Advanced system simulation, parameter estimation and process design in preparative chromatography

  • Erweiterte Systemsimulation, Parameterschätzung und Prozessdesign in der präparativen Chromatographie

He, Qiaole; Wiechert, Wolfgang (Thesis advisor); Mitsos, Alexander (Thesis advisor)

Aachen (2018)
Doktorarbeit

Dissertation, RWTH Aachen University, 2018

Kurzfassung

Die präparative Chromatographie ist einer der vorherrschenden Prozesse zur Trennung und Reinigung von Zielkomponenten aus einer Mischlösung. Mathematische Modellierung kann das rationelle Design und die Analyse von Experimenten unterstützen, die üblicherweise zeitaufwändig und teuer sind. In der vorliegenden Arbeit werden modellbasierte Beiträge zur effizienten Simulation und Optimierung der präparativen Chromatographie gemacht. Zunächst wird Bayes-Inferenz zur Schätzung der Modellparameter für chromatographische Einzelsäulen angewendet. Experimentaldaten für eine Fallstudie mit Lysozym als Modellprotein wurden durch einen Kooperationspartner zur Verfügung gestellt. Die Parameter werden in mehreren Stufen geschätzt, von denen jede eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die gesuchten Parameter ergibt. In jeder Stufe werden die vorausgehenden Ergebnisse jeweils als a priori Information genutzt. Die Unsicherheit der geschätzten Parameter wird durch credible intervals quantifiziert. Der Durchsatz chromatographischer Prozesse kann durch kontinuierlichen Betriebsweisen erhöht werden, z.B. simulierte Gegenstromchromatographie. Für solche Prozesse wird eine Modellierungsstrategie entwickelt, die auf der schwachen Kopplung einzelner Säulen basiert. Diese flexible Strategie unterstützt verschiedene Netzwerkanordnungen und unterschiedliche Modelloptionen für Säulen und Totvolumina. Vier Simulationsansätze werden vorgestellt und verglichen. Obwohl schwache Kopplung weniger Effizient ist, als Starke, können ebenso genaue Ergebnisse erzielt werden. Darüber hinaus kann die Performanz der schwachen Kopplung die der Starken übertreffen, falls lediglich der zyklische stationäre Zustand von Interesse ist und deshalb ein analoges System mit nur einer Säule betrachtet werden kann. Die eingeführten Methoden zur Lösung inverser Probleme und zur effizienten Simulation von Säulennetzwerken werden angewendet, um die Trennung von Proteinen auf Ionentauschern mit simulierter Chromatographie optimal auszulegen. Binäre und ternäre Mischungen werden als Fallstudien verwendet. Da die Dreieckstheorie in diesen Fällen nicht anwendbar ist, kommen inverse Methoden zum Einsatz. Geeignete Netzwerkkonfigurationen für die Trennung der Proteine werden erfolgreich bestimmt. Integrierte Anordnungen sind einfacher zu realisieren, als Kaskaden, aber Letztere haben mehr Freiheitsgrade bezüglich der Flussraten. In beiden Fallstudien liegen die Verunreinigungen nach numerischer Optimierung an Ausgängen unter 1%. Schließlich hat der Autor die eingeführten MCMC-Algorithmen und Lösungsstrategien für Säulennetzwerke in umfangreichen Softwarebibliotheken implementiert, die auf dem CADET-Projekt aufbauen. Sie sind beide mit offengelegtem Code unter der GPL-Lizenz frei verfügbar.

Identifikationsnummern