Xiaowen Zhao 曾取得密西根大學 (University of Michigan) 化學工程學位。她的博士研究著重於非均勻催化,並取得催化劑合成/特性化與動態建模的經驗。之後,她加入 Corteva Agriscience 擔任流程開發工程師,主要負責開發穩健的製程以滿足商業要求。擔任此職時,她曾接觸利用 PAT 工具最佳化多種流程,包括結晶。
在這場「使用半自動結晶器來研究油析與結塊」簡報中,Corteva 人員 Xiaowen Zhao 介紹的案例研究,涉及高難度的工業結晶流程。研究的結晶流程容易發生油析,曾導致結塊和結晶過程停滯。曾經使用半自動結晶器來研究結晶和找出失敗模式,這種結晶器以互動的方式設計和打造,以滿足結晶過程不斷變化的需求。為了追蹤混濁度,此結構中曾納入光纖探針,發現每當原位影片顯微術中觀察到油析/結塊事件時,混濁度的訊號就減退。
知道這點後,曾對混濁度進行監測以偵測油析,隨後將混濁度作為回授機制來改變溫度概況,以在結晶期間逆轉油析/讓晶體恢復生長。結合離線 HPLC 分析,自動進樣器曾提供寶貴的洞見 (使人瞭解雜質在油析時的行為),並發現一個特定的雜質 (此雜質曾影響形成第二液相與結晶率)。執行資料豐富的實驗後,該實驗讓人能對溫度概況、種子裝載和週期時間等結晶參數,進行有利的最佳化。最終結晶很結實、可預測,假如遭遇潛在失敗模式時,也能自我修正。
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Xiaowen Zhao 曾取得密西根大學 (University of Michigan) 化學工程學位。她的博士研究著重於非均勻催化,並取得催化劑合成/特性化與動態建模的經驗。之後,她加入 Corteva Agriscience 擔任流程開發工程師,主要負責開發穩健的製程以滿足商業要求。擔任此職時,她曾接觸利用 PAT 工具最佳化多種流程,包括結晶。