과학자는 공정 중 과포화가 우세한 수준이 되도록 조심스럽게 제어함으로써 결정화 공정을 제어합니다. 포화 용액이 냉각되면 시스템은 준안정 지역으로 들어오게 되어 용액은 과포화되고 다시말해서, 많은 용질이 용매 내에 존재합니다. 냉각이 지속됨에 따라 특정 온도에 도달하면 결정 핵형성이 일어나 준안정 한계에 이를 것입니다.
준안정 한계에 도달하면 결정화가 시작되고 과포화가 소비되어 결국 액체 상태 농도는 용해도 곡선과 동일한 위치에 이를 것입니다.
과포화는 결정 핵형성 및 성장의 추진력이며 결국 최종 결정 크기 분포에 영향을 미치기 때문에 과포화의 개념을 이해하는 것이 중요합니다.
핵형성은 솔루션의 자생적인 새로운 결정 핵의 탄생이거나(일차 핵형성) 또는 기존 결정에 존재하던 것입니다(이차 핵형성). 결정 성장은 용질이 솔루션에서 침전됨에 따라 결정 크기(정확히 말하자면 “특성 길이”)가 증가하는 것입니다. 과포화, 핵형성 및 성장 간의 관계는 Nyvlt가 처음으로 간략히 설명한(결정 성장 저널, 3–4권, 1968년, 377-383페이지) 잘 알려진 (다소 단순한) 일련의 방정식에 의해 정의됩니다.
유기 결정화 시스템의 경우 성장 순서 값(g)은 일반적으로 1과 2 사이이며 핵형성 순서 값(b)은 일반적으로 5와 10 사이입니다. 이론적인 유기 결정화 공정 방정식을 그릴 때 과포화의 중요성은 명백해집니다. 낮은 과포화에서 결정은 결정핵을 생성하기 보다는 빠르게 성장하며, 결과적으로 큰 결정 크기 분포를 가지게 됩니다. 반면, 높은 과포화에서 결정 핵형성이 결정 성장보다 우세해 결국 보다 작은 결정을 가지게 됩니다. 오른쪽 그림에서 과포화와 핵형성, 성장 및 결정 크기의 관련성은 원하는 크기와 분포의 결정을 형성하는 데 있어서 과포화를 어떻게 제어하느냐가 아주 중요하다는 점을 분명하게 보여줍니다.
Barett 등에 의해 간략하게 설명된(화학 엔지니어링 연구 및 설계, 제88권, 제8호, 2010년 8월, 1108-1119페이지) ReactIR과 같은 현대적 기법을 통해 용해도 추적을 빠르고 쉽게 개발할 수 있으며 결정화 실험을 통해 우세한 수준이 되도록 과포화를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 공정과정에서 보다 빠른 냉각 속도는 보다 낮은 온도에서 핵형성과 최상 레벨의 과포화를 일으키며, 느린 냉각 속도는 보다 높은 온도에서 핵형성과 낮은 과포화를 일으킵니다. 큐빅을 1시간 냉각 시(처음에 느리게 하다가 끝에 빠르게) 전체에 걸쳐 중간 레벨의 과포화 상태가 됩니다. 결정 크기 및 모양 분포에 관한 다양한 과포화의 영향은 각 실험별로 ParticleView(프로브 기반 실시간 현미경) 이미지를 비교함으로써 명백히 관찰할 수 있습니다. 과포화가 높을수록 가장 작은 결정이 발생되는데 성장보다 핵형성이 우선시되기 때문입니다.
실험 데이터를 사용해 과포화 모니터링 및 결정화 반응 속도의 추정치에서 많은 것을 달성할 수 있습니다. 본 접근법은 확장되어 결정화 공정에 대한 모델 기반 제어가 가능합니다.
결정화 단위 작업은 대상에 고유한 기회를 제공하여 최적화된 결정 크기 및 모양 분포를 제어합니다. 이를 통해 여과 및 건조 시간을 크게 줄이고 저장, 운송 및 유통 기한 문제를 방지하며 저렴한 비용으로 일관성 있고 반복 가능한 공정을 보장할 수 있습니다.
이 포스터는 일정한 수준의 과포화를 유지하기 위해 냉각 결정화 중 물/IPA 용매에서 자동으로 온도가 제어되며 교정이 필요 없는 분석법의 사용을 설명합니다.
