, since certain materials are 

235

not transparent for IR radiation (i.e. common glasses, metals etc.) or reflecting or damping‐out 

236

ultrasound very strongly (i.e. dense liquids, metals etc.). In such cases, a wrong signal, a strongly 

237

reduced signal or no signal at all can be obtained, leading to a very low signal‐to‐noise ratio (SNR). 

238

With this, a measurement might be useless. A further disadvantage is that the measured signal 

239

represents the surface temperature of a device obtained by conduction, convection or radiation from 

240

the inner side, but not the core temperature. This means, that the inner parts of a body could differ 

241

significantly in temperature from the outer surface. This cannot be seen and measured by the chosen 

242

measurement  technology.  Same  holds  for  other  measurement  technologies  using  optical 

243

fluorescence to measure temperatures [98]. 

244

Another option is Raman spectrometry [99]. With this technique, temperature distributions 

245

inside of miniaturized structures are well to measure, if the surrounding is transparent for the 

246

Raman light. All limits named before for IR and ultrasound measurements hold here also, because it 

247

still is an optical method. Efforts are high, and the Raman systems are expensive and complex to 

248

handle. If all these drawbacks are given for measurement of an all‐day parameter like temperature, 

249

does this also hold for other measurement needs like pressure, flow, density or more complex sets of 

250

parameters like local concentration? And what might be feasible in terms of in‐situ, in‐operando and 

251

correlated measurements? 

252

2.2. Measurements of other parameters 

253

As pointed out in the sections before, measurements of several parameters leads to application 

254

of different techniques at a single process. The process pressure is measured with pressure 

255

transducers, in most cases located outside the process vessel. The process flow through tubes or 

256

vessels is obtained by anemometers or similar systems. Electrochemical sensors are used to measure 

257

pH or conductivity. Viscosity is obtained with a rheometer (in general, outside of the process run), 

258

and so on. Additional analytical methods like gas chromatography (GC) [100, 101], infrared (IR) 

259

spectrometry [102], ultraviolet (UV) spectrometry [103], the above mentioned Raman spectrometry 

260

[104], mass spectrometry (MS) [105, 106] or Nuclear Magnetic Resonance spectroscopy (NMR) 

261

[107‐111] are used to determine the components of the mixture, depending on the applicability of the 

262

respective method to the gas. Visualization of flow processes can be obtained by, i.e., high speed 

263

videography [112‐114]. An example for a microstructure used for high speed videography is given 

264

in Figure 3.   

265

(8)

(a) 

 

(b) 

Figure 3. Bifurcative microchannel distribution system for liquids and gases. (a) Overview to a major 

266

part of the system; (b) Magnification of one of the splits from (a). A step between the single incoming 

267

channel and the two outgoing channels is clearly visible, which is due to manufacturing. From [112]. 

268

All of these systems work, in most cases, independently, are time consuming and costly. In‐situ 

269

measurements or in‐operando measurements inside of micro scale systems are possible, but rarely 

270

done, in most cases the analysis is performed offline with a specific sample taken from the process 

271

flow. A correlation of results of these analytical methods to gain more complete process information, 

272

as it was proposed in the introduction section, with measurement results of the process parameters 

273

obtained as described before is at least difficult [115‐117], in many cases it is almost impossible. 

274

Thus, it might be a good idea to have a combination of several complementary measurement 

275

and analytical systems which can provide all the information wanted within a single measurement 

276

campaign at once. 

277

2.3. Combined and correlated measurement system 

278

The objective mentioned above, namely to measure in‐situ, in‐operando, simultaneously at the 

279

same  location,  can be obtained by combining  several measurement and  analytical  systems. 

280

However, aside of the tremendous efforts to be undertaken, this will result most likely in a spatial 

281

correlation only. Due to different measurement time constants of the different sensors and systems, a 

282

timely correlation is very unlikely to reach. All the methods named above show drawbacks for 

283

in‐situ, in‐operando, combined and correlated measurements. While Raman spectroscopy will need 

284

an optical access, IR spectroscopy as well as UV spectroscopy will need additionally specimen active 

285

in the named wavelength region. In‐situ and in‐operando GC or GC‐MS is possible (see i.e. [118]), but 

286

in general done in macro scale. To scale those techniques down into micro scale might be feasible but 

287

is generally not available yet. NMR measurement systems [111] are, in general, big machines with 

288

super‐cooled magnets and a huge bunch of external equipment, which is one of the major drawbacks 

289

of this technology. Figure 4 shows an example of a 400 MHz (9.4T) NMR device made by the Bruker 

290

company. 

