多くの場合、材料を提供するためのタイムラインの圧力のために、プロセスは化学または潜在的な故障モードを完全に理解せずにスケールアップされます。アッヴィ社のプロジェクトチームは、迅速なデータ豊富な実験を利用して、詳細な反応の洞察を得るための反応速度モデルを構築および改良しました。このモデルは、この後期プロジェクトの基本的な速度論的理解を提供し適切にスケールアップできるようにしました。
このプレゼンテーションでは、APIチームからプロジェクトを受け取るプロセスの手順、目標、FTIR分光法をDynochem®を使用した速度論的モデリングに使用する方法、およびこれらの方法と手法を使用した場合の全体的な結果と利点について説明します。最終的に、ラボ機器からのインラインFTIR単変量定量モデルは、プロセスFTIRを使用してパイロットプラントスケールで正常に使用されました。
議論されたデータの豊富な実験を採用する利点は次のとおりです。
豊富なデータを取得できる実験を行う利点:
このウェビナーはどのような方にお勧めですか?:
製薬および化学業界に従事する研究者および化学エンジニア
プレゼンター:Eric Moschetta博士、AbbVie社
Eric Moschetta博士は、ケースウエスタンリザーブ大学から化学工学のBSEを取得し、博士号を取得しています。Rob Rioux氏の指導の下、ペンシルバニア州の化学工学の博士号を取得し、有機金属触媒メカニズムの基礎となる液相相互作用の速度論と熱力学を研究しています。その後、Georgia Tech社でChris Jones氏とRyan Lively氏と一緒にポスドク研究に移り、液相触媒作用、CO2回収、分離のための分子構造材料を強調しました。ジョージア工科大学に在籍中、Moschetta博士は、C-H機能化化学の革新を推進するためのNSF資金で設立された選択的C-H機能化センター(CCHF)のメンバーでした。また、Emory大学のHuw Davies氏のグループと緊密に協力して、流動中のC–H官能基化を含む不均一触媒反応用の中空繊維反応器を設計しました。 2016年にはAbbVie社に入社し、現在はCenter for Reaction EngineeringのProcess R&DのCenter of Excellenceの上級科学者として活躍しています。彼の現在の研究対象は、連続フロー処理、速度論的モデリング、光化学、および抗体薬物複合体です。