Vertieftes Prozessverständnis und grosse Kosteneinsparungen durch CFD

Im Jahr 2017 wiesen Delvigne et al. [1] in ihrer Publikation darauf hin, dass mit Hilfe von numerischer Strömungssimulation (CFD) die Anzahl der Scale-up-Versuche um 80 % reduziert und Kosteneinsparungen pro Versuch zwischen 40k $ und 80k $ erzielt werden können. V. Atiemo-Obeng und S. Kresta, E. Paul schätzten die Kosteneinsparungen durch den Einsatz von CFD in ihrem Buch „Handbook of Industrial Mixing: Science and Practice“ [2] für jeden einzelnen Prozessversuch auf 500k $ bis 1 Mio. $.

Dies sind nur zwei Beispiele, die den grossen Nutzen von CFD für Scale-up und Technologietransfer in Rührreaktoren aufzeigen. Der vorliegende Anwendungsfall zeigt eine spezifische Anwendung von CFD und wie Simulation helfen kann, ein vertieftes Verständnis für den Prozess zu gewinnen und Schlussfolgerungen für eine fundierte Entscheidungsfindung im Zusammenhang mit Scale-up und Technologietransfer abzuleiten.

Problemstellung

In vielen Fällen ist eine stationäre, einphasige CFD-Modellierung beim Scale-up ausreichend.

Eine Mehrphasenmodellierung ist jedoch erforderlich, wenn die Flüssigkeits-Gas-Grenzfläche eine wichtige Rolle für das Scale-up spielt. Dies ist beispielsweise dann der Fall, wenn die Position der Antilösungsmittelzugabe ein entscheidender Scale-up Parameter ist, weil die Mesomischungszeiten nahe der Schwelle liegen, an der unkontrollierte Keimbildung auftreten kann.

In einem solchen Fall kann die Wahl der richtigen Zugabeposition und Durchflussrate über Erfolg oder Misserfolg des Scale-ups mitentscheiden. Eine instationäre Simulation mit einer hinreichend genau aufgelösten Flüssigkeits-Gas-Grenzfläche ermöglicht es jene Bereiche auf der Flüssigkeitsoberfläche zu identifizieren, die die kürzesten Mesomischzeiten aufweisen. So lässt sich eine schnelle Durchmischung gewährleisten, und eine lokale Übersättigung vermeiden, die zu unkontrollierter Keimbildung führen würde.

Erkenntnisse aus der Simulation und abgeleitete Empfehlungen

Beobachtungen von transienten Effekten in der Animation:

  • Mitte: Die Bereiche mit der kürzesten Mesomischungszeit sind zeitlich veränderlich - sie ändern ihre Position über die Zeit.
  • Mitte: Lange Mesomischungszeiten an der Wand (rot).
  • Mitte: Kürzeste Mesomischungszeiten zur Mitte hin (blau).
  • Rechts und links: Aufwärts gerichtete axiale Geschwindigkeit UZ (rot) in der Nähe der Wand.

Empfohlene Massnahmen:

  • Bestimmen der Keimbildungsschwelle im Labor.
  • Simulieren der Laborbedingungen mit CFD und Extraktion der entsprechenden Mesomischungszeit.
  • Simulieren des Reaktors im grossen Massstab und Einstellen der Mesomischungszeit deutlich über den ermittelten Schwellwert.

Unterweisung der Prozessoperatoren:

  • Vermeiden der Zugabe von Antilösungsmittel an der Wand.
  • Befolgen der durch CFD gewonnenen Erkenntnisse.
  • Falls erforderlich, errichten eines neuen Rohrleitungssystems für die Zugabe von Antilösungsmittel, um den Empfehlungen zum korrekten Zugabepunkt und der lokalen Zugaberate zu entsprechen.

Simulationsmetriken

Die Simulation wurde mit OpenFOAM v9 durchgeführt:

  • Löser: interFoam
  • Turbulenzmodell: kEpsilon
  • Rotationsmodell des Laufrads: Bewegtes Gitter
  • Gas-Flüssigkeits-System: Luft-Wasser
  • Gittergrösse: ~ 1.2Mio

Referenzen

  1. Frank Delvigne, Ralf Takors, Rob Mudde, Walter van Gulik and Henk Noorman, TERRA Research Center, Microbial Processes and Interactions (MiPI), University of Liege, Li ege, Belgium. Institute of Biochemical Engineering, University of Stuttgart, Stuttgart, Germany 2017
  2. V. Atiemo-Obeng, S. Kresta, E. Paul. Handbook of Industrial Mixing Science and Practice (Wiley, Hoboken, NJ, 2004)
  3. Bernd Schmidt,* Jeegna Patel, Francois X. Ricard, Clemens M. Brechtelsbauer, and Norman Lewis GlaxoSmithKline Pharmaceuticals, Old Powder Mills, Tonbridge, Kent, United Kingdom, Organic Process Research & Development 2004: Application of Process Modelling Tools in the Scale-Up of Pharmaceutical Crystallisation Processes
  4. Barrett, Mark, Grady, Des, Casey, Eoin, Glennon, Brian, 2011, 10.1016/j.ces.2011.02.042 JO – Chemical Engineering Science: The role of meso-mixing in anti-solvent crystallization processes