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

초록

인공지능과 적층 제조 기술을 포함한 디지털 기술들은 화학 및 화학공학 분야에 혁신을 가져왔다. 반응기 공학 분야에서는 새로운 기하학적 구조의 도입으로 성능 향상이 가능해졌지만, 설계 접근법은 전통적으로 인간의 개입에 의존해왔다. 본 연구에서는 주기적 개구 구조(Periodic Open-Cell Structures, POCs) 기반의 촉매 반응기 설계, 제작 및 최적화를 통합한 디지털 플랫폼인 Reac-Discovery를 제안한다. 이 플랫폼은 수학적 모델을 기반으로 한 고급 구조의 매개변수 설계 및 분석(Reac-Gen), 고해상도 3D 프린팅 및 촉매 반응기의 기능화(Reac-Fab), 반응기 설계의 인쇄 가능성을 검증하는 알고리즘, 그리고 실시간 핵자기공명(NMR) 모니터링과 기계학습(ML)을 통한 공정 파라미터 및 위상 기술자(топological descriptors) 최적화를 수행할 수 있는 자율 실험실(Reac-Eval)을 결합한다. 복합상 촉매 반응의 사례로 아세트페논의 수소화 반응과 CO₂ 사이클로아드디션 반응을 선정하였으며, Reac-Discovery는 고정화 촉매를 사용한 삼상 CO₂ 사이클로아드디션 반응에서 보고된 바 가장 높은 공간-시간 수율(Space–Time Yield, STY)을 달성하였다.