Catálise, Cinética e Mecanismo, Modelagem

Gaster, E., Slocumb, H. S., Jurić, Z., Myers, T. E., Lim, N., Malig, T. C., Toste, F. D., Gosselin, F., Sigman, M. S., & Miller, S. J. (2026). Assessment of complementary catalysts in an uncharted enantioselective reaction of sulfondiimines. Journal of the American Chemical Society, 148(18), 18791–18803. https://doi.org/10.1021/jacs.5c23100

Catalisadores baseados em peptídeos e derivados de cinchona são apresentados como capazes de superar uma reação de fundo incomumente rápida para viabilizar a primeira acilação altamente enantiosseletiva de sulfondiiminas não protegidas. A reação de fundo é a acilação não catalisada, inusitadamente rápida, do substrato sulfondiimina (SDI) com trifluoroacetato de 2,2,2-trifluoroetila (TFETFA), que atinge cerca de 70% de conversão em 1 hora a –78 °C. Qualquer catalisador precisa ter taxas de ligação e de acilação mais rápidas do que a reação de fundo para alcançar enantiosseletividade.

O ReactIR foi usado para monitorar a acilação não catalisada de SDI com TFETFA, e os dados foram usados com o Reaction Lab para ajustar um modelo mecanístico. Foram determinadas as constantes elementares de velocidade para ligação (k₁), acilação (k₂) e inibição por TFE (k₃, K_eq). A modelagem mostrou que ambos os catalisadores se ligam à SDI em ordens de grandeza mais rapidamente do que a SDI se liga a si mesma e aceleram a acilação em 100–1000× em relação à reação de fundo. As principais percepções obtidas foram que duas moléculas de SDI cooperam para ativar uma à outra, e que cada classe de catalisador alcança alta seletividade, enquanto se baseia em interações estéricas e eletrônicas distintas com os substratos. 

“Para entender melhor as origens da alta enantiosseletividade apesar da reatividade de fundo significativa, avaliamos a cinética da reação de fundo do SDI com TFETFA usando monitoramento in situ via ReactIR. Diferentes experimentos de excesso, combinados com a análise de normalização temporal variável (VTNA), indicaram uma dependência de primeira ordem em relação ao eletrófilo e de segunda ordem em relação ao SDI. Embora uma ordem bimolecular para SDI fosse inicialmente inesperada, conseguimos racionalizar essa observação com a proposta de um modo de ativação SDI/SDI. Nesse modelo, uma molécula de SDI interage com uma segunda SDI por meio de ligação de hidrogênio, aumentando a nucleofilicidade da fração de SDI e acelerando sua adição ao eletrófilo. A lei de velocidade ternária resultante sugere que tanto a etapa de ativação do SDI quanto a subsequente acilação são cineticamente relevantes.”

Polimerização, Catálise

Butler, F., Fiorentini, F., Eisenhardt, K. H. S., & Williams, C. K. (2025). Heterodinuclear Co(III)NA(I) catalysts for the Ring-Opening copolymerization of propene oxide and carbon dioxide. Macromolecules, 58(14), 7150–7160. https://doi.org/10.1021/acs.macromol.5c01529

Quatro catalisadores Co(III)Na(I) (L1-4 Co(III)Na(I)) foram sintetizados e investigados quanto ao seu potencial para a copolimerização por abertura de anel (ROCOP) de PO e CO2 para formar policarbonatos. O objetivo era identificar o ambiente de coordenação do ligante e as condições operacionais ideais para o sistema metálico Co(III)/Na(I), avaliando o desempenho do catalisador em três condições diferentes. Os ligantes apresentavam modificações ordenadas com foco no elo di-imina (ligantes etila e dimetil propila) e no número de doadores de oxigênio (cinco e seis) nos sítios éter. Essas variações foram escolhidas porque cálculos de DFT indicaram que influenciam os sítios metálicos durante as etapas determinantes da velocidade e da seletividade.

“As taxas de reação foram monitoradas por espectroscopia ATR-IR operando, observando-se o aumento na intensidade de um pico em 1750 cm–1, correspondente ao estiramento C=O no policarbonato, e de um pico em 1810 cm–1, correspondente ao estiramento C=O no coproduto carbonato cíclico. Os valores de absorbância de IR foram calibrados em conversão por meio da integração do espectro de RMN de 1H de uma alíquota coletada ao final da reação. Gráficos semilogarítmicos de ln([PO]t/[PO]0) versus tempo são lineares, com a constante de velocidade pseudo-primeira ordem observada, kobs, calculada a partir do módulo do coeficiente angular. A comparação das atividades catalíticas observadas revela diferenças significativas ao longo da série, com L1Co(III)Na(I) apresentando o melhor desempenho… A atividade catalítica, em termos de kobs e TOFPPC, diminuiu no restante da série na seguinte ordem: L2Co(III)Na(I), L3Co(III)Na(I) e L4Co(III)Na(I).” 

Química do fluxo, Catálise, Modelagem

Chai, K., Xia, W., Shen, R., Luo, G., Cheng, Y., Su, W., & Su, A. (2024). Optimization of heterogeneous continuous flow hydrogenation using FTIR inline analysis: a comparative study of multi-objective Bayesian optimization and kinetic modeling. Chemical Engineering Science, 302, 120901. https://doi.org/10.1016/j.ces.2024.120901

Na síntese de um importante intermediário agroquímico, o ácido 2-amino-3-metilbenzóico (AMA), foi construído um sistema heterogêneo de fluxo contínuo para a hidrogenação do ácido 3-metil-2-nitrobenzóico (MNA). Esse sistema foi equipado com monitoramento IR in situ e os dados adquiridos foram processados com um modelo de rede neural artificial (ANN), gerando concentrações em tempo real de MNA e AMA. Os experimentos ricos em dados foram usados para comparar a otimização bayesiana multiobjetivo (MOBO) com a modelagem cinética. O método MOBO definiu eficientemente as combinações de parâmetros ótimas de Pareto, resultando em uma compreensão aprofundada do equilíbrio entre rendimento e produtividade. A modelagem cinética determinou a energia de ativação da hidrogenação e caracterizou a adsorção de hidrogênio como dissociação competitiva.   As superfícies de resposta geradas a partir do modelo cinético também contribuíram para a compreensão da otimização de rendimento e produtividade. 

