Electrical Impedance Spectroscopy
Machine Learning in Crystallization Processes
DOI:
https://doi.org/10.17560/atp.v63i08.2556Schlagworte:
Electrical impedance spectroscopy, crystallization, supervised learningAbstract
The electrical impedance measurement of a suspension is a valid method to monitor crystallization processes. As 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.
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