









收稿日期: 2022-11-30
作者簡介: 張洪亮(1997-),男,浙江省紹興市人,碩士研究生,2023年畢業于溫州大學材料科學與工程專業,研究方向:手性藥物的拆分。
摘""""" 要:斷續式模擬移動床(ISMB)是在傳統模擬移動床(SMB)的基礎上將切換時間分為了若干段,這樣就能有效將模擬移動床的4個區塊物盡其用,降低溶劑消耗和提高產率。選擇了3種不同性質的藥物作為基礎體系,并以多種雙目標組合進行約束和限制。以多目標優化得出的帕累托解集為基礎,對比和分析不同機制的模擬移動床之間、不同性質的藥物體系之間是否存在對分離表現的影響。
關" 鍵" 詞:斷續式模擬移動床;強化機制;多目標優化
中圖分類號:TQ028.1+7"""" 文獻標識碼: A"""" 文章編號: 1004-0935(2024)02-0307-06
模擬移動床色譜(SMB)是基于傳統的真實移動床(TMB)和間歇式高效液相色譜(HPLC)所演化而來的分離機制。相比舊模式,模擬移動床有著更強的連續性和分離效率的優點,現在已經被廣泛應用于糖類、手性藥物和高分子蛋白等分離產業中。
盡管傳統的模擬移動床技術有著分離效率高、成本低和產品純度高等諸多優點,但是為了維持與真實移動床相同的吸附平衡特點,發現了傳統SMB的一些限制,其在設計時被均分為4個功能區,而每個區的柱數、溫度和流動相配比等都保持一致,這就會導致不同的功能區無法實現效益的最大化,從而浪費其本身的屬性。
針對這些限制,人們對SMB技術進行了改進和研究,發明了溫度、溶劑和壓力的梯度操作,例如在單個切換周期內改變柱數的Varicol工藝,將切換周期分為多個流量模式的間歇式模擬移動床和順序式模擬移動床等。
本文研究中的斷續式模擬移動床,是建立在SMB的基礎上,將切換周期分為2個子步驟。通過提高功能區的使用率來達到降低溶劑消耗和提高生產效率的目的。
1" 理論部分
斷續式模擬移動床的運行機制如圖1所示。與傳統的SMB相比,ISMB將切換周期分為2步,第一步是將在吸附和解吸功能上作用較小的四區停置,其余進出口正常運行;第二步是將所有的進出口停置,四區以最大流速進行內循環,實現濃度的重新分布。通過調節功能區的作用時段和流動相利用率對生產表現產生影響。
1.1" 數學模型的建立
在本研究中,采用的色譜柱模型為平衡擴散模型(ED)。
。 (1)
式中:c、q—組分在流動相和固定相中的濃度;
t—時間;
z—軸坐標;
u—流速;
Dapp—組分在固定相上的表觀軸擴散系數;
i、j—組分數和功能區序數。
1.2" 模型參數
對于本研究中選擇的3個不同的分離體系,模型參數如表1所示。
2" 變量的定義
2.1" SMB的變量以及目標函數
如圖1所示,傳統的SMB是一個閉環操作過程,有著5個獨立操作變量參數,分別為切換時間ts和4區流量QⅠ~QⅣ,以此表達的進出口流量如下所示。
(2)
在本研究中,將SMB的一區流量固定為最大流量,獨立的操作變量數就減少為4個,用這4個獨立操作變量數來表達4個區的固液流量比mj。
(3)
對于研究的目標函數,設定了純度(APur)、收率(ARec)、總產率(UT)和溶劑消耗(SC),定義如下。
(4)
(5)
。""""""""""""""""""""" (6)
(7)
2.2" ISMB的變量以及目標函數
如圖1所示,相比SMB的機制,ISMB的機制顯得更加復雜,由于切換周期被分為2個子步驟,所以其獨立變量數有6個,分別為t1、t2和QⅠ~QⅣ。其中,設定一區流量為最大流量,且在t2的循環階段中,全區流量設定為最大流量,所以獨立操作變量數減少為4個,以此定義的四區流量和切換時間如下所示。
(8)
(9)
ISMB的固液流量比、純度、收率和溶劑消耗同SMB。產率表達如下:
(10)
2.3" 優化問題的定義
在本研究中,對先前設定的變量進行組合雙目標優化。對于純度-產率、純度-溶劑消耗,在雙目標優化下,加以限制純度條件,會得出一組Pareto解集,這一解集被稱為非劣解集。在非劣解集中,不存在一個點完全優于另一個點,該解集有著最多和最有效的解,因此以該解集來研究分析不同目標之間的聯系。
