Cristopher Tinajero Marcileia Zanatta Julián E. Sánchez-Velandia Eduardo García-Verdugo Victor Sans

Abstract

Digitale Technologien, darunter künstliche Intelligenz und additive Fertigung, haben Chemie und chemische Verfahrenstechnik revolutioniert. In der Reaktortechnik ermöglichten neuartige Geometrien Leistungssteigerungen, doch die Gestaltung erfolgte traditionell weitgehend auf Basis menschlicher Erfahrung. In dieser Studie wird Reac-Discovery vorgestellt, eine digitale Plattform, die die Gestaltung, Herstellung und Optimierung katalytischer Reaktoren auf Basis periodischer offenzelliger Strukturen (POCs) integriert. Die Plattform kombiniert die parametrische Gestaltung und Analyse fortgeschrittener Strukturen mittels mathematischer Modelle (Reac-Gen), die hochauflösende 3D-Drucktechnologie sowie die Funktionalisierung katalytischer Reaktoren (Reac-Fab) mit einem Algorithmus zur Validierung der Druckbarkeit von Reaktorstrukturen und einem selbstfahrenden Labor (Reac-Eval), das parallele Mehr-Reaktor-Tests ermöglicht und dabei Echtzeit-NMR-Monitoring sowie maschinelles Lernen (ML) zur Optimierung von Prozessparametern und topologischen Kenngrößen integriert. Als Fallstudien wurden zwei mehrphasige katalytische Reaktionen ausgewählt: die Hydrierung von Acetophenon und die Cycloaddition von CO₂. Mit Reac-Discovery wurde die bisher höchste berichtete Raum-Zeit-Ausbeute (STY) für eine dreiphasige CO₂-Cycloaddition unter Verwendung immobilisierter Katalysatoren erreicht.