 “A modelagem ANN foi realizada para processar espectros FTIR inline de acordo com a literatura reportada. Vários grupos de MNA e AMA em solução metanólica com diferentes concentrações foram preparados e seus dados de espectros FTIR inline foram coletados como conjunto de treinamento e conjunto de validação… durante o processo de treinamento, investigou-se uma arquitetura de uma camada convolucional seguida de camadas densas. Os dados espectrais foram processados na camada convolucional Conv1D para extração de características e para selecionar os pesos dos dados. Em seguida, a redução da dimensão dos dados foi realizada por meio de diferentes funções nas camadas densas. Por fim, a camada de saída fornece as concentrações previstas de MNA e AMA.” 

Química Verde, Catálise, Química do fluxo

Xia, W., Zhan, Y., Xia, J., Luo, G., Su, W., Chai, K., & Su, A. (2025). Sustainable Continuous-Flow Catalysis and Bayesian Optimization of Biomass-Derived HMF Hydrogenation over RuPt@g-C3N4. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.5638748

O 5-hidroximetilfurfural (HMF) derivado de biomassa pode ser hidrogenado a 2,5-furandimetanol (BHMF), que é uma molécula de partida importante para sintetizar polímeros biodegradáveis, aditivos para combustíveis e produtos químicos finos de alto valor. Essa síntese é desafiadora porque há várias rotas concorrentes de hidrogenação, influenciadas por variáveis de catalisador, solvente e reação que afetam a seletividade e o rendimento. Devido ao controle aprimorado das condições de reação, há vantagens significativas no uso de reatores de fluxo contínuo para a hidrogenação seletiva de HMF. Assim, o objetivo deste projeto foi desenvolver um sistema de fluxo contínuo eficaz e ecológico para a hidrogenação de HMF em BHMF, usando um sistema catalítico RuPt@g-C3N4 e água como solvente. A metodologia de desenvolvimento empregou a otimização bayesiana das condições de reação e o rastreamento quantitativo baseado em FTIR inline da dinâmica da reação.  Os autores comentam que o uso da otimização bayesiana tanto para a triagem das condições de reação quanto para o projeto da composição do catalisador oferece uma abordagem eficaz para otimizar a síntese de moléculas plataforma químicas derivadas de biomassa.

  “As concentrações de HMF e BHMF na solução reacional foram monitoradas em tempo real usando espectroscopia FTIR inline… Para investigar o mecanismo de hidrogenação, foram realizados experimentos sob condições ideais em um reator de leito fixo de fluxo contínuo preenchido com RuPt@g-C3N4... não foram observados picos distintos de intermediários de reação. Isso provavelmente reflete a alta atividade intrínseca dos sítios bimetálicos RuPt e a presença de intermediários transitórios principalmente na interface catalisador-substrato em baixa cobertura…”

Química Perigosa, Segurança de Processo, Química do fluxo, Catálise

Wei, D., Ma, K., Ni, L., Mebarki, A., Fu, G., & Jiang, J. (2025). Thermal safety upgrading: Batch-to-flow transition of acid-catalyzed tert-butyl peroxypivalate synthesis. Chemical Engineering Journal, 523, 168103. https://doi.org/10.1016/j.cej.2025.168103

A síntese de peroxiésteres apresenta problemas inerentes de segurança térmica devido à natureza exotérmica da reação e à presença de compostos instáveis. No trabalho descrito aqui, uma acilação catalisada por ácido em um só recipiente para formar peroxipivalato de tert-butila (TBPP) foi convertida de um processo semi-batelada para um processo de fluxo a fim de melhorar a segurança. Cálculos de teoria do funcional da densidade (DFT) e caracterização por IR in situ foram usados para compreender melhor o mecanismo dessa acilação. Para a reação semi-batelada, foram realizadas medições calorimétricas via DSC, ARC e calorimetria de reação para compreender totalmente o comportamento térmico da reação. Verificou-se que a temperatura do processo e a taxa de adição eram as principais influências na liberação de calor, e que o maior nível de risco estava associado a condições que produziam o maior rendimento. 

“…o processo semi-batelada foi transformado em um processo de fluxo. A otimização foi conduzida para maximizar o rendimento espaço-tempo e minimizar o E-factor usando otimização bayesiana multiobjetivo, e a frente de Pareto foi determinada… um método de avaliação de risco proposto anteriormente, m-ITHI [modified inherent thermal runaway hazard index], foi adotado para quantificar e comparar o risco térmico entre o processo semi-batelada e o processo de fluxo. O resultado da avaliação mostrou que o uso do microreator reduziu o risco de descontrole térmico de severo (Classe V) para moderado (Classe II). No entanto, a segurança aprimorada trazida pelo microreator não garantiu a segurança intrínseca do processo de síntese de TBPP, e o risco térmico variou de acordo com as condições do processo no microreator… o fator R foi proposto pela primeira vez para quantificar a variação do risco causada pelas condições de reação em processos de fluxo.”

Cristalização, Modelagem

Angulo, A., & McMullen, J. P. (2025). Data-Driven modeling for the enhanced understanding for the crystallization of an active pharmaceutical ingredient. Organic Process Research & Development, 29(6), 1432–1439. https://doi.org/10.1021/acs.oprd.5c00036

Modelos de Metodologia de Superfície de Resposta Dinâmica (DRSM) foram aplicados para desenvolver uma visão abrangente do processo de cristalização do fármaco Belzutifan, com foco na compreensão dos efeitos da taxa de adição do antissolvente e da temperatura. Foi realizado um DoE fatorial completo 2² na cristalização por antissolvente em uma estação OptiMax, e o ReactIR foi utilizado para adquirir espectros resolvidos no tempo da concentração do sobrenadante. A calibração dos dados de IR foi realizada usando amostras de sobrenadante offline coletadas com um sistema EasySampler, e as concentrações foram medidas por UPLC. Um modelo quimiométrico automatizado de mínimos quadrados parciais (PLS) foi treinado para obter perfis de concentração a partir dos espectros de IR. Com essas informações, a DRSM forneceu modelos dinâmicos para caracterizar a concentração do sobrenadante em função da temperatura e da adição de antissolvente. A distribuição de tamanho de partículas (PSD) dos cristais foi medida em função da temperatura de cristalização e da taxa de adição de antissolvente. O modelo DRSM gerado foi bem-sucedido em prever a dinâmica de concentração em função da fração de antissolvente, da taxa de adição e da temperatura para o conjunto de dados de treinamento do DoE, bem como para um experimento de validação separado.

