Wei-Lee Wu ist Doktorand für Chemieingenieurwesen an der Purdue University. Seinen Bachelor-Abschluss in Chemieingenieurwesen machte er an der University of Maryland, College Park. In Purdue arbeitet er in der CryPTSys-Forschungsgruppe von Professor Zoltan Nagy. Seine Forschung konzentriert sich auf die Nutzung von prozessanalysetechnischen Werkzeugen für die Entwicklung, Integration und Optimierung von kristallisation prozessen in einer Vielzahl von industriellen Anwendungen. Außerhalb der Forschung ist er Präsident der Purdue Chemical Engineering Graduate Student Organization, die sich für die berufliche Entwicklung und die Förderung des Gemeinschaftssinns von Studenten der Chemietechnik einsetzt.
Schnelles Prozessdesign der agrochemischen Kristallisation
Verwendung von Quality-by-Control
Die kristallisation ist ein wichtiger Trennungsprozess, der in der agrochemischen Industrie eingesetzt wird, um die agrochemischen Wirkstoffe von unreinen Lösungen zu trennen. Ein schlecht konzipierter Kristallisationsschritt kann zu schlechter Ausbeute, geringer Reinheit und langer Filtrationszeit führen. Traditionell wird eine Reihe von statistischen Versuchsplanungen nach dem Quality by Design (QbD)-Ansatz durchgeführt, um das Betriebsprofil des Kristallisationsprozesses zu optimieren (d.h. Temperaturprofil, Profil der Zugabe von Lösungsmittel/Anti-Lösungsmittel, pH-Profil).1 Eine umfassende Liste von Experimenten, die alle Faktoren abdeckt, ist erforderlich, um den gesamten Designraum experimentell zu untersuchen. Um die Anzahl der Experimente und die Exposition des Personals gegenüber toxischen Chemikalien zu minimieren, werden bei der Quality-by-Control (QbC) Kontrollstrategien eingesetzt, die für die angestrebten kritischen Qualitätsattribute (CQAs) implementiert werden, um das Betriebsprofil des Prozesses zu bestimmen.2 Für ein schnelles Prozessdesign können direkte Design- oder modellfreie Ansätze verwendet werden, um schnell ein Betriebsprofil eines Prozesses zu bestimmen, das das System zu den gewünschten CQAs führt. Zwei direkte Designansätze, die direkte Keimbildungssteuerung (DNC) und die Übersättigungssteuerung (SSC), werden verwendet, um die Kristallisation einer agrochemischen Modellverbindung zu steuern. Sowohl DNC als auch SSC verwenden prozessanalysetechnische Werkzeuge (PAT), um Daten zu erfassen und den Prozess zu steuern. DNC verwendet einen geschlossenen Regelkreis mit Partikelmessungen aus der Reflexionsmessung mit fokussiertem Strahl (FBRM), um Temperaturzyklen zu erzeugen.3 SSC hingegen nutzt die Konzentrationsmessung über einen UV/Vis-Detektor in einem geschlossenen Regelkreis, um die Konzentration durch Manipulation der Temperatur zu steuern.4
In dieser Arbeit wurden beide direkten Designansätze umgesetzt, um die Auswirkungen auf die Partikelform, die Länge und die Filtrationszeit von nadelförmigen Partikeln zu untersuchen. Vorläufige Ergebnisse deuten auf eine erhebliche Verbesserung der Gesamtleistung des Kristallisations-Filtrationsprozesses hin. Durch die Verwendung eines alternativen, auf der Trübung basierenden DNC-Ansatzes konnte die Filtrationszeit im Vergleich zum Standardrezept um das Vierfache reduziert werden. Das verbesserte Verfahren reduziert nicht nur die Zykluszeiten der einzelnen Arbeitsgänge, sondern verbessert auch die Partikelform für bessere nachgeschaltete Arbeitsgänge (z.B. Trocknung, Transport). Die Analyse der Produktkristalle mittels Hochleistungsflüssigkeitschromatographie (HPLC) zeigt, dass das Verunreinigungsprofil der agrochemischen Verbindung durch die Thermocyclen nicht beeinträchtigt wurde. Die QbC-basierten direkten Designansätze wurden auch in größeren Kristallisationssystemen (5 L) evaluiert, was darauf hindeutet, dass der auf Rückkopplungskontrolle basierende schnelle Designansatz zu einem schnellen und robusten Scale-up von agrochemischen Kristallisationsprozessen führen kann.
Referenzen:
(1) Bondi, R. W.; Drennen, J. K. Quality by Design and the Importance of PAT in QbD; Academic Press, 2011; Vol. 10.
(2) Su, Q.; Ganesh, S.; Moreno, M.; Bommireddy, Y.; Gonzalez, M.; Reklaitis, G. V.; Nagy, Z. K. A Perspective on Quality-by-Control (QbC) in Pharmaceutical Continuous Manufacturing. Comput. Chem. Eng. 2019, 125, 216-231.
(3) Bakar, M. R. A.; Nagy, Z. K.; Saleemi, A. N.; Rielly, C. D. The Impact of Direct Nucleation Control on Crystal Size Distribution in Pharmaceutical Crystallisation Processes. Cryst. Growth Des. 2009, 9 (3), 1378-1384.
(4) Saleemi, A. N.; Rielly, C. D.; Nagy, Z. K. Comparative Investigation of Supersaturation and Automated Direct Nucleation Control of Crystal Size Distributions Using ATR-UV/Vis Spectroscopy and FBRM. Cryst. Growth Des. 2012, 12 (4), 1792-1807.
