Model-based synthesis of functional microgels

Jung, Falco Constantin; Mitsos, Alexander; Leonhard, Kai

doi:HT020870716

Model-based synthesis of functional microgels = Modell-basierte Synthese funktioneller Mikrogele

Jung, Falco Constantin^RWTH*

2021

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Falco Constantin Jung

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2021

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen, Diagramme

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2021

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak04

Hauptberichter/Gutachter
Mitsos, Alexander (Thesis advisor)^RWTH* ; Leonhard, Kai (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2021-02-19

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2021-02166
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/814321/files/814321.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl für Systemverfahrenstechnik (416710)

Projekte

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
functional microgels (frei) ; microgels (frei) ; model-based synthesis (frei) ; parameter estimation (frei) ; parameter identifiability (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Mikrogele sind funktionelle Polymere mit diversen Anwendungen wie der Trennung von zwei flüssigen Phasen, der Herstellung schaltbarer Membranen oder der gezielten Anwendung von Pharmazeutika im Körper. Die diversen Anwendungen setzen Mikrogele mit verschiedenen Produkteigenschaften voraus. Die Produkteigenschaften von Mikrogelen werden während der Mikrogel Synthese bestimmt. Die effiziente Synthese ist eine Voraussetzung zur verstärkten Anwendung von Mikrogelen in Forschung und Industrie. Sie kann potentiell durch modell-basierte Methoden ermöglicht werden. Modell-basierte Methoden benötigen ein Modell, das die Effekte der Synthesebedingungen auf die Eigenschaften der Mirkogele quantitativ beschreibt. Im ersten Schritt erstellen wir ein mechanistisches Modell der Mikrogelsynthesekinetik mit Stoffmengenbilanzen aller Reaktanden und weiteren Gleichungen für die Modellierung von wichtigen Mikrogeleigenschaften wie die Vernetzerdichte. Die benötigten kinetischen Parameter schätzen wir basierend auf experimentellen Daten und führen auch eine Analyse der Identifizierbarkeit der Parameter durch. Im zweiten Schritt erweitern wir das Modell um das Wachstum und den finalen Hydrodynamischen Radius der Mikrogele. Wir führen neue Annahmen ein, welche die Modellierung ohne die Schätzung von vielen Modellparametern basierend auf den limitierten experimentellen Daten ermöglichen. Wir validieren die Ergebnisse der Simulation mit experimentellen Daten über drei Größenordnungen, welche von verschiedenen Gruppen gesammelt wurden. Im dritten Schritt wenden wir das Modell für die Bestimmung von Synthesevorschriften zur Herstellung von Mikrogelen mit einer gewünschten radialen Verteilung von Vernetzer bei gleichbleibenden Umsatz des Monomers an. Wir nutzen dynamische Optimierung um den Einfluss der Synthese auf die Umwelt bei gleichbleibender Produktqualität zu minimieren. Im vierten Schritt nutzen wir das Modell für modell-basierte experimentelle Analyse und modell-basiertes Design. Die modell-basierte experimentelle Analyse zeigt, dass die Ursachen für die größeren Mikrogele die geringe Anfangskonzentration von Initiator und die zu Beginn niedrige Reaktortemperatur ist. Basierend auf diesen Ergebnisse stellen wir ein vereinfachtes Synthesekonzept vor, welches es erlaubt große Mikrogele ohne die Zuführung von Reaktanden herzustellen. Die vorgestellte Synthesevorschrift wird experimentell validiert und experimentelle Daten und Simulationsergebnisse zeigen eine gute Übereinstimmung. Im fünften Schritt wenden wir das Modell im modell-basierten Design einer Mikrogelsynthese an, um eine gewünschte radiale Verteilung von funktionellen Monomeren zu erreichen. Wir bestimmen drei Syntheserezepte mit dem Ziel, das funktionelle Monomer im Zentrum des Mikrogels zu akkumulieren, am Rand des Mikrogels zu akkumulieren, oder gleichmäßig im Mikrogel zu verteilen. Wir validieren die bestimmten Syntheserezepte durch die experimentelle Durchführung und zeigen gute Übereinstimmung von experimentellen Daten und Simulationsergebnissen. Zusammenfassend zeigen wir, dass modell-basierte Mikrogelsynthesen eine effiziente Methode für die Synthese von Mikrogelen mit gewünschten Produkteigenschaften sind.

Microgels are functional polymers with diverse applications in liquid-liquid phase separation, switchable membranes, or drug delivery. The diverse applications require microgels with specific product properties. The properties of microgels are determined during the microgel synthesis, as microgels are products by process. The efficient synthesis of functional microgels is necessary for the increased application of microgels in research and industry. Model-based methods are a potential way to enable the efficient synthesis of functional microgels. Model-based methods require a quantitative model of how the microgel synthesis conditions affect the properties of the microgel product. First, we therefore derive a mechanistic model of the microgel synthesis kinetics including mole balances of all reactants and additional equations to model key microgel properties like the cross-linker density. We use kinetic parameters from first principle calculations and estimate kinetic parameters based on experimental data and perform identifiability analysis of respective parameters. Second, we extend the model of the microgel synthesis kinetics to also include microgel growth and the hydrodynamic microgel radius. We introduce assumptions to reduce the number of model parameters to be estimated based on the limited available experimental data. We validate the model results with experimental data across three orders of magnitude gathered from different research groups. The agreement between model results and experimental data is suitable for varying synthesis conditions. Third, we apply the model in in-silico simulations and optimizations. We use dynamic optimization to determine fed-batch recipes that allow for a desired radial distribution of cross-linker in the microgel, while maintaining the monomer conversion. We also use dynamic optimization to minimize the environmental impact factor of a microgel synthesis, while maintaining microgel quality indicators like the hydrodynamic microgel radius. Fourth, we use the model in model-based experimental analysis to understand the effect of initiator and cross-linker feeding and ramps in the reactor temperature on the microgel size Model-based experimental analysis shows that the low initiator concentration and low initial reactor temperatures increase the hydrodynamic radius of microgels. Based on these results, we suggest a batch recipe that enables the simplified synthesis of microgels with a large hydrodynamic radius. The suggested recipe is validated experimentally and experimental data and simulation results show good agreement. Fifth, we apply the model in model-based design of microgel syntheses to obtain microgels with a desired radial distribution of functional monomers. We determine three fed-batch synthesis recipes with the aim of accumulating the functional monomer in the core of the microgel, accumulating the functional monomer in the shell of the microgel, or obtaining a homogeneous distribution. We validate the suggested synthesis by executing the respective recipes. The obtained experimental data shows good agreement between simulation results without any iteration loops.In summary, we show that model-based microgel synthesis is a working and efficient method for the synthesis of functional microgels with desired product properties.

OpenAccess:
PDF
(additional files)