“Os resultados apresentados neste trabalho mostram uma abordagem de modelagem orientada por dados para a cristalização de um ingrediente farmacêutico ativo (API) usando tecnologias analíticas de processo (PAT) e a metodologia dinâmica de superfície de resposta (DRSM)…. Essa abordagem permite aos usuários obter percepções valiosas sobre como os fatores taxa de adição de antissolvente e temperatura de cristalização influenciam dinamicamente os perfis de concentração sem exigir um modelo mecanístico ou baseado em conhecimento, tudo isso sem a necessidade de realizar experimentos adicionais. Além disso, mostramos que a DRSM é uma ferramenta adequada para prever perfis de concentração ao executar uma cristalização dentro do espaço de projeto do DoE.”

Cristalização, Fabricação Contínua, Cinética, Modelagem

Akturk, I., Mackey, J. S., Sundarkumar, V., Murbach, G., Joglekar, G., Csathy, A. T., Wehrle, F. J., Thompson, D. H., & Nagy, Z. K. (2026). Toward agile, distributed pharmaceutical manufacturing: continuous End-To-End integration of reaction, purification, and formulation for Lomustine via the MiniPharm platform. Organic Process Research & Development, 30(3), 595–618. https://doi.org/10.1021/acs.oprd.5c00314

Este trabalho concentra-se no desenvolvimento da plataforma MiniPharm para produzir o medicamento oncológico lomustina por meio de fabricação contínua integrada. Os pesquisadores uniram as operações da substância farmacêutica e do produto farmacêutico ao integrar duas etapas de reação telescopadas, uma destilação contínua de troca de solvente, cristalização MSMPR em duas etapas e impressão de cápsulas sob demanda. O desenvolvimento de cada uma dessas operações exigiu investigação aprofundada da cinética da reação, modelagem de solubilidade, monitoramento PAT e simulações de processo. Por meio de esforços de intensificação de processo que incluíram modificações nos reatores, na destilação e nas unidades de cristalização, bem como a integração de controle automatizado e PAT em linha para eficiência operacional, os pesquisadores relatam ter alcançado um rendimento global do processo para lomustina de 69%. 

Em estudos iniciais em batelada, o in situ FTIR foi usado para identificar picos característicos de matérias-primas, intermediários e produto, incluindo ciclohexamina, isocianato de 2-cloroetila, o intermediário 1-(2-cloroetila)-3-ciclohexilureia, nitrito de tert-butila e lomustina. Esses espectros foram usados para apoiar a modelagem cinética, a seleção do tempo de residência e a verificação da conversão nos reatores de fluxo telescopados. Durante os experimentos com as unidades operacionais integradas, a sonda MIR foi instalada no cristalizador MSMPR para monitorar a concentração do soluto, a supersaturação e o comportamento em estado estacionário. Um sistema de imagem microscópica in situ forneceu imagens em tempo real da nucleação, do crescimento dos cristais, de alterações na turbidez e de possível separação oleosa. A estratégia dupla de PAT, na qual o MIR mediu as espécies dissolvidas, enquanto a imagem visual monitorou a formação de cristais, foi fundamental para uma cristalização contínua eficaz e para o fluxo de trabalho totalmente integrado de ponta a ponta bem-sucedido.

“Para possibilitar o monitoramento em tempo real dos processos de reação e cristalização, foram empregados dois instrumentos PAT: Mettler Toledo ReactIR 702L Reflectância Total Atenuada - Espectroscopia no Infravermelho por Transformada de Fourier (ATR-FTIR) e a sonda de imagem em linha Easy-Viewer 100. Para os experimentos de reação em batelada, o ATR-FTIR foi usado para coletar espectros de espécies químicas em diferentes concentrações e identificar os principais picos dos reagentes e produtos. Para a síntese em fluxo, a sonda FTIR foi imersa em um balão de fundo redondo colocado após o segundo reator. Os ensaios repetidos de síntese em fluxo confirmaram altas e consistentes taxas de conversão. Para as corridas integradas contínuas de ponta a ponta, a sonda FTIR foi reaproveitada para o monitoramento da cristalização, sendo colocada diretamente no cristalizador MSMPR. O EasyViewer 100 foi usado em conjunto para monitorar visualmente a formação de cristais, a turbidez e o crescimento dentro do MSMPR”.

Eletrossíntese, Cinética, Mecanismo

Abdoun, S., Bour, C., Mayer, R. J., & Vayer, M. (2026). N-propargilação eletroquímica de N-heterociclos via descarboxilação de ácidos allênicos. ACS Organic & Inorganic Au. https://doi.org/10.1021/acsorginorgau.5c00117

A eletrossíntese é investigada como um meio de sintetizar ligações C-N sem a necessidade dos reagentes tóxicos e dos resíduos associados aos métodos clássicos de acoplamento. Propõe-se que os ácidos 2,3-allênicos sejam precursores potencialmente eficazes, uma vez que sua oxidação anódica gera radicais alenil/propargil que sofrem rápida segunda oxidação a cátions altamente eletrofílicos capazes de N-propargilação seletiva. O trabalho estabelece um protocolo eletroquímico suave e sem aditivos que fornece produtos N-propargilados para pyrazóis, triazóis, tetrazóis, benzotriazóis, amidas, ácidos carboxílicos e álcoois em rendimentos de 25–82%, com forte economia de átomos e eficiências faradaicas de 40-70%. Estudos mecanísticos indicam que a reação é governada pelo controle eletroquímico, e não pela concentração do substrato. Fundamental para compreender o mecanismo de reacção é o uso de ReactIR, que mede em tempo real o consumo do substrato e leva à determinação das velocidades iniciais. Esses dados mostram que a reação é de ordem zero tanto no ácido allênico quanto no nucleófilo, enquanto a velocidade aumenta linearmente com a corrente aplicada. Isso indica que a transferência eletrônica anódica é a etapa limitante da velocidade. Juntamente com a voltametria cíclica e o DFT, as evidências cinéticas sustentam uma via na qual a descarboxilação oxidativa forma um radical alenil que é imediatamente oxidado a um cátion propargílico, o qual sofre formação cineticamente controlada da ligação C-N. Os investigadores concluem afirmando que estabeleceram um método eletroquímico para propargilação de N-heterociclos usando ácidos 2,3-allênicos em condições simples, sem aditivos. A reação emprega um ânodo de carbono de baixo custo e não requer oxidantes externos, bases nem agentes desidratantes. Esta investigação ilustra como a compreensão mecanística pode orientar o desenho de abordagens eletrossintéticas que geram intermediários reativos para a construção eficiente de ligações C–N.

