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Enregistrement W2314070076 · doi:10.1021/ie302683u

Modeling and Optimal Control of Solution Mediated Polymorphic Transformation of <scp>l</scp>-Glutamic Acid

2013· article· en· W2314070076 sur OpenAlexaff
Ehsan Sheikholeslamzadeh, Sohrab Rohani

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCrystallization and Solubility Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupersaturationMetastabilityDissolutionNucleationYield (engineering)CrystallizationThermodynamicsChemistryPhysicsPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The solution-mediated polymorphic transformation (SMPT) of l -glutamic acid is modeled using the method of moments (MoM) with the addition of a dissolution term to account for the transformation of the metastable to the stable polymorph. The numerical solution methodology involves the kinetics of nucleation, growth, and dissolution for the polymorphic system. The effects of the cooling profile, initial solute concentration, and seeding conditions on the product quality were investigated. In supersaturated solutions with respect to both polymorphs, the natural cooling yielded the highest mass of the metastable form, while the nonlinear cooling resulted in the highest mass of the stable form (13.41 g/kg of solvent). The ratio of the stable to metastable form masses was higher with the higher cooling rate parameters. In solutions supersaturated with respect to the stable form and undersaturated relative to the metastable form, the dissolution of the metastable form favored the production of the stable form. The number-weight average size of the stable particles was 148.5 μm with the nonlinear cooling policy which was 51% and 134% more than those corresponding to the linear and natural cooling policies. Finally, nonlinear programming (NLP) was used in a dynamic mode to investigate the optimal control of the process with different objective functions. It was shown that the optimal control policy had a favorable effect on the yield of the stable or metastable form as well as the particle sizes at the end of the batch. The optimal control using an objective function to maximize the mass of the metastable form at the end of the batch resulted in 7.8 g of crystals/kg of solvent for metastable form which was 33% and 381% higher than the natural and linear cooling policies. For an objective function to maximize the mass of the stable form, the optimal cooling policy increased the mass of the stable form by 3.2% compared to the nonlinear cooling policy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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