Computer-Aided Screening and Design of Solvents under Uncertainty

Wicaksono, Danan Suryo; Marquardt, Wolfgang (Thesis advisor); Liauw, Marcel (Thesis advisor)

Aachen : Publikationsserver der RWTH Aachen University (2015)
Doktorarbeit

Kurzfassung

Die Auswahl geeigneter Lösungsmittel kann eine wesentliche Entscheidungsgröße bei der Entwicklung von Prozessattributen im Hinblick auf ein bestimmtes Ziel sein. Diese Arbeit beschreibt einen systematischen Rahmen für das Screening bzw. die Entwicklung von Lösungsmitteln sowohl unter Modellparameter- wie auch unter Strukturunsicherheit. Dieser Rahmen kombiniert modellbasierte und datenbasierte Methoden. Das verwendete Modell stützt sich auf molekulare Deskriptoren wie zum Beispiel Kamlet-Taft-Parameter. Diese Arbeit befasst sich mit der Auswahl sowohl herkömmlicher organischer Lösungsmittel als auch neuartiger verfeinerter Lösungsmittel für chemische Reaktionstechnik und Biomasseverarbeitung.Die Arbeit zeigt auf, dass es mit Hilfe des vorgeschlagenen Rahmens möglich ist, trotz Unsicherheit der Daten vielversprechende Reaktionslösungsmittel für eine Klasse von SN1-Reaktionen identifizieren. Der unerwünschten Fortpflanzung von Unsicherheiten wird durch eine Kombination aus Tychonoff-Regularisierung und optimierter Versuchsplanung entgegengewirkt. Die Unsicherheitsanalyse mit Hilfe von Monte-Carlo-Simulationen zeigt die Vorzüge des vorgeschlagenen Rahmens im Vergleich mit anderen auf chemischen Erkenntnissen basierenden Methoden auf. Die Arbeit erörtert die Anwendung des Rahmens bei der Lösung von Cellulose in ionischen Flüssigkeiten. Dabei wird der quantitative Beitrag der einzelnen Kamlet-Taft-Parameter in diesem Zusammenhang deutlich gemacht. Die Basizität des Wasserstoffbrückenakzeptors überwiegt, sie ist jedoch nicht der alleinige Beteiligte. Durch die Kombinierung von Kamlet-Taft-Parametern mit bestimmten molekularen Strukturen können zwei separate Bereiche der celluloseauflösenden und nicht-celluloseauflösenden ionischen Flüssigkeiten gekennzeichnet werden. Diese Arbeit erörtert die Anwendung des Rahmens auf die Auswahl des flüssigen Lösungsmittelns, das mit dem komprimiertem CO2 verwendet wird, und seine Zusammensetzung in gasexpandierten Flüssigkeiten für eine Diels-Alder-Reaktion. Ein gemischt-ganzzahliges nichtlineares Optimierungsmodell, das die Bayes-Multimodell-Interferenz umfasst, wird vorgeschlagen. Zwei Neuformulierungs-strategien, eine angepasste Big-M-Methode und binäre Multiplikation, werden vorgeschlagen, um bessere Berechnungen zu erzielen. Es wird nachgewiesen, dass drei CNIBS/R-K-Modelle schlechter als zwei bevorzugte Solvatisierungsmodelle zur Vorhersage der Kamlet-Taft-Parameter von CO2-expandierten Flüssigkeiten sind.

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