“… estudos cinéticos foram realizados por espectroscopia IR in situ. Para estabelecer a concentração dependente do tempo de 1a [ácido allênico] durante a medição cinética, utilizou-se a relação linear entre a absorbância de IR em 1689 cm–1, que corresponde à banda C═O de 1a, e a concentração de 1a. O desaparecimento de 1a ao longo do tempo foi então aplicado para determinar as velocidades iniciais de reação k, que foram medidas experimentalmente com diferentes concentrações iniciais de 1a e 2a [pirazol]. As velocidades iniciais de k foram independentes das concentrações de 1a e 2a, sugerindo que a reação seja de ordem parcial zero tanto em ácido allênico 1a quanto em pirazol 2a. Ainda assim, a velocidade inicial apresenta uma correlação linear com a corrente aplicada, indicando que o processo de transferência eletrônica anódica constitui a etapa limitante da velocidade.”

Polímeros Orgânicos, Cinética

Yang, Y., Guan, Z., Wang, R., Wang, W., Zhang, M., Su, X., & Shao, Y. (2026). Optimization of the Solid-Phase oligonucleotide detritylation reaction using In-Line IR spectroscopy. Organic Process Research & Development, 30(5), 1369–1377. https://doi.org/10.1021/acs.oprd.6c00103

A espectroscopia de infravermelho médio em linha (ReactIR) é usada para otimizar a detritylação durante a Síntese de Oligonucleotídeos em fase sólida e demonstra oferecer uma alternativa mais eficiente em termos de reagentes em comparação com o monitoramento UV clássico. Inicialmente, foi realizada a medição de IR fora de linha dos principais componentes da mistura de detritylação, identificando picos de absorção distintos para tolueno (1495 cm⁻¹), acetonitrila anidra (2253 cm⁻¹), monômero DCA (1765 cm⁻¹) e dímero DCA (1740 cm⁻¹). Estabeleceu-se uma abordagem de análise quantitativa usando monitoramento em tempo real, já que as intensidades de IR do monômero DCA e do dímero DCA exibiram forte linearidade com a concentração na faixa de 3–10% de DCA. 

A partir da cinética e da compreensão mecanística da reação de detritylação, as concentrações relativas do monômero DCA e do dímero DCA relacionam-se de perto com o progresso da detritylação, e a formação do dímero DCA é a etapa determinante da velocidade da detritylação. O DCA existe predominantemente como um dímero quimicamente ativo em tolueno, ao passo que em acetonitrila ele se desloca para uma forma monomérica inativa. A detritylação prossegue de forma eficiente quando o monômero inativo de DCA se converte completamente no dímero ativo. Este trabalho correlacionou o acompanhamento em linha por IR dessas mudanças estruturais do DCA com a detecção tradicional por UV do cátion dimetoxitritila (DMT⁺), uma espécie ativa em UV liberada durante a etapa de detritylação da síntese de oligonucleotídeos em fase sólida. Essa correlação mostrou que a queda do sinal de IR do monômero DCA inativo até a linha de base, definida como nó III, indicava o ponto final ideal da reação. Nesse ponto, a pureza do produto, os níveis de depurinação e os rendimentos globais eram equivalentes aos obtidos com controle baseado em UV; no entanto, houve uma redução de até 40,4% no consumo de reagente de detritylação. Para validar a robustez e a generalidade dessa estratégia orientada por IR, sequências de oligonucleotídeos com diversas características estruturais e químicas foram sintetizadas usando esse critério do nó III. Em todas as sequências, a qualidade do produto permaneceu consistente, as reações secundárias de depurinação foram efetivamente suprimidas e o uso de reagentes diminuiu em 22,7–46,7%. 

“Em comparação com o monitoramento UV em linha clássico, a tecnologia de IR em linha supera as limitações do monitoramento UV, incluindo uma faixa estreita de resposta do sinal, monitoramento tardio e monitoramento inadequado do processo de micro-reação. Ela permite o acompanhamento em tempo real das mudanças microcinéticas dos componentes-chave na detritylação, reduz o consumo de reagentes e promove o desenvolvimento verde e sustentável da síntese em fase sólida. Este estudo fornece uma estratégia universal para melhorar a precisão do controle do processo de síntese em fase sólida e possibilitar a produção refinada de oligonucleotídeos em todo o processo.”

Otimização, Modelagem, Automação, Química do fluxo

Pucihar, U., Vračar, P., Bitenc, M., & Kopač, T. (2025). Self-optimization of Claisen-Schmidt condensation in an automated microflow reaction system using machine learning. Computers & Chemical Engineering, 201, 109261. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2025.109261

Usando a reação de condensação aldólica de Claisen-Schmidt entre 2-metoxibenzaldeído e acetona como exemplo, este trabalho demonstra o desenvolvimento e a aplicação de um novo sistema de auto-otimização. Os autores relatam que um algoritmo multiobjetivo, TSEMO (otimização multiobjetivo eficiente por amostragem de Thompson), é usado em combinação com PAT em linha MIR (ReactIR) e on-line UHPLC em um reator microfluídico controlado por um sistema de supervisão e aquisição de dados (SCADA), utilizado para otimização contínua de variáveis. Foram estabelecidas condições de reação ótimas, incluindo temperatura, vazões e tempos de residência, e o sistema foi validado por meio de modelagem cinética. 

