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J-GLOBAL ID：202202226689794689   整理番号：22A0214972

結晶形態の新しい定量的予測モデルに基づく結晶化溶媒設計【JST・京大機械翻訳】

Crystallization solvent design based on a new quantitative prediction model of crystal morphology

著者 (6件)： Chai Shiyang (Institute of Chemical Process Systems Engineering, School of Chemical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Li Enhui (Institute of Chemical Process Systems Engineering, School of Chemical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Zhang Lei (Institute of Chemical Process Systems Engineering, School of Chemical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Du Jian (Institute of Chemical Process Systems Engineering, School of Chemical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Meng Qingwei (Department of Pharmaceutical Science, School of Chemical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Meng Qingwei (Ningbo Institute of Dalian University of Technology, Ningbo, China)
資料名： AIChE Journal (American Institute of Chemical Engineers)  (AIChE Journal (American Institute of Chemical Engineers))
巻： 68  号： 1  ページ： e17499  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0337A  ISSN： 0001-1541  CODEN： AICEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 溶液結晶化は活性薬剤成分生産における重要な分離単位操作である。溶媒は結晶形態に影響する重要因子の1つである。適切な溶媒を選択/設計する方法は,結晶化分野における最も緊急の問題の1つである。本論文では,結晶形態の開発した定量的予測モデルに基づく結晶化溶媒設計のためのフレームワークを提案した。最初に,分子動力学を用いて溶媒中の結晶形態を予測した。次に,溶媒記述子を段階的回帰法により選択した。次に,結晶アスペクト比と溶媒記述子の間の定量的関係を開発した。続いて,コンピュータ支援分子設計法を,開発した定量的予測モデルと統合した。結晶化溶媒設計問題を,目的関数として最大収率を有する混合整数非線形プログラミングモデルとして表現し,分解アルゴリズムによって解いた。最後に,結晶化溶媒設計フレームワークを2つのケースに適用して,実験的検証を実行した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *結晶化 ,  非線形計画法 ,  アスペクト比 ,  目的関数 ,  *結晶形態 ,  単位操作 ,  分子動力学 ,  分子設計 ,  CAE【計算機】 ,  *予測モデル

著者キーワード (5件)： コンピュータ支援分子設計 ,  結晶形態 ,  結晶化溶媒 ,  分解アルゴリズム ,  分子動力学

分類 (3件)： 晶析  (XD02070T) ,  相平衡・状態図一般  (CB03011C) ,  化学プロセスの解析  (XC01030R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 結晶形態 ,  定量 ,  予測モデル ,  結晶化 ,  溶媒 ,  設計