291

However, with an NMR spectrometer like this, a sample can be characterized for various 

292

parameters in a single measurement campaign, correlating time and location with each of the 

293

separate measurements taken. The question arising now is whether such a system is able to 

294

characterize the desired parameters with a spatial and time resolution high enough to be useful in 

295

micro scale. 

296

For the spatial resolution, a value of about 10μm is given in literature (see i.e. [119]). The time 

297

resolution is named to be around 20ms (see i.e. [120]). Assuming this to be valid for a multitude of 

298

measurement objectives performed by NMR, spatial as well as time resolution given in literature are 

299

in principle good enough to run NMR systems as well‐chosen measurement and analytical tools for 

300

numerous  applications,  reaching  from  chemistry  to  materials research, pharmacy  and  food 

301

engineering to biomedical applications or physics. However, it has to be considered that many 

302

(9)

measurements will not be done after the 20ms given above, but take much longer and averaging a 

303

multitude of single measurement shots. 

304

Thus, beside the drawbacks of size, costs and running efforts for such a device in terms of liquid 

305

helium and nitrogen for cooling down the magnets etc., it is not clear yet whether all desired 

306

parameters can be measured in reasonable time, or if even all parameters important for a process to 

307

be characterized can be measured. Aside of this, not all materials can be used with NMR. The 

308

technology is very selective, but limited to non‐magnetic materials for devices. If process parameters 

309

can only be reached using a vessel made of magnetic material NMR measurement methods fail due 

310

to the magnetic properties of the device. Another drawback is that not all desired parameters can be 

311

measured directly, some can be retrieved indirectly only. 

312

While the measurement of temperature with NMR is in some cases precise and simple [121], the 

313

process pressure can be retrieved by pressure‐sensitive materials only [122]. Viscosity, density, mass 

314

flow and phase, phase changes or particle content can be measured directly (i.e. [123]), as well as the 

315

electrochemical potential of compounds (see [124]), concentrations of single mixture compounds 

316

[125] or the pH of a mixture.   

317 318

 

319  

Figure 4. 400MHz (9.4 Tesla) NMR system of the Bruker company. www.bruker.com 

320

Additionally, this technology allows not only to measure different parameters non‐intrusively 

321

in very small confinements like micro channels but also in living tissues [126, 127]. This is an add‐on 

322

not provided by a multitude of the other techniques presented before. Another add‐on is the 

323

possibility to visualize processes by magnetic resonance imaging (MRI, see: [128]). An example of 

324

this is presented in Figure 5, showing a cut through a human head and imaging the brain. 

325

Thus, NMR seems to provide the possibility to cover lots of measurement tasks of other 

326

methods in a single machine, being non‐invasive, non‐intrusive and non‐detrimental to the 

327

measured object. By all the possibilities provided herewith a discussion is needed on at least two 

328

topics: is measurement with an NMR correlative? And, moreover, is NMR measurement the best 

329

possible solution for every measurement task? 

330

(10)

331  

Figure 5. Magnetic resonance tomography (MRT) cut picture of a human head as an example for the 

332

MRI possibilities. From: Private. 

333

3. Discussion 

334

As it was pointed out in section 2, lots of different methods for measurement of process 

335

parameters are available and explored. Miniaturization of process systems results in major problems 

336

for scaling them down, as it was mentioned and described before. However, with larger efforts, 

337

smart design and good planning of experiments, scaling down of measurement systems and 

338

obtaining precise results of the process parameters is possible to a certain extent, using various 

339

methods for process parameter characterization. Thus, miniaturization and scaling is a problem for 

340

intrusive measurement methods, while precise measurement of the parameter distribution is a 

341

problem for non‐intrusive methods. This has clearly been described in section 2. In almost all cases, 

342

measurements are performed sequentially, having each of the measurement and analysis systems 

343

running after the one before. This type of performance, aside of the difficulties given by scaling, 

344

allows to achieve good and reliable measurement results, but not to correlate them to each other and 

345

to obtain a more fundamental understanding of the interactions between process parameters and 

346

underlying principles. This is shown schematically in Figure 6, in which the current state‐of‐the‐art 

347

measurement methodology is presented. 