“ …o processo de auto-otimização superou os métodos tradicionais de reação química ao atingir as concentrações-alvo (metas definidas) mais rapidamente, com menos produtos químicos e intervenção manual mínima. Isso não apenas melhora a sustentabilidade ambiental e a eficiência econômica do processo, como também mostra potencial para aplicação mais ampla em engenharia de reações. A estreita concordância dos dados experimentais com as previsões teóricas, dentro de um desvio de ±10 %, confirma a capacidade do sistema de otimizar sem conhecimento prévio da cinética da reação…”

Polimerização, Cinética, Mecanismo

Zou, X., Xie, T., Xu, J., Bai, H., Wang, D., Ke, X., Zhao, W., & Lv, M. (2026). Revelando a cinética autocatalítica na poliadição de cadeia curta do poli(ácido amídico) por FTIR in situ. Industrial & Engineering Chemistry Research, 65(10), 5452–5459. https://doi.org/10.1021/acs.iecr.6c00046

Há duas etapas na poliadição de diaminas aromáticas e dianidridos (PAA): a etapa rápida de formação de cadeias curtas (etapa 1) e uma subsequente etapa lenta de crescimento de cadeia (etapa 2). Praticamente todos os estudos cinéticos até o momento concentram-se na cinética da segunda etapa, usando uma variedade de técnicas.  Embora esses métodos sejam eficazes com monômeros de baixa reatividade, eles não captam a etapa 1, altamente exotérmica, de monômeros mais reativos. Isso leva a desvios de simulação de 20−30% nos primeiros minutos da reação, comprometendo o controle de processo, a confiabilidade de ampliação de escala e a segurança. Assim, o monitoramento em tempo real e com muitos dados é fundamental para captar o comportamento autocatalítico proposto que controla essa etapa inicial.  

Neste trabalho, o FTIR in situ é usado para fornecer as informações necessárias para uma compreensão mais completa da cinética na poliadição em estágio inicial do poli(ácido amídico) (PAA). Isso é tipicamente considerado um processo cinético de segunda ordem, no qual a velocidade da reação é proporcional ao produto das concentrações da diamina e do dianidrido. Modelos teóricos indicam que essas reações demonstram características autocatalíticas pronunciadas, nas quais os produtos da reação aceleram as taxas de reação subsequentes, e que intermediários causam o efeito autocatalítico.  Desenvolve-se um modelo para a cinética autocatalítica de sistemas altamente reativos de diamina aromática–dianidrido, incluindo hipóteses de mecanismo, dedução da equação de velocidade, ajuste de dados e análise termodinâmica. O modelo oferece uma visão de como fatores como temperatura e estrutura do monômero controlam o grau de autocatalise. Os dados revelam que a poliadição de cadeia curta segue um modelo cinético autocatalítico irreversível de segunda ordem, impulsionado principalmente pela catálise por prótons dos novos grupos –COOH formados. Temperatura e eletronegatividade do monômero modulam conjuntamente a extensão da autocatalise, com BTDA apresentando a maior aceleração catalítica e s-BPDA a menor. 

“Empregamos espectroscopia FTIR in situ para investigar quantitativamente a poliadição em estágio inicial de 4,4′-diaminodifenilmetano (MDA) com três dianidridos: 3,3′,4,4′-dianidrido tetracarboxílico de benzofenona (BTDA), 3,3′,4,4′-dianidrido tetracarboxílico de bifenila (s-BPDA) e 2,3,3′,4′-dianidrido tetracarboxílico de bifenila (a-BPDA). A banda característica isolada da MDA em 818 cm–1 pode servir como uma sonda eficaz para monitorar quantitativamente a variação da concentração de MDA. A análise cinética das intensidades de banda normalizadas (A-818 cm–1, T-818 cm–1 e S-818 cm–1) revela que a reação segue cinética autocatalítica irreversível de segunda ordem. Essa abordagem combinada de FTIR in situ e modelagem fornece os primeiros insights quantitativos sobre como a eletronegatividade do dianidrido, a estrutura molecular e a temperatura governam sinergicamente a extensão da autocatalise, oferecendo assim orientação experimental e teórica crítica para o controle preciso e a otimização da síntese de PAA.”

Recursos Adicionais

Catálise

  • Ogabiela, I. O., Whitfield, R. M., Shvets, O. V., Kurmach, M. M., Shcherban, N., Khan, J., Bai, P., & Jentoft, F. C. (2026). Efeito da força de catalisadores ácidos solúveis e sólidos na seletividade em reações aldólicas. ACS Catalysis, 16(7), 6633–6648. https://doi.org/10.1021/acscatal.5c09092
  • Botlik, B. B., Vieira, A. N., Mitschke, B., Ruepp, F., & Morandi, B. (2025). Metátese C=C/N=O viabiliza a descarboxilação oxidativa. ChemRxiv. https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-b0fgk
  • Wilson, C. V., Elipe, M. V. S., Michalak, S., Judd, T. C., Langille, N., & Murray, J. I. (2026). Investigação mecanística de uma boração em domino de N–H e C–H na fabricação de AMG 193. Organic Process Research & Development, 30(5), 1325–1330. https://doi.org/10.1021/acs.oprd.6c00043
  • Maxwell, V., Karagiannis, A., Schramm, T. K., Kotelnikow, V., Gupta, R., Lalancette, R. A., Appel, A. M., Hansen, A., Wiedner, E. S., & Prokopchuk, D. E. (2026). Mapeamento estérico, dinâmica de ligantes e catálise de cicloeisomerização com dicarbenos Mn I/0/-I robustos a processos redox. Organometallics. https://doi.org/10.1021/acs.organomet.6c00057
  • Enferadikerenkan, A., Beillard, M., Wang, G., Rajeshkhumar, T., Maron, L., Kaliaguine, S., & Fontaine, F. (2026). Ciclização de CO 2 em epóxidos usando catalisadores bifuncionais de trifenilfosfônio. ChemCatChem, 18(1). https://doi.org/10.1002/cctc.202501396
  • Tang, Y., Li, B., Wan, B., Gao, H., Fu, H., Chang, J., Liao, F., Zhang, J., & Liao, Y. (2025). Transferência eletrônica sinérgica, interações π-π e efeitos de molhabilidade impulsionam a hidrogenação de quinolina sobre catalisadores Co/SiO2 encapsulados em carbono dopado com N in situ. Colloids and Surfaces a Physicochemical and Engineering Aspects, 728, 138654. https://doi.org/10.1016/j.colsurfa.2025.138654
  • Yang, S., Deng, M., Daley, R. A., Darù, A., Wolf, W. J., George, D. T., Ma, S., Werley, B. K., Samolova, E., Bailey, J. B., Gembicky, M., Marshall, J., Wisniewski, S. R., Blackmond, D. G., & Engle, K. M. (2024). Complexos de monóxido de bisfosfina de paládio: síntese, escopo, mecanismo e relevância catalítica. Journal of the American Chemical Society, 147(1), 409–425. https://doi.org/10.1021/jacs.4c10718

