MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4248061378 · doi:10.1002/ange.202102009

Sampling and Analysis in Flow: The Keys to Smarter, More Controllable, and Sustainable Fine‐Chemical Manufacturing

2021· article· en· W4248061378 sur OpenAlexaff
Mathieu Morin, Wenyao Zhang, Debasis Mallik, Michael G. Organ

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensYork UniversityCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEli Lilly and Company
Mots-clésProcess engineeringSampling (signal processing)Process (computing)Computer scienceQuality (philosophy)Process analytical technologyProcess controlPharmaceutical manufacturingFlow chemistryContinuous flowManufacturing engineeringBiochemical engineeringSystems engineeringEngineeringWork in process

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Process analytical technology (PAT) is a system designed to help chemists better understand and control manufacturing processes. PAT systems operate through the combination of analytical devices, reactor control elements, and mathematical models to ensure the quality of the final product through a quality by design (QbD) approach. The expansion of continuous manufacturing in the pharmaceutical and fine‐chemical industry requires the development of PAT tools suitable for continuous operation in the environment of flow reactors. This requires innovative approaches to sampling and analysis from flowing media to maintain the integrity of the reactor content and the analyte of interest. The following Review discusses examples of PAT tools implemented in flow chemistry for the preparation of small organic molecules, and applications of self‐optimization tools.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAngewandte ChemieMême sujetInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques InnovationTravaux en français237 207