348

Thus, correlation of the measurement results is the major point to deal with. One of the future 

349

perspectives of measurement is to obtain correlated information in situ and in operando by as many 

350

different techniques as possible. Correlated measurement means timely and spatially, and with 

351

similar resolutions for all applied techniques. This is necessary to gain an exhaustive view to the 

352

examined process, to understand the underlying principles and actions, and therefore make them 

353

accessible for modelling and simulation as well as in silico prediction and optimization. The latter 

354

will lead to major reductions in resource consumption. Figure 7 shows a scheme of a possible future 

355

measurement environment, in which a multitude of instruments are involved in parallel, means at 

356

the same time and location, measuring in situ and in operando and, therefore, deliver results which 

357

can directly be correlated. With this method, a much deeper understanding of links between actions 

358

and effects can be achieved in a more appropriate way. Thus, correlative measurement, generation 

359

of linked information and interpretation, management and feedback of connected data will be one of 

360

the main tasks in future. The measurement structure schematically shown in Figure 7 can support 

361

this task. 

362

Some of the measurement methods presented above are useful for stand‐alone measurements 

363

only, some can be performed simultaneously. However, the methods and techniques described in 

364

sections 2.1 and 2.2 can hardly be done in a correlated way. It is possible to measure temperature, 

365

pressure and chemical composition of a flow at the same position using, i.e., thermocouples, 

366

pressure sensors and Raman spectrometry. To obtain a precise time correlation by using a trigger is 

367

difficult,  mainly  due  to  different  time  constants  of  the  measurement  methods.  Additional 

368

visualization of the process adds some more problems, because for high speed videography as 

369

(11)

described in section 2, very high light intensities are necessary, which might cope with other optical 

370

measurement methods; therefore a combined high speed videography – Raman measurement is not 

371

an option. 

372

All this holds for all of the conventional methods described above. Without precise triggering, 

373

correlative measurement is most likely impossible; and even with a time trigger, the location of 

374

measurement as well as the spatial resolution most likely differs largely. 

375

NMR makes it partly easier in this particular point. As described before, in principle a 

376

multitude of parameters can be retrieved with NMR, all of them at the same location. Thus, spatial 

377

resolution is consistent. However it is doubtful that a timely consistence can be reached because 

378

some measurements simply take much longer than others, as pointed out before. Thus, truly 

379

correlative measurements in terms of time and space cannot be generated for the most cases, this 

380

problem stays. However, the data measured by NMR are to a certain extent per se correlated, 

381

because several parameters are measured with the same method and then averaged on a time 

382

period, which is a huge advantage compared to conventional measurement equipment. Process 

383

pressure has to be measured via pressure‐sensitive materials (see description above and [122]), 

384

which makes this a special case to be dealt with. Additionally, with MRI a handy visualization tool is 

385

available, which provides even more in‐sight view to processes and flows. Thus, many of the 

386

problems attached to conventional measurement systems are less applying for NMR. However, the 

387

time correlation problem is kept, and due to the limitation of applicability to non‐magnetic device 

388

materials NMR is not a panacea. It is a good toolbox for lots of possible measurement solutions 

389

correlating the obtained data directly internally. A future vision would be to retrieve all process 

390

parameters at the same time, with the same precision, the same spatial and time resolution, in‐situ 

391

and in‐operando, as it was requested. Thus, NMR might be a nice additional tool for certain 

392

measurement applications, but it cannot considered to be a stand‐alone tool for generation of 

393

correlated data on processes yet. There’s need for combinations of methods, to obtain the desired 

394

“information cloud”. Only with this, a reasonable combination of different measurement and 

395

analytical tools, more comprehensive descriptions of processes might be feasible. 

396 397

 

398  

Figure 6. Current state‐of‐the‐art sequential measurement and analysis method. The timely and 

399

locally separated measurement makes it difficult or even impossible to correlate measurement 

400

results to each other and retrieve by this deeper insight into the underlying mechanisms. 

401

(12)

Recently ideas for further correlated measurements came up, like MR‐optical combinations, or 

402

integration of atomic force microscopy (AFM) and NMR into a single device. Moreover, proposals 

403

on combining NMR technology with additive manufacturing, i.e. 3D printing methods, came up. 

404

Here, the characterization as well as the measurement would be integrated in a single process, 

405

allowing to generate miniaturized systems in a way which has not been thought of ten years ago. 

406

407  

Figure 7. Future improved parallel measurement and analysis method. The detectors are triggered 

408

automatically in way that they all measure at the same location, and deliver the measured data 

409

with the same spatial and time resolution. Data are then transferred to an analysis level, where they 

410

are correlated. 