本文中設定的多個優化目標組合與限制條件如表2所示。使用的算法為基因算法(NSGA-Ⅱ),使用擬合優化的軟件為FORTRAN90。
3" 結果與討論
在優化問題的定義中,將糖體系的兩種組分純度限制為90%~99%,這是因為工業生產中往往以該純度范圍作為生產標準,而兩種手性藥物的純度限制為雙組分各大于80%,這是因為在實際生產中,除了高純度的分離產品可以直接使用,對于 80%~90%的手性藥物產品,還可以通過結晶法進行進一步分離,從而節省能源與設備。
3.1" Case1
在case1中,設置的優化問題為最大化的輕組分純度(Apur)和產率(UT),這也是分離工業生產中最受關注的實際問題。case1優化結果見圖2。
由圖2(a)可見,在糖分離體系中,ISMB的帕累托曲線明顯高于SMB,這說明在相同的純度條件下,ISMB能達到更高的產率。
進而分析輕組分純度在95.5%時,兩種機制所對應的內部濃度曲線,結果如圖3、圖4所示。由圖3、圖4可以看出,結合各個區塊對應的功能,已知一區的作用為重組分的洗脫,在切換周期的結尾,SMB在一區仍存在部分殘留,而ISMB的一區中已經沒有重組分殘留,這就使SMB需要更大的流量來洗脫重組分,從而加大了溶劑的消耗;二區的作用為輕組分的洗脫,發現在一個循環周期后,兩個區都存在部分的輕組分殘留;
三區、四區分別為重組分和輕組分的吸附,發現兩區對應的出口均有不純組分流出,這是導致分離產品不純的原因。
從組分的推進看,在ISMB中,t1中輕組分在一到三區幾乎不移動,在四區保持了靜止,這是因為其在t1中被孤立,這使ISMB失去了部分回收輕組分和流動相的能力,導致固定相的利用率下降(但是經過驗證,t1在切換周期中所占的時間較少,所以其固定相利用率與SMB并無太大差異)。在t2中,ISMB在無外接溶劑的情況下進行內循環,重新進行濃度分布,極大地增加了流動相的利用率,減少了溶劑的消耗。
在本研究中,選擇的第二種藥物體系為手性藥物布洛芬,與糖體系相比,該藥物體系的吸附強度更大而選擇性更小。由其帕累托曲線可見,其結果與糖體系類似,不同的是在高純度條件下,兩種機制表現的UT差異變得更加明顯。
為了更好地進行比較,選擇了另一種二烯類手性化合物,對比前兩者,其吸附強度處于兩者之間,而選擇性高于前兩者,其表現與布洛芬體系更加" 相似。
3.2" Case2
在case2中,對優化問題的定義為最大化輕組分純度和最小化的溶劑消耗。case2優化結果見圖5。由圖5(a)可以看出,在糖分離體系中,ISMB的帕累托曲線明顯高于SMB,這說明ISMB相比SMB有著更優的溶劑消耗表現。
再來看二烯類的手性藥物,其表現與其他兩種體系有了差異。在低純度條件下,SMB的溶劑消耗表現明顯優于ISMB,隨純度的提高,ISMB的溶劑消耗表現才開始優于SMB,且兩者差距逐漸增大。這是因為該手性藥物的選擇性極高,且吸附強度一般,導致ISMB機制中、低濃度條件下需要消耗更多的溶劑進行洗脫。
3.3" Case3
在case3中,基于case2的條件下,限制條件多添加了一項對UT的固定,這一做法更符合實際的工業生產情況。case3優化結果見圖6,case3收率表現見圖7。
對UT進行固定后,發現3個體系均表現出,ISMB的溶劑消耗表現在設定的純度范圍內完全優于ISMB。所以對其優化連帶的收率進一步探究,發現在SMB同純度下,收率優于ISMB,這說明了ISMB在達到更優的溶劑表現的同時可能需要犧牲部分 收率。
4" 結 論
本研究中以3個分離體系、3對優化目標對兩種分離機制進行比較和探究。
在case1和case2中可以看出,對于糖分離體系而言,在相同純度下,ISMB相比SMB,有著更優的溶劑消耗表現和產率,而對于二烯類的手性藥物分離體系來說,這一結論僅在高純度條件下適用。
從內部濃度曲線看,可以發現由于ISMB特殊的操作機制,在t2中,其在無外接流股下進行內部循環,重新進行濃度分布,因此極大提升了流動相利用率,減少了溶劑的消耗。
在case3中,在固定UT下,兩種機制的溶劑消耗進一步拉大,這時發現SMB的輕組分收率始終大于ISMB,因此推斷ISMB在收獲較低溶劑消耗時,犧牲了部分的收率。
參考文獻:
[1]蔣曉霄.溫度梯度模擬移動床拆分酮洛芬對映體的過程研究[D].溫州:溫州大學,2017.
