Kontrolle der Batch-Kristallisation
Kontrolle der Kristallgröße durch datenbasiertes Modellieren
Die Batch-Kühlungskristallisation wird häufig eingesetzt, um hochreine Chemikalien und Pharmazeutika zu isolieren. Bei Kristallen, die durch solche Verfahren gewonnen werden, kann die Kontrolle der Kristallgrösse entscheidend sein, um effiziente Folgeprozesse sicherzustellen.
Daniel Griffin von Amgen beschreibt einen neuen modellbasierten Closed-loop-Ansatz zur Kontrolle der durchschnittlichen Kristallgröße durch Batch-Kühlungskristallisation. Dieser Ansatz zeichnet sich durch die angewendete Modellierungsstrategie aus. Anstelle der Entwicklung eines Kristallisationsmodells basierend auf Populationsbilanzen wird die Kristallisationsdynamik aus einer neuen Perspektive betrachtet. Ausserdem wird eine Machine-Learning-Technik zur Erstellung eines empirischen Modells der Dynamik direkt aus den Messdaten angewendet. In Verbindung mit dynamischer Programmierung kann dieses niedrigdimensionale Modell zur Erarbeitung optimaler Feedbackkontrollmassnahmen dienen. Mithilfe dieser Maßnahmen können Kristalle in vorbestimmten durchschnittlichen Größen und in vorbestimmten Produktionszyklen produziert werden. Die Resultate aus den Versuchen haben ergeben, dass so erarbeitete Maßnahmen angewendet werden können, um Kristalle in vorbestimmten durchschnittlichen Größen und in vorbestimmten Produktionszyklen zu produzieren.
Moderator
Daniel Griffin besitzt einen BS der Ohio State University und einen Ph.D. des Georgia Institute of Technology, beide in chemischer und biomolekularer Verfahrenstechnik. Am Georgia Institute of Technology führte Dan Forschungen zur Nutzung von Kristallisation zum Entfernen nicht radioaktiver Salze aus Atommüll durch. Dabei wurde er von Yoshiaki Kawajiri, Martha Grover, und Ronald Rousseau betreut. Während seiner Forschungen entdeckte er sein Interesse an der Nutzung von moderner Datenvisualisierung, Machine Learning und dynamischen Programmiertechniken zum Verständnis und zur Kontrolle von Batch-Kühlungskristallisationen. Die aus seinen Forschungen erarbeiten Kontrollstrategien wurden ursprünglich zur Kontrolle der Salzkristallisation in Simulantionen von Atommülllösungen angewendet. Seine Arbeit wurde vom Ministerium für Energie der USA anerkannt und er wurde mit dem Innovations in Fuel Cycle Technology Award ausgezeichnet.
Derzeit arbeitet Dan als Senior Engineer im Bereich Prozessdesign und -entwicklung bei Amgen in Thousand Oaks, Kalifornien.
Verfügbare Paper
Journals
Griffin, D. J., Grover, M. A., Kawajiri, Y. and Rousseau, R. W. 2016. Data-Driven Modeling and Dynamic Programming Applied to Batch Cooling Crystallization. Industrial & Engineering Chemistry Research 55, 1361-1372
Griffin, D. J., Grover, M. A., Kawajiri, Y. and Rousseau, R. W. 2015. Mass-Count Plots for Crystal Size Control. Chemical Engineering Science 137, 338-351
Griffin, D. J., Kawajiri, Y., Grover, M. A. and Rousseau, R. W. 2015. Feedback Control of Multicomponent Salt Crystallization. Crystal Growth & Design 15, 305-317
Griffin, D. J., Grover, M. A., Kawajiri, Y. and Rousseau, R. W. 2014. Robust Multicomponent IR-to-Concentration Model Regression. Chemical Engineering Science 116, 77-90
Konferenz-Paper
Griffin, D. J., Tang, X., and Grover, M. A. Externally-Directing Self-Assembly with Dynamic Programming. 2016. Proceedings of American Control Conference (ACC), Boston, MA, pp. 3086-3091.
Griffin, D. J., Grover, M. A., Kawajiri, Y. and Rousseau, R. W. 2015. Combining ATR-FTIR and FBRM for Feedback on Crystal Size. American Control Conference (ACC), Chicago, IL
Griffin, D. J., Grover, M. A. K., Yoshiaki and Rousseau, R. W. 2015. Controlled Crystallization of Salts from Nuclear Waste Solutions. Waste Management (WM) Conference, Phoenix, AZ.
Griffin, D. J., Grover, M. A., Kawajiri, Y. and Rousseau, R. W. 2014. Supersaturation Control During Fractional Crystallization. International Symposium on Industrial Crystallization (ISIC), Toulouse, France.
Griffin, D. J., Grover, M. A., Kawajiri, Y. and Rousseau, R. W. 2014. A Methodology for Monitoring Concentrations of Complex Waste Solutions. Waste Management (WM) Conference, Phoenix, AZ.