411

4. Conclusions 

412

Macroscale  measurement  of  gas  flow  parameters  with  conventional  technology  like 

413

thermistors, pressure sensors etc. is, by no means, anymore a problem, but scaling those systems 

414

down into the mini or micro scale still is. Due to either insufficient size of classical sensors or 

415

insufficient possibilities to position micro sensors in the gas flow, the measurement influences the 

416

process itself largely. Non‐intrusive methods are possible, but show other limitations, like optical 

417

accessibility, the need for high power light exposure or non‐magnetic equipment materials. 

418

One of the most interesting measurement problems is to achieve timely and spatially correlated 

419

results. By conventional methods involving thermistors, GC, MS, Raman, IR or UV spectroscopy, 

420

pressure transducers etc., this is almost impossible. Either the measurement location largely differs, 

421

or the time resolution is simply not suitable. Aside, the combination of data from different 

422

measurement sources is not trivial. The use of nuclear magnetic resonance systems (NMR), which in 

423

principle allow measurement of a multitude of parameters at least at the same location, and in most 

424

cases with the same spatial resolution, eases this problem slightly. Here, results can be obtained from 

425

the same measurement location, show consistent data format, and can therefore be easily correlated. 

426

Even visualization is relatively easily achieved by combining regular NMR with magnetic resonance 

427

imaging MRI, which adds some more valuable data to the parameter cloud obtained by the 

428

(13)

measurement. The scale range for NMR / MRI systems reaches from macro to nano scale. Spatial and 

473

time resolution is not depending on the scale but on the magnetic system, which is also an advantage 

474

compared to other measurement methods.   

475

Recently, NMR and MRI systems themselves have been target of miniaturization. Meanwhile, 

476

benchtop low field NMR systems up to 80MHz resonance frequency (about 1.88T) are available 

477

which can easily ran in a conventional lab environment, used for stationary or flow‐through data 

478

achievement. These systems are easy to handle and deliver a bunch of analytical possibilities. 

479

Nevertheless, miniaturization went on, and meanwhile developments are reaching into the direction 

480

of mini or micro NMR systems [126, 128‐130]. Even wireless systems are under research now, thus, it 

481

is to expect that application of miniaturized and integrated NMR in correlative measurements will 

482

be greatly enhanced in future. 

483

It stays a vision to have measurements of different parameters by NMR with the same time 

484

resolution, as well as the possibility to measure all the desired parameters of a process. Thus, 

485

combinations of a multitude of analysis instruments will be necessary, ideally within a single 

486

system, controlled by a combined measurement electronic system, which triggers internally all 

487

methods. 

488 489

 

Acknowledgments 

490

The author wish to acknowledge Prof. Dr. Jan Korvink and Dr. Neil MacKinnon of KIT‐IMT for lots 

491

of fruitful discussions, which led to some of the thoughts briefly described in this paper. 

492 493

 

Funding 

494

This research received funding by the European Commission H2020 Marie Skłodowska‐Curie 

495

Actions under the Grant Agreement No. 643095 “MIGRATE”. 

496 497

 

498

 

© 2018 by the authors. Submitted for possible open access publication under the terms 

499

and  conditions  of  the  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY)  license 

500

(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). 

501

502

 

[1] S. G. Kandlikar et al., Journal of Heat Transfer 2013, 135 (9), 091001-091001. DOI:

503

10.1115/1.4024354.

504

[2] G. L. Morini, International Journal of Thermal Sciences 2004, 43 (7), 631-651. DOI:

505

https://doi.org/10.1016/j.ijthermalsci.2004.01.003.

506

[3] H. A. Mohammed, G. Bhaskaran, N. H. Shuaib, R. Saidur, Renewable and Sustainable 507

Energy Reviews 2011, 15 (3), 1502-1512. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2010.11.031.

508

[4] Y. Han, Y. Liu, M. Li, J. Huang, Energy Procedia 2012, 14, 148-153. DOI:

509

https://doi.org/10.1016/j.egypro.2011.12.910.

510

[5] T. Dixit, I. Ghosh, Renewable and Sustainable Energy Reviews 2015, 41, 1298-1311.

511

DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.09.024.

512

[6] P. Rosa, T. G. Karayiannis, M. W. Collins, Applied Thermal Engineering 2009, 29 (17), 513

3447-3468. DOI: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2009.05.015.

514

[7] A. Mohammed Adham, N. Mohd-Ghazali, R. Ahmad, Renewable and Sustainable 515

Energy Reviews 2013, 21, 614-622. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.01.022.