Química Verde e Sustentável

  • Li, M., Wang, Y., Luo, Y., & Shu, X. (2026). Uma abordagem eficiente e verde para a síntese de oxima de dodecanona a partir da reação indireta de transoximação catalisada por zeólita. Chemical Engineering Journal Green and Sustainable, 2, 100070. https://doi.org/10.1016/j.cejgas.2026.100070
  • Xia, W., Zhan, Y., Xia, J., Luo, G., Su, W., Chai, K., & Su, A. (2025). Catálise contínua em fluxo sustentável e otimização bayesiana da hidrogenação de HMF derivado de biomassa sobre RuPt@g-C3N4. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.5638748
  • Zhou, C., Beydokhti, M. T., Rammal, F., Kumar, P., Lacroix, M., Vermeiren, W., Dusselier, M., Liao, Y., & Sels, B. F. (2025). Sinergia ácido–base independente de proximidade em um catalisador sólido ZrOxHy para regeneração de aminas na captura de CO2 pós-combustão. Nature Catalysis, 8(3), 270–281. https://doi.org/10.1038/s41929-025-01307-8
  • Li, D., Xiong, C., Zhao, X., Yang, T., Wu, Y., Hu, P., & Ji, H. (2025). Regulação seletiva da transferência de oxigênio para a oxidação verde do n-butano em condições brandas: desempenho e mecanismo. Journal of Catalysis, 448, 116187. https://doi.org/10.1016/j.jcat.2025.116187
  • Mazumder, A., & Beckingham, B. S. (2025). PEGMA de cadeia lateral longa em membranas de troca iônica para reduzir o crossover de produtos da redução de CO 2. ACS Sustainable Chemistry & Engineering, 13(45), 19464–19481. https://doi.org/10.1021/acssuschemeng.5c02539
  • Yao, Y., Chen, D., Li, Y., & Yin, Z. (2025). Efeitos das composições gasosas no ajuste da cinética dos hidratos de CH4/CO2 com 1,3-dioxolano: implicações para o armazenamento de biogás baseado em hidratos. ACS Applied Materials & Interfaces, 17(12), 18403–18419. https://doi.org/10.1021/acsami.5c00733
  • Li, D., Xiong, C., Mao, Q., Xi, L., Yang, T., Hu, P., & Ji, H. (2025). Potencialização da transferência de hidrogênio do cumeno por meio de um arcabouço orgânico covalente de porfirina à base de Ru para epoxidação em tandem com ar de olefinas. Nano Research, 19(1), 94907892. https://doi.org/10.26599/nr.2025.94907892

Química Agressiva/Perigosa

  • Silva, J. R. C., Oliveira, L. B., Silva, J. O., Queiroz, L. M. S. V., Cardoso, K. P., Nagamachi, M. Y., & Ferrão, L. F. A. (2025). Estudo e caracterização de intermediários usados na produção do oxidante dinitramida de amônio. Propellants Explosives Pyrotechnics, 50(7), 95–105. https://doi.org/10.1002/prep.12078
  • Wei, D., Ma, K., Ni, L., Mebarki, A., Fu, G., & Jiang, J. (2025). Aprimoramento da segurança térmica: transição de batelada para fluxo na síntese catalisada por ácido de peroxipivalato de tert-butila. Chemical Engineering Journal, 523, 168103. https://doi.org/10.1016/j.cej.2025.168103
  • Chen, S., Gao, Y., Dong, C., Shen, L., Zeng, Y., Bao, P., Li, Y., Yi, Z., Chen, H., Zhu, S., & Zhang, L. (2025). Arranjo de átomos de nitrogênio tetraédricos em cátions do sítio A: uma nova abordagem para regular a sensibilidade e a energia de materiais energéticos perovskitas. Advanced Science, 12(19), e2415680. https://doi.org/10.1002/advs.202415680

Química de Polímeros

  • Zou, X., Xie, T., Xu, J., Bai, H., Wang, D., Ke, X., Zhao, W., & Lv, M. (2026). Revelando a cinética autocatalítica na poliadição de cadeia curta do poli(ácido amídico) por FTIR in situ. Industrial & Engineering Chemistry Research, 65(10), 5452–5459. https://doi.org/10.1021/acs.iecr.6c00046
  • Duan, W., Zhao, S., Wen, Y., Duan, Z., Zhang, L., & Liu, B. (2026). Catalisador organoboro tolerante à diluição para a copolimerização de CO 2 e óxido de propileno viabilizada por um anidrido cíclico. Macromolecules, 59(4), 2040–2051. https://doi.org/10.1021/acs.macromol.5c03427
  • Butler, F., Fiorentini, F., Eisenhardt, K. H. S., & Williams, C. K. (2025). Catalisadores heterobinucleares Co(III)NA(I) para a copolimerização por abertura de anel de óxido de propeno e dióxido de carbono. Macromolecules, 58(14), 7150–7160. https://doi.org/10.1021/acs.macromol.5c01529
  • Jiang, C., Lee, E., Schaefer, J., Holtcamp, M. W., Lin, T., & Gabbaï, F. P. (2025). Catálise por ligação pnictogênica: copolimerização de CO2 e epóxidos em plataformas de antimônio(V). ACS Catalysis, 15(21), 17882–17892. https://doi.org/10.1021/acscatal.5c03781
  • Abrahamsen, G. M., Lequeux, Z. a. B., Kemp, L. K., Wedgeworth, D. N., Rawlins, J. W., Newman, J. K., & Morgan, S. E. (2025). Controle da morfologia em nanocompósitos de dispersão aquosa de poliuretano por meio de estrutura, formulação e processamento ajustados. Langmuir, 41(16), 10383–10393. https://doi.org/10.1021/acs.langmuir.5c00226
  • Jia, Z., Zhang, J., Gao, L., Sun, H., Chen, J., Qin, L., & Yin, J. (2025). Desvendando o papel da água na glicólise catalítica de PET. RSC Sustainability, 3(10), 4714–4723. https://doi.org/10.1039/d5su00528k
  • Zeng, X., Liu, C., Wang, X., Cao, Y., Zheng, Z., He, P., Li, H., & Wang, L. (2025). Catalisadores comerciais de pares de Lewis orgânicos para a polimerização por abertura de anel eficiente de 1,2-óxido de butileno. Polymer Chemistry, 16(23), 2742–2750. https://doi.org/10.1039/d5py00238a

