Eugene Ndocko NdockoMaterial Design Strategie für chromatographische Trennschritte in der Aufreinigung biotechnologischer Produkte | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ISBN: | 978-3-8440-1743-4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Reihe: | Thermische Verfahrens- und Prozesstechnik Herausgeber: Prof. Dr.-Ing. Jochen Strube Clausthal | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Schlagwörter: | Downstream Processing; Biochromatographie; Material Design; Adsorbentien; Modellierung und Simulation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Publikationsart: | Dissertation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sprache: | Deutsch | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Seiten: | 160 Seiten | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abbildungen: | 128 Abbildungen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Gewicht: | 236 g | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Format: | 21 x 14,8 cm | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Bindung: | Paperback | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Preis: | 48,80 € | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erscheinungsdatum: | März 2013 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Zusammenfassung: | In der vorliegenden Arbeit wurde eine allgemeine Vorgehensweise zum Material Design für den Bereich der Aufreinigung biotechnologischer Produkte mittels chromatographi-scher Trennschritte entwickelt. Da diese Aufgabe nur unter Ausnutzung des vollen Op-timierungspotentials aller beteiligten Parameter gelöst werden kann, ist ein Lösungsan-satz entwickelt worden, der die Integration von Verfahrensentwicklung und Material-entwicklung realisiert. Der entwickelte Lösungsansatz umfasst folgende Punkte: • Entwicklung einer Korrelationsgleichung, die den Zusammenhang zwischen der Ligandendichte und der maximalen Bindungskapazität beschreibt. • Erweiterung der Gleichung zur Berechnung des effektiven Diffusionskoeffizien-ten, um den Einfluss der Poren- und Komponentengröße zu berücksichtigen. • Erarbeitung von radialen lokalen Verteilungsgleichungen, um die Unregelmäßig-keiten der Porengröße, der Porosität und der Ligandendichte zu beschreiben. • Implementierung der entwickelten Korrelationsgleichungen und der erarbeiteten Verteilungsgleichungen in das existierende General Rate Model, um ein Material Design Model als Auslegungstool zu generieren. Im Rahmen von Simulationsstudien wurden mit dem Model virtuelle Experimente mit fünf verschiedenen Ausgangslösungen durchgeführt, um den Einfluss von Strukturpa-rametern (Porengröße, Ligandendichte und Porosität) auf die dynamische Bindungska-pazität und auf die Ausbeute und Reinheit zu analysieren. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die radialen Verteilungen der untersuchten Strukturparameter erhebliche Auswirkungen auf die Trennleistung aufweisen. Für zwei Ausgangslösungen zeigen die stationären Phasen mit unverteilten Strukturparametern die optimalen Ausbeuten und Reinheiten. Da bei zwei weiteren Ausgangslösungen die stationären Phasen mit verteil-ten Strukturparametern zu besseren Ausbeuten und Reinheiten geführt haben, konnte die Simulation jedoch zeigen, dass diese Auswirkungen je nach Trennsystem ausgenutzt werden können, um bessere Trennleistungen zu erzielen. Die entwickelte Korrelationsgleichung, die den Einfluss der Ligandendichte auf die maximale Bindungskapazität des Adsorptionsgleichgewichts beschreibt, wurde mit ex-perimentellen Daten validiert, und zeigt, dass die Ligandendichte ein Optimierungspa-rameter ist. Das Optimum wird durch eine von der Zielkomponente abhängigen definier-ten Ligandenzugänglichkeit und einem Ligandennutzungsgrad festgelegt. Das Material Design Model kann als modellbasiertes Auslegungstool verwendet wer-den, um den Aufwand der Synthese zu minimieren, oder um die Simulationsergebnisse als Basis für die Festlegung der Syntheseparameter zu nutzen. |