Nagoya University · 공학
카와지리 요시아키 교수의 연구실은 시뮬레이티드 모빙 베드(SMB) 크로마토그래피 기반의 분리 공정 최적화를 핵심으로 하며, 특히 비선형 및 동적 거동을 고려한 과학적 모델링과 수치적 최적화 기법을 적용한 고도화된 공정 설계를 연구하고 있습니다. 다변수 및 시간에 따라 변화하는 유량 조절, 부분 미분 대수 방정식(PDAE) 기반의 모델링, 그리고 IPOPT와 같은 내부점법 솔버를 활용한 비선형계획문제(NLP) 해법이 주요 기술적 기반입니다. 특히, 실험 데이터 기반 파rameter 추정과 동적 최적화를 융합한 자동 최적화 알고리즘 개발을 통해 생산성과 순도를 동시에 확보하는 공정 개발 프로세스를 구현하고 있습니다. 이는 제약 조건 하에서의 자동 설계 및 최적 운영 조건 도출을 가능하게 하여 약물, 설탕, 석유화학 분야의 산업적 응용에 기여하고 있습니다.
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
Abstract Simulated moving bed (SMB) processes have been applied to many important separations in sugar, petrochemical, and pharmaceutical industries. However, systematic optimization of SMB is still a challenging problem. Two tailored approaches are proposed, full discretization and single discretization, where both the optimal operating condition and concentration profiles are obtained by a Newton‐type solver. In a case study of fructose and glucose separation, it has been found that the full‐d
Over the past decade, many operating modifications have been proposed for simulated moving bed (SMB) processes, including three-zone, VARICOL, and PowerFeed. Nevertheless, it remains a challenge to find the most efficient operating scheme for a particular application. In this study, we generalize the standard SMB operation by considering a superstructure optimization problem with time-variant flow rates. The optimization problem, constrained by a partial differential algebraic equations (PDAEs)
A systematic algorithm for simulated moving bed (SMB) chromatography process development that utilizes dynamic optimization, transient experimental data, and parameter estimation to arrive at optimal operating conditions is described. These operating conditions ensure both high purity constraints and optimal productivity are satisfied. This algorithm proceeds until the SMB process is optimized without manual tuning. In a case study, it has been shown with a linear isotherm system that the optima