516

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio Feldfunktio

(14)

[8] S. Colin, Journal of Heat Transfer 2011, 134 (2), 020908-020908-13. DOI:

559

10.1115/1.4005063.

560

[9] S. Yin et al., Journal of Thermal Spray Technology 2016, 25 (5), 874-896. DOI:

561

10.1007/s11666-016-0406-8.

562

[10] M. Asadi, G. Xie, B. Sunden, International Journal of Heat and Mass Transfer 2014, 79, 563

34-53. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2014.07.090.

564

[11] B. H. Salman, H. A. Mohammed, K. M. Munisamy, A. S. Kherbeet, Renewable and 565

Sustainable Energy Reviews 2013, 28, 848-880. DOI:

566

https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.08.012.

567

[12] Y. Zhai, G. Xia, Z. Li, H. Wang, Experimental Thermal and Fluid Science 2017, 83, 568

207-214. DOI: https://doi.org/10.1016/j.expthermflusci.2017.01.005.

569

[13] A. M. Sahar et al., Applied Thermal Engineering 2016, 93, 1324-1336. DOI:

570

https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2015.08.087.

571

[14] B. Kim, International Journal of Heat and Fluid Flow 2016, 62, 224-232. DOI:

572

https://doi.org/10.1016/j.ijheatfluidflow.2016.10.007.

573

[15] O. Mokrani, B. Bourouga, C. Castelain, H. Peerhossaini, International Journal of Heat 574

and Mass Transfer 2009, 52 (5), 1337-1352. DOI:

575

https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2008.08.022.

576

[16] A. M. Sahar et al., Applied Thermal Engineering 2017, 115, 793-814. DOI:

577

https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2017.01.018.

578

[17] V. Hessel, P. Angeli, A. Gavriilidis, H. Löwe, Industrial & Engineering Chemistry 579

Research 2005, 44 (25), 9750-9769. DOI: 10.1021/ie0503139.

580

[18] G. N. Doku, W. Verboom, D. N. Reinhoudt, A. van den Berg, Tetrahedron 2005, 61 581

(11), 2733-2742. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tet.2005.01.028.

582

[19] Y. Su, Y. Zhao, G. Chen, Q. Yuan, Chemical Engineering Science 2010, 65 (13), 583

3947-3956. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ces.2010.03.034.

584

[20] A. Woitalka, S. Kuhn, K. F. Jensen, Chemical Engineering Science 2014, 116, 1-8. DOI:

585

https://doi.org/10.1016/j.ces.2014.04.036.

586

[21] M. N. Kashid, A. Renken, L. Kiwi-Minsker, Chemical Engineering Science 2011, 66 587

(17), 3876-3897. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ces.2011.05.015.

588

[22] F. Reichmann, A. Tollkötter, S. Körner, N. Kockmann, Chemical Engineering Science 589

2017, 169, 151-163. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ces.2016.10.028.

590

[23] C. Yao, Z. Dong, Y. Zhao, G. Chen, Chemical Engineering Science 2015, 123, 137-145.

591

DOI: https://doi.org/10.1016/j.ces.2014.11.005.

592

[24] S. Haase, D. Y. Murzin, T. Salmi, Chemical Engineering Research and Design 2016, 593

113, 304-329. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2016.06.017.

594

[25] J. Yue, Catalysis Today 2018, 308, 3-19. DOI:

595

https://doi.org/10.1016/j.cattod.2017.09.041.

596

[26] A. Tanimu, S. Jaenicke, K. Alhooshani, Chemical Engineering Journal 2017, 327, 597

792-821. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cej.2017.06.161.

598

[27] X. Yao et al., Renewable and Sustainable Energy Reviews 2015, 47, 519-539. DOI:

599

https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.03.078.

600

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

(15)

[28] G. Kolb, Chemical Engineering and Processing: Process Intensification 2013, 65, 1-44.

643

DOI: https://doi.org/10.1016/j.cep.2012.10.015.

644

[29] H. Pennemann, G. Kolb, Catalysis Today 2016, 278, 3-21. DOI:

645

https://doi.org/10.1016/j.cattod.2016.04.032.

646

[30] I. Rossetti, M. Compagnoni, Chemical Engineering Journal 2016, 296, 56-70. DOI:

647

https://doi.org/10.1016/j.cej.2016.02.119.

648

[31] J. Zhao et al., Scientific Reports 2016, 6, 32393. DOI: 10.1038/srep32393.

