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

要約

人工知能や additive manufacturing（積層造形）を含むデジタル技術は、化学および化学工学の分野を革新している。反応器工学においては、新規な幾何構造の導入により性能の向上が実現されているが、設計手法は従来、人間の知見に依存していた。本研究では、周期的オープンセル構造（POCs）に基づく触媒反応器の設計・製造・最適化を統合したデジタルプラットフォーム「Reac-Discovery」を提案する。このプラットフォームは、数理モデルに基づく高度構造のパラメトリック設計・解析（Reac-Gen）、高解像度3D印刷および触媒反応器の機能化（Reac-Fab）、反応器設計の印刷可能性を検証するアルゴリズム、およびリアルタイム核磁気共鳴（NMR）モニタリングと機械学習（ML）によるプロセスパラメータおよびトポロジカル記述子の最適化を実現する自己駆動型ラボ（Reac-Eval）を統合している。これにより、並列多反応器評価が可能となり、複数相触媒反応の実験を効率的かつ高精度に実施できる。本研究では、アセトフェノンの水素化反応およびCO₂の環状付加反応をケーススタディとして選定し、Reac-Discoveryを用いて、固定化触媒を用いた三相系CO₂環状付加反応において、報告されている最高の空間時間収率（STY）を達成した。