Regressionsbasierte und prädiktive Modelle für die chemische Reaktionskinetik sind entscheidend für die kommerzielle Entwicklung von Kleinmolekülen, die Prozesscharakterisierung, den Technologietransfer und die kontinuierliche Herstellung. Die Entwicklung und Nutzung solch robuster Modelle minimiert den Bedarf an arbeitsintensiven empirischen Experimenten und ermöglicht ein besseres konzeptionelles Verständnis der Reaktionschemie. Besonders wichtig ist, dass reaktionstechnische Modelle eine schnelle in silico Bewertung von Szenarien ermöglichen, um Designräume und/oder eine quantifizierte Begründung für die Auswahl von Anlagen (Plattformen), insbesondere für die kontinuierliche Herstellung, zu erstellen. Solche Modelle wurden entwickelt, validiert und werden bei Amgen regelmäßig eingesetzt, um das Design und die Demonstration im Maßstab für verschiedene synthetische Reaktionen zu unterstützen, einschließlich der Bildung von Amidbindungen, Epoxidierung und Epimerisierung.
Trotz ihrer Bedeutung waren die reaktionstechnischen Modelle oft nur begrenzt mit komplexeren Modellierungsmethoden (z.B. Computational Fluid Dynamics) integrierbar, erforderten oft zeitaufwändige manuelle Datenübertragungen und die endgültigen Modelle sind für nicht modellierende KMUs, die Teil der Projektteams sind, äußerst schwierig zu handhaben. Um diese Herausforderungen abzumildern, wurde die COMSOL-Modellierungsplattform evaluiert, um die Möglichkeiten der Plattform für die Entwicklung, den Einsatz und die Aktualisierung von Modellen für die Reaktionskinetik zu verstehen. Insbesondere konnte gezeigt werden, dass die COMSOL-Modelle nahtlos über "Web-Apps" auch für Nicht-Modellierer (ohne Modellierungserfahrung) bereitgestellt werden können, was die Nutzung der Modelle beschleunigt und Vorhersagen auf Abruf ermöglicht. Es wird erwartet, dass die Fähigkeiten der Reaktionstechnik und die neue Modellierungsplattform in Kombination Möglichkeiten für eine bessere Nutzung der Modelle und eine höhere Effizienz bei der Bereitstellung robuster und gut charakterisierter Prozesse bieten werden.
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