Química de Fluxo Contínuo

  • Wang, R., Xu, L., Yang, Y., Wang, W., Liu, M., Su, X., & Shao, Y. (2026). Monitoramento de processo em tempo real da amonólise de Oligonucleotídeos com espectroscopia FTIR online. Organic Process Research & Development, 30(3), 731–740. https://doi.org/10.1021/acs.oprd.5c00476
  • Ashikari, Y., Tamaki, T., Tomite, K., Yonekura, Y., & Nagaki, A. (2025). Análise em tempo real por IR inline via estratégia de combinação linear e aprendizado de máquina para otimização automatizada de reações. Communications Chemistry, 8(1), 287. https://doi.org/10.1038/s42004-025-01676-y
  • Chai, K., Xia, W., Shen, R., Luo, G., Cheng, Y., Su, W., & Su, A. (2024). Otimização da hidrogenação heterogênea em fluxo contínuo usando análise inline por FTIR: um estudo comparativo entre otimização bayesiana multiobjetivo e modelagem cinética. Chemical Engineering Science, 302, 120901. https://doi.org/10.1016/j.ces.2024.120901
  • Shen, R., Luo, G., Cheng, Y., Zhu, J., Duan, H., & Su, A. (2025). Otimização em duas etapas da síntese em fluxo contínuo de L-carnitina combinando otimização bayesiana, análise inline e modelagem cinética. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.5256095
  • Moll, M., Wängler, B., Wängler, C., & Röder, T. (2025). Investigação cinética da hidrogenação assimétrica de benzilfenileprona em fluxo contínuo. CHIMIA International Journal for Chemistry, 79(6), 441–448. https://doi.org/10.2533/chimia.2025.441

Cinética/Mecanismo

  • Talbot, F. J. T., Lindsay-Scott, P. J., Stokes, S., Barnes, A., Rees, M., Miller, I., Richardson, J., & Tang, X. (2026). O monitoramento por ReactIR da formação da base Turbo-Hauser permite uma reação de iodação robusta durante uma campanha inicial de ampliação de escala. Organic Process Research & Development, 30(4), 1041–1049. https://doi.org/10.1021/acs.oprd.6c00062
  • Chida, T., Takebayashi, Y., Sue, K., & Kataoka, S. (2026). Reator automatizado de fluxo em coluna com espectrômetros inline para medição do tempo de residência e análise cinética da amidação direta de éster catalisada por ZrO 2 . Industrial & Engineering Chemistry Research, 65(12), 6491–6500. https://doi.org/10.1021/acs.iecr.6c00042
  • Zars, E., Beagan, D., Reed, S., Zeller, M., Lehnert, N., & Szymczak, N. (2026). Acoplamento N-N de ligantes nitrosil em um complexo de ferro dinitrosilo mediado por ácidos exógenos. ChemRxiv. https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-9z9lk/v2
  • Lorraine, S. C., Baur, A., Taylor, N., Dolinar, B. S., & Hoover, J. M. (2026). Efeitos de campo regem a descarboxilação de benzoatos de cobre(II): estudos cinéticos e mecanísticos. Organometallics, 45(2), 169–180. https://doi.org/10.1021/acs.organomet.5c00415
  • Zheng, S., Du, C., Hu, J., Tu, Y., Wang, Y., & Ren, Z. (2025). Mecanismo em nível atômico da síntese de RDX via nitração direta da urotropina: estudo DFT e validação espectroscópica. Chemical Engineering Science, 321, 123003. https://doi.org/10.1016/j.ces.2025.123003
  • Fockenberg, T., Sülzner, N., Sato, T., Reher, J., Schnegg, A., Hättig, C., & Schulz, S. (2025). Estudo comparativo sobre a atividade catalítica de heterocubanos [COIII4O4] em reações de oxidação de álcoois em solução. ChemRxiv. https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-0pw68
  • Lorraine, S., Baur, A., Taylor, N., Dolinar, B., & Hoover, J. (2025). Efeitos de campo regem a descarboxilação de benzoatos de cobre(II): estudos cinéticos e mecanísticos. ChemRxiv. https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-vftv5
  • Zhu, W., Ouyang, Z., Du, X., Li, Y., Deng, X., Xue, Y., Zhou, J., Yu, P., Lu, G., Chan, A. S. C., & Weng, J. (2025). Acesso a centros estereogênicos acíclicos, vicinais e tetrassubstituídos por meio de reações assimétricas de Mannich catalisadas cooperativamente por Cu/squaramida biomimética. Nature Communications, 16(1), 8896. https://doi.org/10.1038/s41467-025-63919-9
  • Kirchhoff, J., Mairath, T., Schöler, M., Risken, R., & Strohmann, C. (2025). Investigações mecanísticas das substituições seletivas de alquoxissilanos por amidas de lítio primárias: de mono- a di- e trissubstituídos silanos funcionalizados com Si–N. Inorganic Chemistry, 64(26), 13355–13363. https://doi.org/10.1021/acs.inorgchem.5c01794

