Forudsigelse af kemiske processer for at hjælpe landbrugsvirksomheder, kosmetik, brændstof- og fødevareindustrien

Et Purdue University-tilknyttet firma er ved at udvikle en metode til nøjagtigt og effektivt at forudsige kemiske reaktioner i flydende opløsninger, som ville hjælpe landbrugsvirksomheder, brændstofselskaber, madproducenter, kosmetikindustrien og mange andre virksomheder.

QUAIL Modeling LLC, et akronym for Quantum Applications In Liquids, har udviklet software til bedre at forstå, hvordan molekyler reagerer i væsker, som vil lade virksomheder skelne, hvad der vil ske, når et bestemt tilsætningsstof tilsættes deres produkt.

"En del af forretningshemmeligheden er, hvor meget og hvilket tilsætningsstof man skal tilsætte, så den aktive ingrediens opløses bedre og virker, som den skal virke, " sagde Tillmann Kubis, medstifter af QUAIL og forskningsassistent ved Purdues School of Electrical and Computer Engineering, Network for Computational Nanotechnology og Purdue Center for Predictive Materials and Devices

QUAIL modellering, som også var medstiftet af James Charles, en ph.d. studerende i elektro- og computerteknik, arbejder på at forudsige solvationsenergier, eller energiændringen, når et molekyle opløses i industrielt relevante væsker - inklusive komplicerede molekylære blandinger.

"Der er stadig et stort hul i beregningskemien om at lave den slags forudsigelser for industrielt relevante scenarier, såsom væsker med mange forskellige opløste molekyler, " sagde Kubis. "Vi hjælper med at udfylde dette hul ved at kombinere kvanteeffekterne med de statistiske usikkerheder i komplicerede væskemiljøer."

QUAIL Modeling udvider Non-Equilibrium Green Function-metoden (NEGF) til området for flydende kvantekemi. Denne metode vil give kemikere mulighed for at forudsige eksperimentelle resultater og tilføje svær adgang til information såsom tidsafhængig ikke-ligevægtsstrøm, energiudveksling og entropiændringer i systemet. NEGF-metoden er allerede en bredt accepteret metode inden for elektroteknik og den mange partikelfysiske verden.

Kubis sagde efter den nuværende første produkttestfase, forudsigelse af kemiske reaktioner i væsker er det næste skridt for virksomheden, der i april annoncerede, at den udviklede en måde at reducere omkostningerne til lægemiddeludvikling ved at modellere molekyler og kemiske reaktioner i flydende opløsninger, giver kemikere mulighed for bedre at forstå procesdetaljer af molekylesyntese.

"Der er mange virksomheder, der bruger flydende opløsninger med mange forskellige aktive ingredienser, og de har brug for at vide, hvad det vil gøre at tilføje en anden komponent, " sagde Kubis. "Vi taler ikke om, hvordan det reagerer i et uberørt opløsningsmiddel, men hvordan det reagerer, når der er mange andre elementer derinde."

For landbrugsvirksomheder, metoden kan hjælpe en virksomhed med at forstå, om tilføjelse af en komponent vil få deres produkt til at blive længere på et blad eller falde hurtigere af. For brændstofselskaber, det kan bestemme additivets opførsel på brændstoffet og motoren. Metoden kan forudsige kosmetik, der er afhængig af mange molekyler opløst i den samme væske.

For alle producenter, den kan forudsige holdbarhed i forskellige beholdere og i hvilket tempo den aktive ingrediens og beholderen vil nedbrydes.