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J-GLOBAL ID：202202238782753944   整理番号：22A0567101

向流クロマトグラフィープロセスを最適化するための予測ツールとしての細胞利用分配モデル【JST・京大機械翻訳】

The cell utilized partitioning model as a predictive tool for optimizing counter-current chromatography processes

著者 (10件)： Choi Hoon (Renewable Resources and Enabling Sciences Center, National Renewable Energy Laboratory, Golden, CO 80401, United States) ,  Soland Nathan E. (Renewable Resources and Enabling Sciences Center, National Renewable Energy Laboratory, Golden, CO 80401, United States) ,  Moss Marisa R. (Renewable Resources and Enabling Sciences Center, National Renewable Energy Laboratory, Golden, CO 80401, United States) ,  Liu Jian (Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA 99352, United States) ,  Prestangen Ryan R. (Renewable Resources and Enabling Sciences Center, National Renewable Energy Laboratory, Golden, CO 80401, United States) ,  Katahira Rui (Renewable Resources and Enabling Sciences Center, National Renewable Energy Laboratory, Golden, CO 80401, United States) ,  Lee Suh-Jane (Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA 99352, United States) ,  Thorson Michael R. (Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA 99352, United States) ,  Freeman Charles J. (Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA 99352, United States) ,  Karp Eric M. (Renewable Resources and Enabling Sciences Center, National Renewable Energy Laboratory, Golden, CO 80401, United States)
資料名： Separation and Purification Technology  (Separation and Purification Technology)
巻： 285  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0428B  ISSN： 1383-5866  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 向流クロマトグラフィー(CCC)は移動相の移動に加えて固定相の移動を用いて分析物を分離するユニークな溶出モードである。これらのモードは,従来の固体-液体クロマトグラフィーシステムで不可能な溶出-押出CCC(EECCC)とデュアルモードCCC(DM CCC)を含む。EECCCとDM CCCは,高度に保持された成分を回復するのに広く使用されているが,著者らの知る限り,予測モデルによるこれらのモードでの溶出プロセスの最適化は報告されていない。このギャップに取り組むために,CCCのための予測モデルを,細胞利用分割(CUP)モデルに基づいて開発した。CUPモデルは,実験データと比較して,EECCCおよびDM CCCモードにおける多成分分離の排水を正確に予測した。さらに,CUPモデルシミュレーションを拡張し,収率と生産性に及ぼす操作と固有パラメータの影響を検討し,種々の条件におけるEECCCとDM CCCの分離性能を比較した。結果は,低分布定数,通常K_Dが1未満,および選択性>1.3が,比流速範囲で,生産性と収率の両方を増加させることを示した。これらの結果から,一般化最適化とスケールアップガイドラインを提案し,分取CCC性能を最大化するための研究設定と工業プロセスに適用することができる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  分離 ,  液体クロマトグラフィー ,  *向流 ,  収率 ,  スケールアップ ,  流速 ,  固定相 ,  移動相 ,  *向流クロマトグラフィー ,  分取 ,  溶出 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 分離性能 ,  モデルシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 向流クロマトグラフィー ,  向流分布モデル ,  溶出-押出向流クロマトグラフィー ,  二重モード向流クロマトグラフィー ,  モデルベース設計

分類 (1件)： クロマトグラフィー,電気泳動  (CC01050S)

タイトルに関連する用語 (8件)： 向流クロマトグラフィー ,  プロセス ,  最適化 ,  予測 ,  ツール ,  細胞 ,  分配 ,  モデル