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Case Studies on Enabling Data-Rich; Parallelized Kinetic Analysis for Process Optimization with the ReactALL Platform
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AI
DOI：10.1021/acs.oprd.6c00131.png)
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摘要
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自动化、可预测规模的反应表征常受限于材料限制、采样保真度以及/或反应器混合伪影。我们报道了ReactALL的应用，该平台由五个反应器组成的自动化系统，工作体积为5 mL，集成了顶部搅拌与内置采样功能，用于生成可重复、数据丰富的反应进程表征。ReactALL的性能通过三个与行业相关的案例研究得到验证：(1)快速、材料高效的酰胺化反应开发（赛诺菲）；(2)钯催化的铃木-宫浦偶联反应的变时归一化分析（默沙东）；(3)亲核芳香取代反应的动力学建模（辉瑞）。在每种情况下，ReactALL获得的数据集与来自成熟实验室反应器的数据高度吻合，同时相较于传统自动化实验室反应器，材料消耗节省了10倍以上。对生成数据的分析为反应行为提供了有价值的、可操作的见解，加速了多种反应类型的有效工艺优化和预测建模。综合来看，这些结果证明ReactALL能够实现材料高效、并行化的高质量动力学数据生成，支持机理分析、预测建模和可放大工艺开发。
Keyword:
time profiling
automation
reaction modeling
simulation
reaction optimization and development
期刊
O
IF:
3.5
论文数:
223
被引数:
0
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