Mischungen unbekannter Zusammensetzung treten häufig in der Verfahrenstechnik auf. Dies führt zu Problemen bei der Prozessauslegung und -optimierung, da eine thermodynamische Modellierung die Kenntnis der Zusammensetzung voraussetzt, welche allerdings häufig nur mit sehr großem Aufwand erhalten werden kann. In diesem Projekt entwickeln wir daher sogenannte NMR Fingerprinting Methoden, welche eine automatische Analyse unbekannter Mischungen auf Basis einfacher NMR Experimente und Methoden des maschinellen Lernens erlaubt.