정성적 과포화 궤적의 생산 및 제어를 위해 현장 ATR-FTIR 스펙트럼의 교정 없는 사용을 촉진하는 분석법을 소개합니다.
이 백서 시리즈는 결정 크기 및 모양 분포를 최적화하기 위한 기본 및 고급 전략을 다루고 있습니다.
다형성은 제약 및 정밀 화학 산업에서 많은 결정 고체들이 보이는 일반적인 현상입니다. 연구자들은 분리 속성을 향상시키고, 다운스트림 공정 문제를 극복하며, 생체 이용률을 증대하거나 특허 충돌을 방지하기 위해 의도적으로 원하는 다형체를 결정화합니다. 현장에서 실시간으로 다형성 및 형태학적 변형을 식별하면 예기치 않은 공정 변화, 사양을 벗어나는 제품 및 값비싼 제품 재처리를 방지할 수 있습니다.
과학자는 최적의 공정 효율성으로 원하는 물리적 속성의 결정 제품을 얻기 위해 고가치 화학 화합물을 재결정화합니다. 올바른 용제를 선택하고 건조 결정 제품을 확보하기까지의 이상적인 재결정화 공정 설계를 위해 7가지 단계가 필요합니다. 이러한 재결정화 가이드는 재결정화 공정 개발에 대한 단계별 절차를 설명합니다. 이 가이드는 각 재결정화 단계에서 필요한 정보가 무엇인지 그리고 중요 공정 파라미터 제어 방법을 요약합니다
일반적으로 용해도 곡선은 용해도, 온도 및 용매 유형 사이의 관계를 보여주기 위해 사용됩니다. 온도에 따른 용해도를 표시함으로써 과학자들은 원하는 결정화 공정 개발에 필요한 워크프레임을 생성할 수 있습니다. 적절한 용매가 선택되면 용해도 곡선은 효율적인 결정화 공정 개발을 위한 중요한 도구가 됩니다.
과학자 및 엔지니어는 공정 중 과포화 레벨을 신중하게 조정함으로써 결정화 공정을 제어합니다. 과포화는 결정화 핵형성 및 성장을 위한 추진력으로서 결국 최종 결정 크기 분포에 영향을 미치게 될 것입니다.
전체 농도에서 희석이나 추출을 하지 않고 입자 크기 및 모양 변화를 추적하기 위해 공정 내 프로브 기반 기술을 적용합니다. 입자 및 결정의 변화 속도 및 정도를 실시간으로 추적하여 결정화 성능을 위해 올바른 공정 파라미터를 최적화할 수 있습니다.
결정핵 삽입은 결정화 거동을 최적화하는 데 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 결정핵 삽입 전략 설계 시, 결정핵 크기, 결정핵 로딩(질량) 및 결정핵 추가 온도와 같은 파라미터를 반드시 고려해야 합니다. 이러한 파라미터는 일반적으로 공정 반응 속도와 요구되는 최종 입자 속성을 기준으로 최적화되며 확대 및 기술 이전 시에 일정하게 유지되어야 합니다.
액체-액체 상 분리 또는 오일링 아웃(oiling out)은 결정화 공정에서 발생할 수 있는 입자 메커니즘을 검출하기 어려운 경우가 많습니다. 자세히 알아보십시오.
반용매 결정화에서 용매 첨가율, 추가 위치 및 혼합은 용기나 파이프라인 내 국지성 과포화에 영향을 미칩니다. 과학자들과 엔지니어들은 반용매 추가 프로토콜 및 과포화 수준을 조정해 결정 크기 및 개수를 수정합니다.
냉각 프로파일은 과포화 및 결정화 반응속도에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 공정 온도는 표면이 최적화된 결정 성장이 핵형성에 대해 부합하도록 최적화됩니다. 고급 기법은 온도 제어를 제공해 과포화 및 결정 크기와 모양을 수정합니다.
결정화기에서 스케일 또는 혼합 조건을 바꿈으로써 결정화 공정의 반응 속도 및 최종 결정 크기에 직접 영향을 미칠 수 있습니다. 열 및 질량 전달 효과는 각각 과포화가 우세한 수준에서 온도 또는 농도 기울기가 비균질성을 생성할 수 있는 냉각 및 반용매 시스템을 고려할 때 중요합니다.
Lactose crystallization is an industrial practice to separate lactose from whey solutions via controlled crystallization.
The MSMPR (Mixed Suspension Mixed Product Removal) crystallizer is a type of crystallizer used in industrial processes to produce high-purity crystals.