[2]陳慢思.液相色譜的發展與應用[J].信息周刊,2018(18):1.
[3]陳文煒.非等溫4+1區模擬移動床在無量綱模型下產品純度和產率的多目標優化[J].遼寧化工,2021,50(9):1400-1403.
[4]LI Y, DING Z Y, WANG J, et al. Ray.A comparison between simulated moving bed and sequential simulated moving bed system based on multi-objective optimization [J]. Chemical Engineering Science, 2020, 219: 115562.
[5]LI Y, XU J, YU W F, et al. multi-objective optimization [J]. Chemical Engineering Science, 2020,
219: 115562.
[5]LI Y, XU J, YU W F, et al.Multi-objective optimization of sequential simulated moving bed for the purification of xylo-oligosaccharides [J]. Chemical Engineering Science, 2020, 211: 115279.
[ 6] KATSUO S, MAZZOTTI M. Intermittent simulated moving bed chromatography: 1. design criteria and cyclic steady-state[J]. Journal of Chromatography A, 2010, 1217: 1354-1361.
[ 7] KATSUO S, MAZZOTTI M. Intermittent simulated moving bed chromatography: 2. Separation of Tr?ger’s base enantiomers [J]. Chromatogr. A ,2010, 1217:3067-3075.
[8]LI H, JIANG X X, XU W, et al. Numerical determination of non[1]
Langmuirian adsorption isotherms of ibuprofen enantiomers on Chiralcel OD column using ultraviolet–circular dichroism dual detector[J]. Journal of Chromatography A,2016, 1435: 92-99.
[9]PATHAPATI T, RUTZE D N, WIT P, et al. Innovation of expanded bed adsorption by integrating simulated moving bed technology[J]. Chemical Engineering amp; Technology, 2018, 41(12): 2393-2401.
[10]SPITTERS J, GON?ALVES J C, FARIA R P V, et al.Optimization of the production of 1,1-diethoxybutane by simulated moving bed reactor[J]. Processes, 2021, 9(2):189.
[11]XIE C F, TANG Y J. An Automatic advanced fuzzy controller for simulated moving bed[J]. IEEE Access, 2021, 9: 61455-61465.
[12]MUN S Y, WANG N H L. Improvement of the performances of a tandem simulated moving bed chromatography by controlling the yield level of a key product of the first simulated moving bed unit[J]. Journal of Chromatography A, 2017, 1488: 104-112.
[13]RAY N M, RAY A K. Multi-objective optimisation of biodiesel synthesis in simulated moving bed reactor[J]. Separations, 2021, 8(8):127. Study on Internal Strengthening Mechanism of Traditional and Intermittent Simulated Moving Beds
ZHANG Hongliang, LI Zhixiong, ZHANG Lu
(College of Chemistry and Materials Engineering, Wenzhou University, Wenzhou Zhejiang 325035, China)
Abstract: Intermittent simulated moving bed (ISMB) divides the switching time into several segments on the basis of traditional simulated moving bed (SMB), which can effectively make full use of the four blocks of the simulated moving bed, reduce the solvent consumption and improve the yield. In this paper, three drugs with different properties as the basic system were chosen, and a variety of bi-objective combinations were used to constrain and limit. Based on the Pareto solution set obtained by multi-objective optimization, whether the separation performance was affected by the existence of simulated moving beds with different mechanisms and drug systems with different properties were compared and analyzed.
Key words: Intermittent simulated moving bed; Strengthening mechanism; Multi-objective optimization