배치 결정화 제어
데이터 기반 모델링을 사용해 결정 크기 제어
고순도 화학 물질 및 제약 제품을 분리하기 위해 배치 냉각 결정화가 널리 사용되고 있습니다 이런 작업을 통해 생산되는 결정 크기에 대한 전반적인 제어는 효율적인 하류 작업에 있어 매우 중요할 수 있습니다.
Amgen의 Daniel Griffin는 배치 냉각 결정화를 통해 생산된 결정의 평균 크기를 제어하는데 적합한 신규 모델 기반의 닫힌 루프 접근법을 설명합니다. 이 방법은 활용되는 모델링 전략으로 유명합니다. 집단 균형 프레임워크 내에서 결정화 모델을 개발하기 보다 새로운 관점에서 결정화 역학을 살펴볼 수 있으며 기계 학습 기법을 적용하여 측정 데이터에서 직접 도출된 경험에 의한 역학 모델을 식별할 수 있습니다. 본 모델은 낮은 차원에 속하며 동적 프로그래밍을 통해 최적의 피드백 관리 정책을 확보하여 사전 지정된 배치 실행 시간 내에서 목표로 하는 평균 결정 크기를 생산할 수 있습니다. 주어진 실험 결과를 통해 이런 방식으로 확보된 정책을 적용함으로써 특정 실행 시간 내에 원하는 평균 결정 크기를 생산할 수 있음이 입증되었습니다.
발표자
인 Daniel Griffin는 화학 및 생체분자 공학 분야로 오하이오 주립대학교에서 학사 학위를 받고 조지아 공과대학교에서 박사 학위를 받았습니다. 조지아 공과대학교에서, Dan는 Yoshiaki Kawajiri, Martha Grover 및 Ronald Rousseau의 지도하에 핵 폐기물에서 비방사성 염류를 제거하기 위해 결정화를 활용한 연구를 수행했습니다. 그러던 중 그는 현대식 데이터 시각화, 기계 학습 및 동적 프로그래밍 기법을 사용하는데 관심을 보이게 되었고 배치 냉각 결정화를 이해하고 제어할 수 있었습니다. 이런 연구를 하던 중에 도출된 제어 전략은 핵 폐기 용액 유사품에서 염류 결정화를 제어하는데 적용되었고 이 연구는 미국에서 인정을 받게 되었습니다. 에너지 부서는 Fuel Cycle Technology Award에서 혁신 상을 받았습니다.
Dan는 현재 캘리포니아 Thousand Oaks의 Amgen에서 공정 설계 및 개발 분야 선임 엔지니어로 근무하고 있습니다.
사용할 수 있는 자료
학술지
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Conference Papers
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