649

[32] J. C. Harley, Y. Huang, H. H. Bau, J. N. Zemel, Journal of Fluid Mechanics 2006, 284, 650

257-274. DOI: 10.1017/S0022112095000358.

651

[33] C.-M. Ho, Y.-C. Tai, Annual Review of Fluid Mechanics 1998, 30 (1), 579-612. DOI:

652

10.1146/annurev.fluid.30.1.579.

653

[34] G. Hetsroni, A. Mosyak, E. Pogrebnyak, L. P. Yarin, International Journal of Heat and 654

Mass Transfer 2005, 48 (10), 1982-1998. DOI:

655

https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2004.12.019.

656

[35] R. Goldstein, Fluid Mechanics Measurements, Second Edition. Taylor & Francis, 2017.

657

[36] W. o. Science, 2019 ed., Clarivate Analytics,2019.

658

[37] Z. Yunusa, M. N. Hamidon, A. Kaiser, Z. Awang, Gas Sensors: A Review. 2014.

659

[38] E. Llobet, Sensors and Actuators B: Chemical 2013, 179, 32-45. DOI:

660

https://doi.org/10.1016/j.snb.2012.11.014.

661

[39] S. S. Varghese et al., Sensors and Actuators B: Chemical 2015, 218, 160-183. DOI:

662

https://doi.org/10.1016/j.snb.2015.04.062.

663

[40] F.-L. Meng, Z. Guo, X.-J. Huang, TrAC Trends in Analytical Chemistry 2015, 68, 37-47.

664

DOI: https://doi.org/10.1016/j.trac.2015.02.008.

665

[41] S. Pandey, Journal of Science: Advanced Materials and Devices 2016, 1 (4), 431-453.

666

DOI: https://doi.org/10.1016/j.jsamd.2016.10.005.

667

[42] P. Kuberský et al., Procedia Engineering 2015, 120, 614-617. DOI:

668

https://doi.org/10.1016/j.proeng.2015.08.746.

669

[43] H. Elhaes, A. Fakhry, M. Ibrahim, Materials Today: Proceedings 2016, 3 (6), 670

2483-2492. DOI: https://doi.org/10.1016/j.matpr.2016.04.166.

671

[44] S. Basu, P. Bhattacharyya, Sensors and Actuators B: Chemical 2012, 173, 1-21. DOI:

672

https://doi.org/10.1016/j.snb.2012.07.092.

673

[45] K. Toda, R. Furue, S. Hayami, Analytica Chimica Acta 2015, 878, 43-53. DOI:

674

https://doi.org/10.1016/j.aca.2015.02.002.

675

[46] K. Xu et al., Instrumentation Science & Technology 2018, 46 (2), 115-145. DOI:

676

10.1080/10739149.2017.1340896.

677

[47] R. Bogue, Sensor Review 2014, 34 (1), 1-8. DOI: doi:10.1108/SR-03-2013-637.

678

[48] J. Zhang, X. Liu, G. Neri, N. Pinna, Advanced Materials 2016, 28 (5), 795-831. DOI:

679

doi:10.1002/adma.201503825.

680

[49] N. Joshi et al., A review on chemiresistive room temperature gas sensors based on metal 681

oxide nanostructures, graphene and 2D transition metal dichalcogenides. 2018.

682

[50] X. Liu, T. Ma, N. Pinna, J. Zhang, Advanced Functional Materials 2017, 27 (37), 683

1702168. DOI: doi:10.1002/adfm.201702168.

684

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Feldfunktio

Références

Documents relatifs

As the ionic concentration is expected, via screening effects, to play a key role in controlling both chain conformation (via the electrostatic persistence length)

Abstract We report measurements of pressure fluctuations in swirling turbulent flows gen- erated in the gap between two rotating coaxial disks.. We relate the pressure spectra to

The usage of the given excitation method in gas flow system at relatively low gas flow speeds enables to produce the high average power denaity put into the gas by both

If, however, the perturbations are considered as pulses with a sharp front of the pressure increase, then as a result of the adjoi- ning liquid mass inertia, for short periods of the

Static response of miniature capacitive pressure sensors with square or rectangular silicon diaphragm.. Ben Moussa,

The research described in this paper was conducted to expand the body of knowledge in this area by investigating, using a working sample and a student sample, whether and

At very low pressure, very accidental collisions of atoms of an excited gas initiate flare-ups, and Raman pumping of the gas by a temporally incoherent ray of light absorbs

Figure 5: Correlation of dynamic and static measurements Based on the results of the characterization mode measurements of full wafers are done in the wafer test