Cristalização

  • Yu, H., Schiele, S. A., & Briesen, H. (2026). Quantificação baseada em curvatura da evolução da forma induzida por abrasão na cristalização agitada. Crystal Growth & Design. https://doi.org/10.1021/acs.cgd.6c00432
  • Omstead, K. M., Malig, T. C., Pederson, Z., Kurita, K. L., & Shi, Z. (2026). Aplicações da espectroscopia no infravermelho no monitoramento da destilação de solventes durante o desenvolvimento inicial de processos farmacêuticos─quimiometria enxuta para lidar com efeitos de temperatura e matriz. Organic Process Research & Development, 30(5), 1119–1129. https://doi.org/10.1021/acs.oprd.5c00146
  • Ghaffari, S., Gänsch, J., Schulze, P., & Lorenz, H. (2026). Cinética de crescimento de cristais de fases hidratadas de NA 2 CO 3 no sistema NA 2 CO 3 –NAOH–H 2 O para a produção sustentável de barrilha. ACS Omega, 11(5), 7741–7755. https://doi.org/10.1021/acsomega.5c09440
  • Zhang, C., Ma, Y., Wang, Z., Jia, S., Zhang, Y., Yang, L., Yang, H., Cheng, J., & Yang, C. (2026). Influência das propriedades da semente e das condições operacionais na nucleação secundária do glifosato. Industrial & Engineering Chemistry Research, 65(15), 7826–7839. https://doi.org/10.1021/acs.iecr.5c04870
  • Lima, F. a. R. D., De Moraes, M. G. F., Secchi, A. R., De Souza, M. B., & Grover, M. A. (2025). Controle preditivo não linear experimental do tamanho e do rendimento de cristais na cristalização por resfriamento em batelada, viabilizado por sensor virtual e modelo de calibração baseado em simbologia. Industrial & Engineering Chemistry Research, 64(49), 23582–23600. https://doi.org/10.1021/acs.iecr.5c03894
  • Dong, Y., Xuanyuan, S., Xie, C., Sun, Y., Zhou, X., & Wang, Y. (2025). Modelo cinético baseado em rede neural para cristalização por antissolvente da benzofenona: construção, validação e interpretação mecanística. Crystals, 15(5), 464. https://doi.org/10.3390/cryst15050464

Bioprodutos/Bioreações

  • Arunachalampillai, A., Chandrappa, P., Crockett, R. D., Gaines, C. S., Hu, K., Judd, T., Kommuri, V. C., Murray, J. I., Nidhiry, J., Ortiz, A., Robinson, J. A., Rötheli, A. R., Vernon, R. M., Wei, C. S., Wells, S., Wilson, C. V., Xu, S., Yamamoto, K., & Zetzsche, L. E. (2025). Desenvolvimento de uma rota de fabricação para AMG 193, um inibidor de PRMT5 cooperativo com MTA. Organic Process Research & Development, 29(11), 2934–2941. https://doi.org/10.1021/acs.oprd.5c00310
  • Waldschitz, D., Bartlechner, J., Karner, E. M., Spadiut, O., Jakubek, S., & Kager, J. (2025). Lidando com a variação da matéria-prima: manutenção de um estado estacionário durante o cultivo por meio da mistura de correntes de alimentação lignocelulósicas. Biochemical Engineering Journal, 224, 109891. https://doi.org/10.1016/j.bej.2025.109891
  • Hengelbrock, A., Baukmann, S., Uhl, A., Schmidt, A., & Strube, J. (2025). Gêmeo digital para a produção de vesículas extracelulares derivadas de hMSC para aplicações em terapia celular e gênica rumo à operação autônoma. ACS Omega, 10(40), 46659–46681. https://doi.org/10.1021/acsomega.5c03703
  • Da Silva Rodrigues, K. C., Veloso, I. I. K., Lemos, D. A., Cruz, A. J. G., & Badino, A. C. (2025). Fermentação alcoólica extrativa com recuperação de etanol por absorção em sistemas abertos e fechados. Fermentation, 11(1), 12. https://doi.org/10.3390/fermentation11010012
  • Ponnudurai, A., Schulze, P., Seidel-Morgenstern, A., & Lorenz, H. (2025). LigniFrac: prova de conceito de um processo contínuo escalável de fracionamento de lignina. Chemical Engineering Journal, 510, 161113. https://doi.org/10.1016/j.cej.2025.161113
  • Ren, T., Bi, Y., Li, J., Li, J., Gao, D., Yu, F., Wang, J., & Zhang, K. (2025). Bioplásticos biodegradáveis, com propriedades ajustáveis e processáveis por fusão, viabilizados pela biologia sintética. Chemical Engineering Journal, 515, 163593. https://doi.org/10.1016/j.cej.2025.163593

Otimização/Automação

  • Akturk, I., Mackey, J. S., Sundarkumar, V., Murbach, G., Joglekar, G., Csathy, A. T., Wehrle, F. J., Thompson, D. H., & Nagy, Z. K. (2026). Rumo a uma fabricação farmacêutica ágil e distribuída: integração contínua de ponta a ponta de reação, purificação e formulação para Lomustina via a plataforma MiniPharm. Organic Process Research & Development, 30(3), 595–618. https://doi.org/10.1021/acs.oprd.5c00314
  • Ashikari, Y., Tamaki, T., Tomite, K., Yonekura, Y., & Nagaki, A. (2025). Análise em tempo real por IR inline via estratégia de combinação linear e aprendizado de máquina para otimização automatizada de reações. Communications Chemistry, 8(1), 287. https://doi.org/10.1038/s42004-025-01676-y
  • Jong, C. Y., Mittal, A., Lee, F. J. J., Loo, L. M., Goh, Y., Yuan, Q., Yeap, E. W. Q., Dubbaka, S. R., Rao, H. N., & Wong, S. Y. (2025). Cristalização de lactose: integração de aprendizado de máquina com tecnologias analíticas de processo. Food and Bioproducts Processing, 151, 64–72. https://doi.org/10.1016/j.fbp.2025.02.008
  • Bell, N. L., Berardi, E., Gladkikh, M., Turnbull, R. D., & Turton, F. (2025). ReactPyR: um fluxo de trabalho em Python para ReactIR permite quantificar a estabilidade de compostos sensíveis ao ar. Digital Discovery, 4(12), 3533–3539. https://doi.org/10.1039/d5dd00305a
  • Vasisht, S., Wiedner, E., Lopez-Ruiz, J., Royer, N., Begildayeva, T., Choudhury, S., Koch, J., Birmiwal, R., Wang, Z. & Washton, N. (2025). Eletroquímica de fluxo autônoma para acelerar a descoberta de catalisadores. Prepared for the U.S. Department of Energy under Contract DE-AC05-76RL01830
  • Knoll, S., Silber, K., Williams, J. D., Sagmeister, P., Hone, C. A., Kappe, C. O., Steinberger, M., & Horn, M. (2025). FlowMat: uma caixa de ferramentas para modelar reatores de fluxo usando abordagens baseadas em física e aprendizado de máquina para simulação modular, identificação de parâmetros e otimização de reatores. RSC Advances, 15(40), 33278–33296. https://doi.org/10.1039/d5ra06173c

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